deque底层实现与二分查找接口
分块+中控数组
在C++容器中， deque （双端队列）的底层设计和二分查找接口的支持性，结合分块思想与二分逻辑，可清晰梳理其设计原理与应用合理性。
一、deque的底层实现核心
- 分块存储机制
deque 并非连续线性存储，而是采用分块+中控数组的设计：数据被拆分到多个固定大小的内存块中，++中控数组存储各个块的指针。++
- O(1)插入特性
在 deque 首尾插入元素时，若对应块未存满，可直接放入实现O(1)时间复杂度；
若首尾块已满，则申请新的内存块并更新中控数组，这一设计也导致其操作的常数项略大于 vector / list ------++访问元素时需先通过中控数组定位块，再在块内定位索引。++
二、deque支持二分查找接口的原因
- 随机访问特性
尽管 deque 是分块存储，但通过++中控数组的指针偏移+块内索引计算，能实现随机访问++（ operator[] ），满足二分查找对"可通过下标快速访问元素"的基础要求。
- 分块+二分的复合逻辑
SL （Sorted List）的"分块+二分"设计， deque 的分块架构可结合二分思想优化查找：
先通过二分确定目标元素所在的块，再在块内进行二分/顺序查找，整体仍能保证二分查找的对数级时间复杂度，因此标准库可为其提供二分查找接口（如 std::binary_search ）
3.对比
std::deque 虽支持随机访问，但内存分段存储，二分查找时缓存命中率低于内存连续的 std::vector ，实际效率更差。
缓存命中率是CPU缓存能直接命中所需数据的比例， vector 连续内存易被缓存预取，命中率高； deque 分段内存易触发缓存未命中，命中率低。
在C++中，标准库提供的有序关联容器和部分适配器/容器可实现有序列表的功能 set multiset map multimap
分块查找（Segmented Lookup）
分块查找本身就是"先分块、再在块间/块内做二分"的经典算法，"SL是分块+二分"是刷题中替代线段树、主席树的常用技巧。
- 数据结构对比
-
对比红黑树、AVL树、B树/B+树（基于BST的平衡树）与分块+树状数组、线段树(SGT)、树状数组(BIT) 的性能和适用场景。
-
SL （Sorted List）虽时间复杂度带O(\sqrt{n})，但++访存效率优于AVL树的指针跳转++，生产环境中分块+二分比SGT、BIT更实用。
- 分块算法特性
- 分块的插入操作：整体是O(\log n + \sqrt{n})，块内插入类似顺序表，属于"暴力操作"，但现代CPU对短列表插入的常数优化能降低实际开销
- 线段树的局限性
- 线段树受值域问题制约，++生产环境中难以实现数据全离线处理，场景适配性弱于分块++
- 数据结构性能关键
- 理论时间复杂度外，访存效率（如分块的++连续内存++ vs 平衡树的指针离散访问）是生产环境性能的重要影响因素
"计算机就是找平衡的哲学(=^‥^=)"
lc1161
class Solution {
public:
int maxLevelSum(TreeNode* root)
{
queue<TreeNode*> q;
int d=0,ret=1,mx=INT_MIN;
q.push(root);
while(q.size())
{
int sz=q.size();
d++;
int sum=0;
while(sz--)
{
auto t=q.front();
q.pop();
sum+=t->val;
if(t->left)
q.push(t->left);
if(t->right)
q.push(t->right);
}
if(sum>mx)
{
ret=d;
mx=sum;
}
}
return ret;
}
};