C++（18）——适配器概念以及stack、queue、优先队列的模拟实现

上篇文章中，给出了对于 $list$ 模拟实现中功能的补全，本篇文章将优先介绍一个新的容器 $deque$ 之后引入什么是适配器，以及适配器的使用方法，再通过适配器的思想来完成对于 $Stack$ ， $queue$ 、优先级队列 $(priority$ _ $queue)$ 的实现。

1. deque:

1.1 什么是deque：

1.2 deque的大致原理以及其特点：

2. 适配器：

2.1 什么是适配器：

3. Stack的模拟实现：

3.1 功能实现：push、pop:

3.2 功能实现：top,size,empty:

3.3 测试：

4. queue的模拟实现：

4.1 queue的功能实现：

4.2 测试：

编辑5. priority_queue的模拟实现：

5.1 基本框架：

5.2 插入push以及向上调整函数Adjustup:

5.3 向下调整函数Adjustdown以及删除pop:

5.4 其余功能函数：

5.5 测试:

6. 仿函数：

6.1 仿函数的实现：

6.2 测试：

1. deque:

1.1 什么是deque：

在对 $deque$ 的相关实现原理进行介绍前，首先来总结之前介绍的两种容器： $vector$ 、 $list$ 的优缺点：

对于 $vector$ ，在前面对其进行模拟实现的文章中提到，可以将 $vector$ 看作之前数据结构中的顺序表，其特点是存储空间在物理以及逻辑上的连续性。因此，借由连续性可以得出， $vector$ 的优点在于通过下标可以对空间中的内容进行随机访问。并且缓存命中较高对于其缺点，则是头部或者中间进行插入、删除元素时的效率过低，以及一次性开辟较多空间时带来的损耗

对于 $list$ ，同样提到，可以将其看作成带哨兵位头结点的双向循环链表，其特点是存储空间在逻辑上连续，但是在物理上不连续。因此，其优点在于任意位置的插入、删除数据时的效率，以及按需申请空间，不会造成浪费。但是由于其在物理上并不连续，因此不能使用下标来对 $list$ 中的内容进行访问且缓存命中较低

不难看出，两者的优点几乎可以看作对于对于二者缺点的补充。而本部分介绍的容器 $deque$ ，则可以看作是对于二者优点的一种结合。

1.2 deque的大致原理以及其特点：

对于 $deque$ ，其内存管理方式采用了中控的方法，具体原理如下：

其中，中控所代表的空间是一个指针数组，里面保存了若干个指针，每个指针指向了一块空间，

对于开辟空间的大小，有相同、不同两种方式，这里采用相同进行解释，即每块空间 $buff$ 均可以存储 $10$ 个整型数据。对于上述容器，如果需要进行头插，则首先再开辟一块新的空间，这里命名为 $buff0$ ，然后在 $buff0$ 中插入数据即可，具体结构如下：

不过需要注意， $deque$ 进行头插时，插入数据的顺序并不是从前向后插入数据，而是从后向前依次插入数据，例如先后向 $deque$ 插入数据 $1,0$ 。插入效果如下：

在对上述结构进行尾插时，只需要通过指针数组，找到最后一个 $buff$ ，进行插入数据即可。即：

在对于 $deque$ 进行删除数据时，例如进行头插，假设删除一个数据，效果如下：

如果再删除一个数据，此时 $buff0$ 中为空，在删除数据后销毁 $buff0$ ，效果如下：

不难发现，对于 $deque$ ，虽然其存储空间在物理上仍然保持一定的连续性，但是其头删却不会向 $vector$ 一样，需要进行挪动覆盖来完成。

对于 $deque$ 的尾删，只需要找到最后一个数据所处的位置进行删除即可。

通过上述例子不难发现，对于 $deque$ ，其头插、头删、尾插、尾删，均有着不错的效率。并且其存储空间的结构则结合了连续空间以及不连续空间。可以说是综合了 $vector,list$ 的优点，并且对二者的缺点进行了一定程度的互补。

不过， $deque$ 却并不能彻底代替 $vector$ 和 $list$ 。对于 $vector$ ，其一大优点是可以通过下标来随意访问空间中的内容，对于 $deque$ 。，虽然也可以实现下标访问，但是其实现方法以及原理相对于 $vector$ 过于复杂。下面将对于实现原理进行简单的介绍。

假设需要利用下标访问第 $i$ 个位置的内容，则 $i/10$ 可以算出需要访问的数据在第几块开辟的空间中，再利用 $i$ % $10$ 就可以计算出，需要访问的内容在空间中的具体位置。但是，如果 $deque$ 进行过 $n$ 次头插操作，则计算时，需要先剪掉油茶数据的个数，即利用 $i-n$ 进行后续的计算。不过需要注意，这种计算方法需要建立在每个 $buff$ 能存储数据的个数都是相同的。

不过，在对 $deque$ 容器中间元素进行删除时，为了保持每个 $buff$ 的大小都是相同的，并不能直接对于空间进行删除，只能通过逐个挪动数据的方法来完成。这种方法与 $vector$ 进行头插友删时的弊端一样，效率较低。

因此，将每个 $buff$ 的空间保持一样大，可以很好的满足下标访问功能的实现，但是，却不利于实现对于容器中间部分内容的删除以及插入。如果不限制每个存储空间的大小保持一致，有利于实现容器中间部分内容的插入以及删除，但是却不利于实现下标访问。前面矛盾。不过，在 $STL$ 库中，采取的方式是每个存储空间的大小保持一致。具体实现原理过于复杂，本文不再过多叙述。

总结不难得出， $deque$ 的头插，头删，尾插，尾删均有不错的效率，在接下来实现 $Stack,queue$ 中，将借助 $deque$ 来完成实现。

2. 适配器：

2.1 什么是适配器：

适配器是一种设计模式(设计模式是一套被反复使用的、多数人知晓的、经过分类编目的、代码设计经验的总结)，该种模式是将一个类的接口转换成客户希望的另外一个接口。

上述给出的关于适配器的概念中提到了，适配器是一种设计模式，这种模式是将一个类的接口转换成另一个接口。例如对于上面给出的容器 $deque$ ，可以将其看作一个接口，在对于栈和队列这两种结构的实现中，引入 $deque$ 这种接口，通过 $deque$ 中的成员函数来完成对于栈和队列的实现。对于 $deque$ 中的成员函数，大体如下：

3. Stack的模拟实现：

上面说到了，可以利用适配器这种设计模式，将 $deque$ 作为接口，来完成对于 $Stack$ 的实现，具体原理如下：

namespace violent1
{template<class T, class Container = deque<T>>class Stack{private:Container _con;};
}

在上述代码中，将容器 $deque$ 作为一种模板引入，在 $Stack$ 这个类中，通过模板参数来创建成员变量_ $con$ 。此时，_ $con$ 具有 $deque$ 的所有性质，因此，此处也不需要编写额外的构造函数来对于成员变量进行初始化。在后面对于 $Stack$ 功能的实现中，直接调用 $deque$ 中的成员函数即可

3.1 功能实现：push、pop:

直接调用 $deque$ 的成员函数即可。

void push(const T& x){_con.push_back(x);}void pop(){_con.pop_back();}

3.2 功能实现：top,size,empty:

const T& top(){return _con.back();}size_t size(){return _con.size();}bool empty(){return _con.empty();}

3.3 测试：

通过下面的代码对于 $Stack$ 进行测试：

int main()
{violent1::Stack<int> s;s.push(1);s.push(2);s.push(3);s.push(4);while (!s.empty()){cout << s.top() << ' ';s.pop();}return 0;
}

运行结果如下:

4. queue的模拟实现：

原理与实现 $Stack$ 所用的方法基本相同，只需要注意栈和队列二者本身的不同的性质即可。具体代码如下：

4.1 queue的功能实现：

namespace violent2
{template<class T, class Container = deque<T>>class queue{public:void push(const T& x){_con.push_back(x);}void pop(){_con.push_front();}const T& front(){return _con.front();}const T& back(){return _con.back();}size_t size(){return _con.size();}bool empty(){return _con.empty();}private:Container _con;};
}

4.2 测试：

通过下面的代码对 $queue$ 的功能进行测试：

void test2()
{violent2::queue<int> q;q.push(1);q.push(2);q.push(3);q.push(4);cout << "功能测试：队列:";while (!q.empty()){cout << q.front() << ' ';q.pop();}
}

结果如下：

5. priority_queue的模拟实现：

5.1 基本框架：

对于 $priority$ _ $queue$ ，虽然称之为优先级队列，但是在结构上，更贴近于数据结构中的堆

(注：对于堆的介绍可以在一起学数据结构（8）——二叉树中堆的代码实现_子结点与父结交换位置-CSDN博客查看）

这里不再进行过多的叙述，只给出大体流程：

对于 $priority$ _ $queue$ 的适配器的选择， $vector$ 为最佳。在插入结点时，首先插入到堆最后的叶子结点上，再利用向上调整函数 $Adjustup$ 对于结点的大小关系进行调整。这里默认为实现大堆，即：任意一个父结点都大于子结点。

对于结点的删除，由于直接删除根结点可能会破坏堆的结构，因此一般选择交换最后一个叶子结点与根结点，删除此时的最后的叶子结点，利用向下调整函数 $Adjustdown$ 对此时的根结点进行调整。

大体框架如下：

#include<iostream>
#include<vector>
using namespace std;namespace violent3
{template<class T, class Container = vector<T>>class priority_queue{public:private:Container _con;};
}

5.2 插入push以及向上调整函数Adjustup:

void push(const T& x){_con.push_back(x);Adjustup(_con.size() - 1);}

void Adjustup(int child){int parent = (child - 1) / 2;while (child > 0){if (_con[child] > _con[parent]){swap(_con[child], _con[parent]);child = parent;parent = (child - 1) / 2;}else{break;}}}

5.3 向下调整函数Adjustdown以及删除pop:

void pop(){swap(_con[0], _con[_con.size() - 1]);_con.pop_back();Adjustdown(0);}

void Adjustdown(int parent){size_t child = parent * 2 + 1;while (child < _con.size()){if (child + 1 < _con.size() && _con[child] < _con[child + 1]){child++;}if (_con[parent] < _con[child]){swap(_con[child], _con[parent]);parent = child;child = parent * 2 + 1;}else{break;}}}

5.4 其余功能函数：

size_t size(){return _con.size();}bool empty(){return _con.empty();}const T& Top(){return _con[0];}

5.5 测试:

利用下面的代码对上述结构进行测试：

void test3()
{violent3::priority_queue<int> pq;pq.push(1);pq.push(2);pq.push(6);pq.push(2);pq.push(3);while (!pq.empty()){cout << pq.Top() << ' ';pq.pop();}
}

结果如下：

6. 仿函数：

6.1 仿函数的实现：

上面所建立的堆是大堆，如果想建立一个小堆，需要改变 $Adjustup,Adjustdown$ 中的＞方向，但是，针对于上方的实现方式，每次更改建立的堆的类型时，都需要对符号进行更改，过于繁琐，为了解决这个问题，引入仿函数：

对于仿函数，其并不是一个函数，而是类，例如：文章中需要用于判断建立大小堆的函数，也就是比较函数，因此，建立两个类，分别命名为 $less,greater$ 即：

template<class T>class less{public:bool operator()(const T& x, const T& y){return x < y;}};template<class T>class greater{public:bool operator()(const T& x, const T& y){return x > y;}};

在 $priority$ _ $queue$ 的类前，将上面的类作为一个模板参数，假设在没有明确要求的情况下，默认建立大堆，则模板参数如下：

template<class T, class Container = vector<T>, class compare = greater<T>>

在类中，将模板参数 $compare$ 实例化出一个对象，这里命名为 $com$ ，在需要对于父、子结点进行比较时，直接将这两个结点放入到 $com$ 中，具体代码如下：

void Adjustup(int child){int parent = (child - 1) / 2;compare com;while (child > 0){if (com(_con[child], _con[parent])){swap(_con[child], _con[parent]);child = parent;parent = (child - 1) / 2;}else{break;}}}void Adjustdown(int parent){size_t child = parent * 2 + 1;compare com;while (child < _con.size()){if (child + 1 < _con.size() && com(_con[child+1],_con[child])){child++;}if (com(_con[child],_con[parent])){swap(_con[child], _con[parent]);parent = child;child = parent * 2 + 1;}else{break;}}}

6.2 测试：

利用下面的代码测试仿函数建立大堆小堆：

大堆：

void test3()
{/*violent3::priority_queue<int,deque<int>,greater<int>> pq;*/violent3::priority_queue<int> pq;pq.push(1);pq.push(2);pq.push(6);pq.push(2);pq.push(3);while (!pq.empty()){cout << pq.Top() << ' ';pq.pop();}
}

效果如下：

小堆：

void test3()
{violent3::priority_queue<int,deque<int>,less<int>> pq;/*violent3::priority_queue<int> pq;*/pq.push(1);pq.push(2);pq.push(6);pq.push(2);pq.push(3);while (!pq.empty()){cout << pq.Top() << ' ';pq.pop();}
}

效果如下：