序列式容器 vector ->底层数据结构为数组,支持快速随机访问 list ->底层数据结构为双向链表,支持快速增加和删除 deque ->底层数据结构为一个中央控制器和多个缓冲区 stack.queue ->(适配器:对容器的封装)底层数据结构为list或deque(vector容量大小有限制不使用) priority_queue ->底层数据结构为vector,以堆的处理规则来管理 关联式容器 底层数据结构为红黑树,有序的 set ->不可重复 map ->…

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C++ STL 的实现: 1.vector      底层数据结构为数组 ,支持快速随机访问   2.list            底层数据结构为双向链表,支持快速增删   3.deque       底层数据结构为一个中央控制器和多个缓冲区,详细见STL源码剖析P146,支持首尾(中间不能)快速增删,也支持随机访问 deque是一个双端队列(double-ended queue),也是在堆中保存内容的.它的保存形式如下: [堆1] --> [堆2] -->[堆3] --> ... 每…

1.vector 容器 vector 的数据安排以及操作方式,与 array 非常相似.两者的唯一区别在于空间的运用的灵活性.array 是静态空间,一旦配置了就不能改变,vector 是动态数组.在堆上分配空间.vector 是动态空间,随着元素的加入,它的内部机制会自行扩充空间以容纳新元素(有保留内存,如果减少大小后内存也不会释放.如果新值>当前大小时才会再分配内存,这大大影响了 vector 的效率,).因此,vector 的运用对于内存的合理利用与运用的灵活性有很大的帮助,我们再也不必因…

C++ STL 的实现: 1.vector      底层数据结构为数组 ,支持快速随机访问 2.list            底层数据结构为双向链表,支持快速增删 3.deque       底层数据结构为一个中央控制器和多个缓冲区,详细见STL源码剖析P146,支持首尾(中间不能)快速增删,也支持随机访问 deque是一个双端队列(double-ended queue),也是在堆中保存内容的.它的保存形式如下: [堆1] --> [堆2] -->[堆3] --> ... 每个堆保存…

C++ STL 的实现:   1.vector      底层数据结构为数组 ,支持快速随机访问   2.list            底层数据结构为双向链表,支持快速增删   3.deque       底层数据结构为一个中央控制器和多个缓冲区,详细见STL源码剖析P146,支持首尾(中间不能)快速增删,也支持随机访问 deque是一个双端队列(double-ended queue),也是在堆中保存内容的.它的保存形式如下: [堆1] --> [堆2] -->[堆3] --> ...…

ConcurrentHashMap ConcurrentHashMap底层具体实现 JDK 1.7底层实现 将数据分为一段一段的存储,然后给每一段数据配一把锁, 当一个线程占用锁访问其中一个段数据时,其他段的数据也能被其他线程访问. ConcurrentHashMap是由Segment数组结构和HashEntry数组结构组成. 其中Segment 实现了 ReentrantLock,所以Segment是一种可重入锁,扮演锁的角色. HashEntry 用于存储键值对数据. 一个Concurren…

STL实现的底层数据结构简介 C++ STL 的实现: 1.vector  底层数据结构为数组 ,支持快速随机访问 2.list    底层数据结构为双向链表,支持快速增删 3.deque   底层数据结构为一个中央控制器和多个缓冲区,详细见STL源码剖析P146,支持首尾(中间不能)快速增删,也支持随机访问 4.stack   底层一般用23实现,封闭头部即可,不用vector的原因应该是容量大小有限制,扩容耗时 5.queue   底层一般用23实现,封闭头部即可,不用vector的原因应该…

在上一节提到的图中,我们知道,可以通过 redisObject 对象的 type 和 encoding 属性.可以决定Redis 主要的底层数据结构:SDS.QuickList.ZipList.HashTable.IntSet.ZskipList . 一.简单动态字符串(SDS) 先来看看传统的C 语言如何存储字符串的:比如一个 "Redis" 字符串: 为什么不用传统的 C 语言的方式,因为我们知道数组方式在获取字符串长度或者扩容上存在缺陷:比如获得一个数组长度的复杂度为O(N),…

1.概述 相信使用过Redis 的各位同学都很清楚,Redis 是一个基于键值对(key-value)的分布式存储系统,与Memcached类似,却优于Memcached的一个高性能的key-value数据库. 在<Redis设计与实现>这样描述: Redis 数据库里面的每个键值对(key-value) 都是由对象(object)组成的: 数据库键总是一个字符串对象(string object); 数据库的值则可以是字符串对象.列表对象(list).哈希对象(hash).集合对象(set).…