Эффективное использование STL

5. Вставьте новое значение в контейнер. Если новый элемент в порадке сортировки контейнера находится в позиции удаленного элемента или в соседней позиции, воспользуйтесь «рекомендательной» формой insert, повышающей эффективность вставки от логарифмической до постоянной сложности. В качестве рекомендации обычно используется итератор, полученный на шаге 1.

EmpIDSet se; // Контейнер set объектов Employee, упорядоченных по коду

Employee SelectedID; // Объект работника с заданным кодом

…

EmpIDSet::iterator i = // Этап 1: поиск изменяемого элемента

 se.find(selectedID);

if (i != se.end) {

 Employee e(*i); //Этап 2: копирование элемента

 se.erase(i++); // Этап 3: удаление элемента.

                // Увеличение итератора

                // сохраняет его

                // действительным (см. совет 9)

 e.setTitle("Corporate Deity"); // Этап 4: модификация копии

 se.insert(i, е); // Этап 5: вставка нового значения.

                  // Рекомендуемая позиция совпадает

                  // с позицией исходного элемента

}

Итак, при изменении «на месте» элементов контейнеров set и multiset следует помнить, что за сохранение порядка сортировки отвечает программист.

Совет 23. Рассмотрите возможность замены ассоциативных контейнеров сортированными векторами

Многие программисты STL, столкнувшись с необходимостью структуры данных с быстрым поиском, немедленно выбирают стандартные ассоциативные контейнеры set , multiset , map и multimap. В этом выборе нет ничего плохого, но он не исчерпывает всех возможных вариантов. Если скорость поиска действительно важна, подумайте об использовании нестандартных хэшированных контейнеров (см. совет 25). При правильном выборе хэш-функций хэшированные контейнеры могут обеспечить поиск с постоянным временем (а при неправильном выборе хэш-функций или недостаточном размере таблиц быстродействие заметно снижается, но на практике это встречается относительно редко). Во многих случаях предполагаемое постоянное время поиска превосходит гарантированное логарифмическое время, характерное для контейнеров set, map и их multi-аналогов.

Даже если гарантированное логарифмическое время поиска вас устраивает, стандартные ассоциативные контейнеры не всегда являются лучшим выбором. Как ни странно, стандартные ассоциативные контейнеры по быстродействию нередко уступают банальному контейнеру vector. Чтобы эффективно использовать STL, необходимо понимать, в каких случаях vector превосходит стандартные ассоциативные контейнеры по скорости поиска.

Стандартные ассоциативные контейнеры обычно реализуются в виде сбалансированных бинарных деревьев. Сбалансированное бинарное дерево представляет собой структуру данных, оптимизированную для комбинированных операций вставки, удаления и поиска. Другими словами, оно предназначено для приложений, которые вставляют в контейнер несколько элементов, затем производят поиск, потом вставляют еще несколько элементов, затем что-то удаляют, снова возвращаются к удалению или вставке и т. д. Главной особенностью этой последовательности событий является чередование операций вставки, удаления и поиска. В общем случае невозможно предсказать следующую операцию, выполняемую с деревом.

Во многих приложениях структуры данных используются не столь непредсказуемо. Операции со структурами данных делятся на три раздельные фазы.

1. Подготовка. Создание структуры данных и вставка большого количества элементов. В этой фазе со структурой данных выполняются только операции вставки и удаления. Поиск выполняется редко или полностью отсутствует.

2. Поиск. Выборка нужных данных из структуры. В этой фазе выполняются только операции поиска. Вставка и удаление выполняются редко или полностью отсутствуют.

3. Реорганизация. Модификация содержимого структуры данных (возможно, со стиранием всего текущего содержимого и вставкой новых элементов). По составу выполняемых операций данная фаза эквивалентна фазе 1. После ее завершения приложение возвращается к фазе 2.