STL第三讲

第三讲

stl六大部件：算法是函数模板，其他的是类模板

算法形式：传入两个迭代器（第三个参数可能有：一个比较的准则

算法需要的所有信息从迭代器获取

迭代器分类

基于红黑树的结构是双向迭代器；

基于hash的取决于：每个bucket是单向还是双向；

关于istream_iterator的迭代器分类：都将自己的迭代器类型定义为input_iterator_tag(ostream_iterator相同)

迭代器分类对算法的影响：distance、advance;

关于copy：

右侧的type traits：第四章

相同的例子，视频中还有destroy

unique_copy:

重点区分左右两个版本的区别及其原因：右侧的*result != *first是read-op，如果传入的输出迭代器，引发错误！因此需要重载出左边的版本：找一个中间变量value来读。

调用算法时，注意迭代器类别的“暗示”的重要性：以sort为例，模板参数名称是RandomAccessIterator，因此一定要传入该类型迭代器。尽管其他类型迭代器也不会引发错误，但是不能使算法发挥作用。其他的：

算法源代码剖析

涉及算法：

• accumulate
• for_each
• replace(xxx_if/xxx_copy)
• count/count_if
• find/find_if
• sort
• binary_search

使用count类、find类、sort类要注意：尽量使用容器自身的实现版本

关联容器有自己的count、find类；没有sort类（因为自身能够保持有序）

list和forward_list有自己的sort（stl的sort要求随机访问迭代器）

提到反向迭代器：reverse_iterator()是迭代器适配器

二分查找需要先保证有序

仿函数functors

根据前面的六大部件的关系图，可以看出，仿函数只服务于算法

stl中三种functors的形式：

一个class模板参数；
重载()运算符

GNU C++独有：identity、select1st、select2nd

黄色阴影：stl的functor有继承关系

functor给算法提供服务的示例：

“没有融入stl”：自己写的functor没有继承关系，会有一些使影响（不能被改造）

functors的可支配条件：需要继承适当的东西，如unary_function/binary_function

Adapter

特点：

binder2nd

1. 一个主体class + 一个小的辅助函数（以binder2为例，主体class是binder2nd,可供调用的小的函数是bind2nd）

2. 传入的数据类型，会先被记下来，以备后续使用

   调用count_if时，传入的第三个参数pred（bind2nd(less<int>(), 40)）后，先把less<int>()、40记下（分别对应binder2nd中的op和value）,在count_if使用过程中真正用到pred时，调用到binder2nd中的()才会真正使用这两种先前被记住的类型

3. 仿函数适配器：修饰functor，生成的结果也应该是functor，因此第1点中提到主体class也要重载()

4. 一些细节：见上图

5. 提前记住类型名，有typename的原因：一些类型在编译还未使用，所以要让编译器先同意这种类型合法

视频中提到，GNU自带的非c++标准的适配器有：compose1、compose2

bind

c++11取代binder2nd的：bind
具体用法：《C++ Prime 5th》P354/cplusplus

bind可以指定一个返回值类型的模板参数

迭代器适配器

逆向迭代器

实现的部分：reverse_iterator

插入迭代器：inserter

重点理解：

视频中讲述的，如何在不改变copy算法的源码，通过操作符重载（()），结合inserter实现任意位置的插入

其实是，对于copy，传入的迭代器适配器不同，进行的操作就不同，进一步说明迭代器适配器服务于算法的深刻含义

ostream_iterator/istream_iterator

看视频的思考：

• 可以理解ostream迭代器为什么设置：= 、*、++ 等
• 关于istream迭代器：在创建某个带参的istream迭代器时，就已经做了一次读入