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常用的STL查找算法

2020-01-26 15:03:55
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来源:转载
供稿:网友

《effective STL》中有句忠告,尽量用算法替代手写循环;查找少不了循环遍历,在这里总结下常用的STL查找算法;

查找有三种,即点线面:
点就是查找目标为单个元素;
线就是查找目标为区间;
面就是查找目标为集合;

针对每个类别的查找,默认的比较函数是相等,为了满足更丰富的需求,算法也都提供了自定义比较函数的版本;

单个元素查找

find() 比较条件为相等的查找

find()从给定区间中查找单个元素,定义:

复制代码 代码如下:

template <class InputIterator, class T>
InputIterator find (InputIterator first, InputIterator last, const T& val);

示例,从myvector中查找30:

复制代码 代码如下:

int myints[] = { 10, 20, 30, 40 };
std::vector<int> myvector (myints,myints+4);
it = find (myvector.begin(), myvector.end(), 30);
if (it != myvector.end())
    std::cout << "Element found in myvector: " << *it << '/n';
else
    std::cout << "Element not found in myvector/n";

find_if() 自定义比较函数

std::find_if():从给定区间中找出满足比较函数的第一个元素;
示例,从myvector中查找能够被30整除的第一个元素:

复制代码 代码如下:

bool cmpFunction (int i) {
  return ((i%30)==0);
}
it = std::find_if (myvector.begin(), myvector.end(), cmpFunction);
std::cout << "first:" <<  *it <<std::endl;

count() 统计元素出现次数

std::count():统计区间中某个元素出现的次数;
std:count_if():count()的自定义比较函数版本

search_n() 查询单个元素重复出现的位置

search_n(): find用来查询单个元素,search_n则用来查找区间中重复出现n次的元素;

示例:查询myvector中30连续出现2次的位置:

复制代码 代码如下:

int myints[]={10,20,30,30,20,10,10,20};
std::vector<int> myvector (myints,myints+8);
it = std::search_n (myvector.begin(), myvector.end(), 2, 30);

search_n() 支持自定义比较函数;

adjacent_find() 查询区间中重复元素出现的位置

adjacent_find() 查询区间中重复元素出现的位置,该算法支持自定义比较函数;

lower_bound() 有序区间中查询元素边界

lower_bound()用来在一个排序的区间中查找第一个不小于给定元素的值:
示例:查找容器v中不小于20的下界:

复制代码 代码如下:

int myints[] = {10,20,30,30,20,10,10,20};
std::vector<int> v(myints,myints+8);           // 10 20 30 30 20 10 10 20
std::sort (v.begin(), v.end());                // 10 10 10 20 20 20 30 30
std::vector<int>::iterator low,up;
low=std::lower_bound (v.begin(), v.end(), 20);
std::cout << "lower_bound at position " << (low- v.begin()) << '/n';

类似算法有upper_bound(),查找有序区间中第一个大于给定元素的值;
还有equal_range(),查找有序区间的上下边界;(一次返回lower_bound()和upper_bound());

binary_search() 有序区间的二分查找

binary_search() 用来在一个有序区间中使用二分法查找元素是否在这个区间中,注,这个算法的返回值为bool,
不是下标位置,其内部的算法逻辑和lower_bound()相似,行为表现为:

复制代码 代码如下:

template <class ForwardIterator, class T>
  bool binary_search (ForwardIterator first, ForwardIterator last, const T& val)
{
  first = std::lower_bound(first,last,val);
  return (first!=last && !(val<*first));
}

示例:从有序区间v中找3是否存在:

复制代码 代码如下:

int myints[] = {1,2,3,4,5,4,3,2,1};
std::vector<int> v(myints,myints+9);                         // 1 2 3 4 5 4 3 2 1
std::sort (v.begin(), v.end());
if (std::binary_search (v.begin(), v.end(), 3))
    std::cout << "found!/n"; else std::cout << "not found./n";

min_element() 查找最小元素

min_element() 在给定区间中查找出最小值;

复制代码 代码如下:

int myints[] = {3,7,2,5,6,4,9};
std::cout << "The smallest element is " << *std::min_element(myints,myints+7) << '/n';

类似算法有:max_element() 查找最大值;

区间查找 search()

search() 查找子区间首次出现的位置

find()用来查找单个元素,search()则用来查找一个子区间;
示例:从myvector中查找出现子区间[20,30]的位置:

复制代码 代码如下:

  int needle1[] = {20,30};
  it = std::search (myvector.begin(), myvector.end(), needle1, needle1+2);
  if (it!=myvector.end())
    std::cout << "needle1 found at position " << (it-myvector.begin()) << '/n';

search支持自定义比较函数;
示例:查询给定区间中每个元素比目标区间小1的子区间;

复制代码 代码如下:

bool cmpFunction (int i, int j) {
  return (i-j==1);
}
int myints[] = {1,2,3,4,5,1,2,3,4,5};
std::vector<int> haystack (myints,myints+10);
int needle2[] = {1,2,3};
// using predicate comparison:
it = std::search (haystack.begin(), haystack.end(), needle2, needle2+3, cmpFunction);

find_end() 查找子区间最后一次出现的位置

search() 用来查找子区间第一次出现的位置,而find_end()用来查找子区间最后一次出现的位置:
find_end()支持自定义比较函数;

equal() 判断两个区间是否相等

equal()用来判断两个区间是否相等,该算法支持自定义比较函数;

mismatch() 查询两个区间首次出现不同的位置;

mismatch() 查询两个区间首先出现不同的位置,这个算法也支持自定义比较函数;

集合查找

find_first_of 查找集合中的任意一个元素

find_first_of()用来查找给定集合中的任意一个元素:
示例:从haystack中查找A,B,C出现的位置:

复制代码 代码如下:

  int mychars[] = {'a','b','c','A','B','C'};
  std::vector<char> haystack (mychars,mychars+6);
  int needle[] = {'C','B','A'};
  // using default comparison:
  it = find_first_of (haystack.begin(), haystack.end(), needle, needle+3);

find_first_of支持自定义比较函数;

以上所述就是本文的全部内容了,希望大家能够喜欢。

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