Программирование. Принципы и практика использования C++ Исправленное издание - Бьёрн Страуструп

class="p1">                                        // ассоциативного массива

double boeing_price = dow_price ["BA"];

if (dow_price.find("INTC") != dow_price.end()) // находим элемент

                                               // ассоциативного

                                               // массива

cout << "Intel is in the Down";

Перемещаться по ассоциативному массиву легко. Мы просто должны помнить, что ключ называется first, а значение — second.

typedef map<string,double>::const_iterator Dow_iterator;

// записывает цену акции для каждой компании, входящей в индекс

// Доу - Джонса

for (Dow_iterator p = dow_price.begin(); p!=dow_price.end(); ++p) {

  const string& symbol = p–>first; // тикер

    cout << symbol << 't'

         << p–>second << 't'

         << dow_name[symbol] << 'n';

}

Мы можем даже выполнить некоторые вычисления, непосредственно используя ассоциативный контейнер. В частности, можем вычислить индекс, как в разделе 21.5.3. Мы должны извлечь цены акций и веса из соответствующих ассоциативных массивов и перемножить их. Можно без труда написать функцию, выполняющую эти вычисления с любыми двумя ассоциативными массивами map<string,double>.

double weighted_value(

  const pair<string,double>& a,

  const pair<string,double>& b)  // извлекает значения и перемножает

  {

    return a.second * b.second;

  }

Теперь просто подставим эту функцию в обобщенную версию алгоритма

inner_product() и получим значение индекса.

double dji_index =

  inner_product(dow_price.begin(), dow_price.end(),

  // все компании

                dow_weight.begin(), // их веса

                0.0,                // начальное значение

                plus<double>(),     // сложение (обычное)

                weighted_value);    // извлекает значение и веса,

                                    // а затем перемножает их

 

 Почему целесообразно хранить такие данные в ассоциативных массивах, а не в векторах? Мы использовали класс map, чтобы связь между разными значениями стала явной. Это одна из причин. Кроме того, контейнер map хранит элементы в порядке, определенном их ключами. Например, при обходе контейнера dow мы выводили символы в алфавитном порядке; если бы мы использовали класс vector, то были бы вынуждены сортировать его. Чаще всего класс map используют просто потому, что хотят искать значения по их ключам. Для крупных последовательностей поиск элементов с помощью алгоритма find() намного медленнее, чем поиск в упорядоченной структуре, такой как контейнер map.

ПОПРОБУЙТЕ

Приведите этот пример в рабочее состояние. Затем добавьте несколько компаний по своему выбору и задайте их веса. 

21.6.4. Алгоритм unordered_map()

 

 Для того чтобы найти элемент в контейнере vector, алгоритм find() должен проверить все элементы, начиная с первого и заканчивая искомым или последним элементом вектора. Средняя сложность этого поиска пропорциональна длине вектора (N); в таком случае говорят, что алгоритм имеет сложность O(N).

 

 Для того чтобы найти элемент в контейнере map, оператор индексирования должен проверить все элементы, начиная с корня дерева и заканчивая искомым значением или листом дерева. Средняя сложность этого поиска пропорциональна глубине дерева. Максимальная глубина сбалансированного бинарного дерева, содержащего N элементов, равна log2N, а сложность поиска в нем имеет порядок O(log2N), т.е. пропорциональна величине log2N. Это намного лучше, чем O(N).

Реальная сложность поиска зависит от того, насколько быстро нам удастся найти искомые значения и какие затраты будут связаны с выполнением операции сравнения и итераций. Обычно следование за указателями (при поиске в контейнере map) несколько сложнее, чем инкрементация указателя (при поиске в контейнере vector с помощью алгоритма find()).

 

 Для некоторых типов, особенно для целых чисел и символьных строк, можно достичь еще более высоких результатов поиска, чем при поиске по дереву контейнера map. Не вдаваясь в подробности, укажем, что идея заключается в том, что по ключу мы можем вычислить индекс в контейнере vector. Этот индекс называется значением хеш-функции (hash value), а контейнер, в котором используется этот метод, — хеш-таблицей (hash table). Количество возможных ключей намного больше, чем количество ячеек в хеш-таблице. Например, хеш-функция часто используется для того, чтобы отобразить миллиарды возможных строк в индекс вектора, состоящего из тысячи элементов. Такая задача может оказаться сложной, но ее можно решить. Это особенно полезно при реализации больших контейнеров map. Основное преимущество хеш-таблицы заключается в том, что средняя сложность поиска в ней является (почти) постоянной и не зависит от количества ее элементов, т.е. имеет порядок O(1). Очевидно, что это большое преимущество для крупных ассоциативных массивов, например, содержащих 500 тысяч веб-адресов. Более подробную информацию о хеш-поиске читатели могут найти в документации о контейнере unordered_map (доступной в сети веб) или в любом учебнике по структурам данных (ищите в оглавлении хеш-таблицы и хеширование).

Рассмотрим графическую иллюстрацию поиска в (неупорядоченном) векторе, сбалансированном бинарном дереве и хеш-таблице.

• Поиск в неупорядоченном контейнере vector.

• Поиск в контейнере map (сбалансированном бинарном дереве).

• Поиск в контейнере unordered_map (хеш-таблица).

Контейнер unordered_map из библиотеки STL реализован с помощью хештаблицы, контейнер map — на основе сбалансированного бинарного дерева, а контейнер vector — в виде массива. Полезность библиотеки STL частично объясняется тем, что она позволила объединить в одно целое разные способы хранения данных и доступа к ним, с одной стороны, и алгоритмы, с другой.

 

 Эмпирическое правило гласит следующее.

• Используйте контейнер vector, если у вас нет веских оснований не делать этого.

• Используйте контейнер map, если вам необходимо выполнить поиск по значению (и если тип ключа позволяет эффективно выполнять операцию “меньше”).

• Используйте контейнер unordered_map, если вам необходимо часто выполнять поиск в большом ассоциативном массиве и вам не нужен упорядоченный обход (и если тип вашего ключа допускает эффективное использование хеш-функций).

Мы не будем подробно описывать контейнер unordered_map. Его можно использовать с ключом типа string или int точно так же, как контейнер map, за исключением того, что при обходе элементов они не будут упорядочены. Например, мы могли бы переписать фрагмент кода для вычисления индекса- Доу–Джонса из раздела 21.6.3 следующим образом:

unordered_map<string,double> dow_price;

typedef unordered_map<string,double>::const_iterator Dow_iterator;