题意:       给你一些敌人的坐标,每次让你删除某一行或者某一列,问你每一次操作能删除多少人..... 思路:       map和multiset的完美结合,吧set定义到map里,达到一个一对多的效果,其实就是实现一个一维multi数组,可以随时查询长度的数组,同时用map还可以达到离散化的效果,开两个数组,表示 markx[] ,marky[], x所在行 和 y所在列的元素,这样每次 清除一行 和 另一个数组中的某些元素,或者清除一列和另一个数组中的某些元素,达到越删除越快的效果,时…

题意: 在x,y坐标范围为10 ^ -9 ~~ 10 ^ 9的坐标轴之中,有 10W个点(注意有些点可能在同一坐标上),然后有10W个询问,处理询问按照输入顺序处理,对于每个询问a,b    a == 0 代表对 x == b轴处理: a == 1 代表 对y == b轴处理.处理即为把该轴上的点全部清空,输出清空的点的数量.已经清空的点,不计算在接下来的询问中. 思路:map + multiset 对于x轴和y轴,分别用两个map 映射,每一个x(或者y)轴都对应着一排点,这些点用multis…

题意:n个基地放在2维平面,然后m个炸弹人,每个炸弹人可以炸一行或者一列,输出每个炸弹人炸掉的基地个数. 思路:用map<int,multiset<int> >对应起来一行或者一列.(用set没过,估计数据里有多个基地位于同一个点上) #include<iostream> #include<stdio.h> #include<map> #include<set> using namespace std; typedef map<…

与基本容器相比,关联容器更注重快速和高效地检索数据的能力.这些容器是根据键值(key)来检索数据的,键可以是值也可以是容器中的某一成员.这一类中的成员在初始化后都是按一定顺序排好序的. 本文地址:http://www.cnblogs.com/archimedes/p/cpp-set-multiset.html,转载请注明源地址. set和multiset 容器类(集和多集):#include<set> <set> 内部它实现: 红黑树 插入删除查找复杂度log(n) 其中所包含的元…

1.Vector是顺序容器.是一个动态数组.支持随机存取.插入.删除.查找等操作,在内存中是一块连续的空间.在原有空间不够情况下自己主动分配空间.添加为原来的两倍.vector随机存取效率高,可是在vector插入元素.须要移动的数目多.效率低下. 注意:vector动态添加大小时.并非在原空间之后持续新空间(由于无法保证原空间之后尚有可供配置的空间),而是以原大小的两倍另外配置一块较大的空间,然后将原内容拷贝过来.然后才開始在原内容之后构造新元素,并释放原空间. 因此.对vector的不论什么…

//1.关键容器支持高效的关键字查找和访问. map 关联数组:保存关键字-值对.通过关键字来查找值. set 关键字即值,即只保存关键字的容器. multimap 关键字可重复出现的map multiset 关键字可重复出现的set //尚不研究无序关联容器 unordered_map 用哈希函数组织的map unordered_set 用哈希函数组织的set unordered_multimap 用哈希函数组织的map,关键字可重复出现 unordered_multiset 用哈希函数组织的…

STL六大组件 1.容器(container):各种数据结构,如vector,list,deque,set,map等 2.算法(algorithm):各种常用算法如sort,search,copy,erase等 3.迭代器(iterator):扮演容器与算法之间的胶着剂.所以STL容器都附带有自己专属的迭代器.指针也是一种迭代器. 4.仿函式(functors):行为类似函数,可作为算法的某种策略,从实现的角度讲,仿函式是一种重载了operator()的class或class template.…

1.从set/map谈到hashtable/hash_map/hash_set 稍后本文第二部分中将多次提到hash_map/hash_set,下面稍稍介绍下这些容器,以作为基础准备.一般来说,STL容器分两种: 序列式容器(vector/list/deque/stack/queue/heap), 关联式容器.关联式容器又分为set(集合)和map(映射表)两大类,以及这两大类的衍生体multiset(多键集合)和multimap(多键映射表),这些容器均以RB-tree完成.此外,还有第3类关…

何谓海量数据处理? 所谓海量数据处理,无非就是基于海量数据上的存储.处理.操作.何谓海量,就是数据量太大,所以导致要么是无法在较短时间内迅速解决,要么是数据太大,导致无法一次性装入内存. 那解决办法呢?针对时间,我们可以采用巧妙的算法搭配合适的数据结构,如Bloom filter/Hash/bit-map/堆/数据库或倒排索引/trie树,针对空间,无非就一个办法:大而化小:分而治之/hash映射,你不是说规模太大嘛,那简单啊,就把规模大化为规模小的,各个击破不就完了嘛. 至于所谓的单机及集群问…

作者:July出处:结构之法算法之道blog 以下是原博客链接网址 http://blog.csdn.net/v_july_v/article/details/7382693 微软面试100题系列 http://blog.csdn.net/column/details/ms100.html 前言 一般而言,标题含有“秒杀”,“99%”,“史上最全/最强”等词汇的往往都脱不了哗众取宠之嫌,但进一步来讲,如果读者读罢此文,却无任何收获,那么,我也甘愿背负这样的罪名,:-),同时,此文可以看做是对这篇…