C++ 数据结构算法细节相关

细节

队列

这段代码实现的是二叉树的层序遍历，也就是按照树的层次，一层一层地遍历节点。下面我会为你详细解释这段代码。

queue <TreeNode*> q;
- 这是一个队列，队列中存放的是指向TreeNode的指针。
- 队列（queue）是一种先进先出（FIFO）的数据结构。你可以把元素添加到队列的尾部，并从队列的头部移除元素。
- 在这段代码中，队列q用于暂存每一层的节点，以便按层遍历。
- 详细用法 :
  - q.push(element): 将元素添加到队列尾部。
  - q.front(): 返回队列头部的元素，但不移除。
  - q.pop(): 移除队列头部的元素。
  - q.empty(): 判断队列是否为空，如果为空返回true，否则返回false。
  - q.size(): 返回队列中的元素数量

广度优先搜索

所谓广度优先搜索，就是从起点出发，每次都尝试访问同一层的节点，如果同一层都访问完了，再访问下一层，最后广度优先搜索找到的路径就是从起点开始的最短合法路径。

lower_bound和upper_bound

`lower_bound`

定义 : lower_bound 返回一个指向容器中第一个不小于给定值的元素的迭代器。如果所有元素都小于该值，则返回容器的末尾迭代器。

用法:

#include <iostream>
#include <vector>
#include <algorithm>

int main() {
std::vector<int> v = {1, 2, 4, 4, 5, 6};

  // 查找值为 4 的第一个不小于 4 的位置
  auto it = std::lower_bound(v.begin(), v.end(), 4);

  if (it != v.end()) {
      std::cout << "lower_bound: " << *it << " at index " << (it - v.begin()) << std::endl;
  } else {
      std::cout << "No element found." << std::endl;
  }

  return 0;

}

`upper_bound`

定义 : upper_bound 返回一个指向容器中第一个大于给定值的元素的迭代器。如果所有元素都小于或等于该值，则返回容器的末尾迭代器。

用法:

#include <iostream>
#include <vector>
#include <algorithm>

int main() {
std::vector<int> v = {1, 2, 4, 4, 5, 6};

  // 查找值 4 的第一个大于 4 的位置
  auto it = std::upper_bound(v.begin(), v.end(), 4);

  if (it != v.end()) {
      std::cout << "upper_bound: " << *it << " at index " << (it - v.begin()) << std::endl;
  } else {
      std::cout << "No element found." << std::endl;
  }

  return 0;

}

关键点总结

lower_bound 查找值范围的开始（第一个不小于给定值 ），而 upper_bound 查找值范围的结束（第一个大于给定值）。
这两个函数都使用二分查找，因此时间复杂度为 O(log n)。
返回值是指向容器中的迭代器，可以使用它来得到相应的元素或计算索引。

场景示例

如果你想在一个有序数组中插入一个值并保持数组的有序性，可以使用这两个函数来决定插入的位置。
在处理重复元素时，lower_bound可以帮助你找到第一个匹配的元素的位置 ，而 upper_bound 可以帮助你找到最后一个匹配元素之后的位置，从而可以知道有多少重复元素。

希望这能帮助你更好地理解这两个函数的使用！如果你有任何具体的疑问或者案例，欢迎随时询问。

class Solution { public: vector<int> searchRange(vector<int>& nums, int target) {

auto left=lower_bound(nums.begin(),nums.end(),target);

auto right=upper_bound(nums.begin(),nums.end(),target);

if(left==nums.end()||*left!=target) return {-1,-1};

return {(int)(left-nums.begin()),(int)(right-nums.begin()-1)}; } };

c++ 堆和栈简介，展示下详细用法

在 C++ 中，堆（Heap）和栈（Stack）是两种重要的内存管理区域，它们的用途、特点和使用方式各不相同。以下是对堆和栈的详细介绍，包括使用示例。

一、栈（Stack）

简介

存储性质: 栈是一个后进先出（LIFO）的数据结构，主要用于存储局部变量、函数参数和返回地址。
内存管理: 栈的内存由编译器自动管理，分配和释放速度较快，通常在程序运行时内存分配较小。
生命周期: 栈中的变量在函数调用时分配内存，函数结束时释放。

使用示例

使用栈来定义局部变量和函数参数。

#include <iostream>

void function() {
    int a = 10; // 局部变量在栈上分配
    int b = 20;
    std::cout << "Sum: " << (a + b) << std::endl; // 输出 Sum: 30
}

int main() {
    function();
    // a 和 b 的内存会在 function() 结束时自动释放
    return 0;
}

栈操作

C++ STL 的 std::stack 来实现栈的数据结构，可以执行入栈、出栈等操作：

#include <iostream>
#include <stack>

int main() {
    std::stack<int> s;

    // 入栈
    s.push(1);
    s.push(2);
    s.push(3);

    std::cout << "栈顶元素: " << s.top() << std::endl; // 输出 3

    // 出栈
    s.pop();
    std::cout << "出栈后栈顶元素: " << s.top() << std::endl; // 输出 2

    return 0;
}

二、堆（Heap）

简介

存储性质: 堆是一个可以动态分配内存的区域，适用于需要动态大小的结构，比如数组或对象。
内存管理 : 堆的内存需要程序员手动管理，使用 new 分配内存和 delete 释放内存，操作比较灵活但速度较慢。
生命周期: 在堆上分配的变量不会自动释放，程序员需要手动管理其生命周期。

使用示例

使用堆来分配单个变量和数组。

#include <iostream>

int main() {
    // 动态分配一个整数
    int* p = new int(10); // 在堆上分配内存
    std::cout << "动态分配的整数: " << *p << std::endl; // 输出 10

    // 动态分配一个数组
    int* arr = new int[5]; // 在堆上分配一个数组
    for (int i = 0; i < 5; ++i) {
        arr[i] = i + 1; // 给数组赋值
    }
    
    std::cout << "数组内容: ";
    for (int i = 0; i < 5; ++i) {
        std::cout << arr[i] << " "; // 输出 1 2 3 4 5
    }
    std::cout << std::endl;

    // 释放内存
    delete p; // 释放单个变量的内存
    delete[] arr; // 释放数组的内存

    return 0;
}

堆与栈的对比

特性	栈	堆
组织结构	后进先出（LIFO）	动态大小
内存管理	编译器自动管理	程序员手动管理
分配时间	分配和释放迅速	分配和释放相对较慢
生命周期	随函数调用自动销毁	需要手动释放
大小限制	通常比较小	可以很大，受限于系统
存储类型	基本数据类型和对象	动态分配的对象、数组

结论

栈适合用于存储局部变量和函数调用上下文，具有快速分配和释放的优点，但大小有限。
堆适合存储不确定大小的数据，提供更多的灵活性，但需要手动管理内存，容易导致内存泄漏。

希望这些示例能帮助你更清晰地理解 C++ 中的堆和栈的用法和特点！如果你还有其他问题，请随时问我

`unordered_map<char, char>` 是 C++ STL 中的一个哈希表实现，它可以存储 `char` 类型的键和值，并且通过哈希函数实现常数时间的查找、插入和删除操作。以下是使用 `unordered_map<char, char>` 的一些常见操作：

创建一个空的 `unordered_map` 对象： ```c++ unordered_map<char, char> pairs; ```
插入一个键值对： ```c++ pairs.insert(make_pair('a', 'b')); ``` 或者： ```c++ pairs['a'] = 'b'; ```
查找一个键对应的值： ```c++ char value = pairs['a']; ```
检查一个键是否存在： ```c++ if (pairs.find('a') != pairs.end()) { // 'a' exists in the map } ```
删除一个键值对： ```c++ pairs.erase('a'); ```
遍历 `unordered_map` 中的键值对： ```c++ for (auto& pair : pairs) { cout << pair.first << " -> " << pair.second << endl; } ``` 或者使用迭代器： ```c++ for (auto it = pairs.begin(); it != pairs.end(); ++it) { cout << it->first << " -> " << it->second << endl; } ``` 注意，在使用 `unordered_map` 时，键必须是可哈希的类型，因此在使用自定义类型作为键时，需要提供自定义的哈希函数和相等比较函数。

其他细节点

INT_MAX

class MinStack { stack<int> x_stack; stack<int> min_stack; public: MinStack() { min_stack.push(INT_MAX); } min_stack.push(INT_MAX);这句啥意思为什么用INT_MAX

行min_stack.push（INT_MAX）初始化min_stack，最大值为INT_MAX，表示int可以容纳的最大值。这样做是为了确保"min_stack"中总是有一个最小值。当一个新值被推到"x_stack"上时，它将与"min_stack"的顶部元素进行比较。如果新值较小，它将被推到"x_stack"和"min_stack"上。如果它不小，只更新"x_stack"。通过初始化值为INT_MAX的min_stack，我们确保推送到min_stack上的第一个元素总是比推送到它上的任何其他值都小。这保证了"min_stack"总是至少有一个元素，即使"x_stack"是空的。