STL 中的搜索

代码在一个集合中找到一个特别的条目是个很重要的问题，标准C++运行库提供了许多不同的搜索技术。

在 C++运行库中，指明一个集合的常用方法是通过iterator指示出区间。区间可以被写为[first, last)， 此处，first是区间内的第一个元素而last则指向最后一个元素的下一个。本文展示了我们如何考虑一个通用问题：给定一个区间和一个准则，找到指向第一个满足准则的元素的iterator。因为我们将区间表示为不对称的形式，于是避开了一个特殊情况：搜索失败可以返回last，没有任何 元素的区间可以写为[i, i)。



线性搜索和它的变种



最简单的搜索是线性搜索，或，如Knuth所称呼的，顺序搜索：依次查看每个元素，检查它是否为我们正在搜索的那个。如果区间中有N个元素，最坏的情况就需要N次比较。

标准运行库提供了线性搜索的一些版本；两个最重要的版本是find() (它接受一个区间和值x，并查找等价于x的元素)和find_if()(接受一个区间和判决条件p，并查找满足p的元素)。线性搜索的其它版本是 find_first_of()(接受两个区间，[first1,last1)和[first2,last2) ，并在[first1, last1)中查找第一个等价于[first2, last2)中任何一个元素的元素)和adjacent_find()(接受单一区间，并查找第一个等价于其后继元素的元素)。

举例来说，假如，v是一个int的vector。你能用下面的代码查找第一个0：

vector<int>::iterator i=find(v.begin(), v.end(),0);



查找第一个非0值：

vector<int>::iterator i=find_if(v.begin(), v.end(), not1(bind2nd(equal_to<int>(),0)));



查找第一个小质数：

A[4]={2,3,5,7};

vector<int>::iterator i=find_first_of(v.begin(), v.end(), A+0, A+4);



找到第一个重复对：

vector<int>::iterator i=adjacent_find(v.begin(), v.end());



没有任何独立版本以对区间进行逆向搜索，因为你不需要：你能用一个简单的iterator adaptor来达到相同的效果。比如，在v中找到最后一个0，可以这么写：

vector<int>::reverse_iterator i=find(v.rbegin(), v.rend(),0);



线性搜索是一个简单的算法，它的实现看起来没什么可讨论的。许多书(包括我的)展示了std::find()的一个简单的实现：

template<classInIter,classT>

InIter find(InIter first, InIter last,constT&val)

{

while(first!=last&&!(first==val))++first;

returnfirst;

}



这的确是线性搜索算法的一个忠实的实现，满足C++标准的需求；第一个模板参数的名字，InIter，意味着实参只需要是非常弱的Input Iterator[注1]。它看起来可能是如此的简单，以致于还不如在代码中直接手写出来。虽然如此，还是有一个令人懊恼的问题：这个实现没有达到它应该的效率。循环条件很复杂，需要为取得的每个元素作两个测试。有条件的分支昂贵的，并且复杂的循环条件不会得到与简单的循环条件同样程度的优化。

问题的答案之一，并是被某些标准运行库的实作所采用[注2]，是“解开”循环，每次检查4个元素。这是比较复杂的解决方法，因为find()然后必须处理残余元素（区间不会总是4的倍数），以及它还需要find()基于Iterator的种类进行分解－－“解开”只能工作于Random Access Iterator指示的区间，对一般情况还是需要使用老的实现。但是，“解开”是有效果的：它将对每个元素的测试的数目从2降到1.25。它是标准库的实现人员不需要改动任何接口就能采用的技术。

你将会在讲述算法的常见书籍中看到一个不同的答案。需要对每个元素作两次测试的原因是，如果到达区间结束还没有找到所要找的元素，我们必须承认已经失败。但是如果我们碰巧所要查找的元素总是存在，搜索绝不会失败时，会怎么样？在那种情况下，为区间结束作的测试是多余的；会没有任何的理由认为搜索算法应该首先 掌握区间结束的信息（there wouldn’t be any reasonforthe search algorithm to keep track of the end of the rangeinthe first place）。取代std::find()，我们可以如下实现线性搜索算法：

template<classInIter,classT>

InIter unguarded_find(InIter first,constT&val)

{

while(!(first==val))++first;

}



Knuth 的线性搜索版本[注3]更接近unguarded_find()而不是std::find()。注意，unguarded_find()不是C++标准的 一部分。它比find()危险，通用性上也稍差。你只能在确保有一个元素等价于val时使用它－－这通常意味着你自己已经将那个元素放在里面了，并作为区 间结束的哨兵。使用哨兵并不总是成立。(如果你正在搜索的是一个只读区间怎么办？)但当它可用时，unguarded_find()比标准库中的所有东西都更快，更简单。

二分搜索



线性搜索很简单，并且对于小区间，它是最好的方法。然而，如果区间越来越长，它就不再是合理的解决方案了。在最近使用XSLT的时候，我想起这个问题。我的XSLT脚本包括了一个类似于这样的一行：

<x:value-of select="/defs/data[@key=$r]"/>

我用来跑这个的XSLT引擎肯定是使用的线性搜索。我在一个list中搜索，并对list中的每个条目执行了这个搜索。我的脚本是O(N2)的，它运行需要花几分钟。

如果你正在搜索一个完全一般的区间，不能比线性搜索做得更好了。你必须检查每一个元素，否则你漏掉的可能就是你正在寻找的。但如果你要求这个区间是以某种方式组织的，你就可以做得更好了。

比如，你可以要求区间是已排序的。如果有一个已序区间，就可以使用线性搜索的一个改良版本(当你到达一个比所寻找的元素更大的元素时，不需要继续到区间结束就可以知道搜索已经失败了)，但更好的方法是使用二分搜索。通过查看区间中央的元素，你就可以说出所搜索的元素在前半部分还是后半部分；重复这个分解过 程，你不需要遍历所有元素就能找到要找的元素。线性搜索需要O(N)的比较，而二分搜索只需要O(log N)。

标准运行库包含二分搜索的四个不同版本：lower_bound()，upper_bound()，equal_range()和 binary_search()。他们全部都有着相同的形式：接受一个区间、一个试图查找的元素，和可选的比较函数。区间必须是根据此比较函数进行过排序 的；如果不提供比较函数，它必须是根据通常的“<”运算排序的。于是，举例来说，如果你正在一个升序排序的int数组中搜索时，你可以使用默认行为。如果在一个降序排序的int数组中搜索时，你可以传入一个std::greater<int>作为比较函数。

在四个二分搜索函数中，最没用的一个是名字最一目了然的那个：binary_search()。它所返回是简单的yes或no：存在于区间中时返回true，否则为false。但光这么一个信息没什么用；我从未遇到什么场合来使用binary_search()。如果你想搜索的元素存在，你可能想知 道它的位置；如果不存在，你可能想知道如果它存在，这个位置是哪里。

关于元素的位置，你可以想问几个不同的问题，而这正是二分搜索的几个不同版本存在的原因。当相同的元素存在好几个拷贝时，它们的区别就很重要了。举例来说，假如你有一个int的数组，然后使用lower_bound()和upper_bound()都找寻同一个值：

intA[10]={1,2,3,5,5,5,5,7,8,9};

intfirst=std::lower_bound(A+0, A+10,5);

intlast=std::upper_bound(A+0, A+10,5);



名字first和last暗示了区别：lower_bound()返回第一个你正在寻找的数值(对本例，是&A[3])，而upper_bound ()返回最后一个你正寻找的值的下一个的iterator(对本例，是&A[7])。

如果你搜索的值不存在，你将得到如果它存在的话，应该位于的位置。和前面一样，我们可以写：

intfirst=std::lower_bound(A+0, A+10,6);

intlast=std::upper_bound(A+0, A+10,6);



first和last都将等于&A[7]，因为这是6在不违背排序时可以插入的唯一位置。

实践中，你看不到lower_bound()的调用后面立即跟一个upper_bound()。如果你同时需要这两个信息，那正是引入最后一个二分搜索算法的原因：equal_range()返回一个pair，第一个元素是lower_bound()将要返回的值，第二个元素是upper_bound()的 返回值。

直到此时，我在讨论中故意比较粗略：我说了lower_bound()和upper_bound()找一个值，但没有正确说明它的含义。如果你写

iterator i=std::lower_bound(first, last, x);



而且搜寻成功，你保证i 和 x 相等吗？不一定！lower_bound()和upper_bound()从不对等价性进行测试（WQ注：逻辑相等，使用operator==()）。它们使用你提供的比较函数：operator<()或其它一些功能象“less than”的比较函数。这意味着在i不小于x并且x不小于i时，搜索成功（WQ注，即等值性，数学相等）。

这个区别看起来象吹毛求疵，但它不是。假如你一些具有很多字段的复杂记录，你使用其中的一个字段作为排序的key值（比如，人的姓）。两个记录可能有相同的key值，于是，即使所有其它子段都是不同的，它们哪一个也不小于另外一个。

一旦开始想到记录和key值，二分搜索的另外一个问题就变得很自然了：你能用二分搜索根据key来搜索记录吗？更具体些，假设我们定义了一个struct X：

structX {

intid;

...//other fields

};



再假设有一个vector<X>，根据元素的id进行过排序。你如何使用二分搜索来找到一个指定id（比如148）的X？

一个方法是创建一个有着指定的id哑X对象，并在二分搜索中使用它：

X dummy;

dummy.id=148;

vector<X>::iterator=lower_bound(v.begin(), v.end(), dummy, X_compare);



目前而言，这是最可靠的方法。如果你关心最大程度的可移植性，它是你所应该使用的方法。另一方面，它不是非常优雅。你必须创建一个完整的X对象，虽然你需要的只是其中一个字段；其它字段不得不被初始化为默认值或随机值。那个初始化可能是不方便的，昂贵的，或有时甚至不可能的。

可能直接将id传给lower_bound()吗？也许，通过传入一个异质比较函数，它接受一个X和一个id？这个问题没有一个简单的答案。C++标准没有 完全说清楚是否允许这样的异质比较函数；依我之见，对标准的最自然的读解是不允许。在现今的实践中，异质比较函数在一些实作上可行，而在另外一些上不行。 另一方面，C++标准化委员会认为这是一个缺陷，并且在未来版本的标准将明确是否允许异质比较函数[注4]。

总结



C++运行库还提供了其它一些形式的搜索算法。使用find()和lower_bound()，搜索只限于单个元素，但标准运行库还提供了serach()，它寻找整个子区间。比如，你可以在一个字符串s中搜索一个单词：

std::stringthe="the";

std::string::iterator i=std::search(s.begin(), s.end(), the.begin(), the.end());



返回值，i，将指向“the”在s中第一次出现的开始处－－或，和往常一样，如果“the”不存在将返回s.end()。还有一个变种以从尾部开始搜索：

std::find_end(s.begin(), s.end(), the.begin(), the.end());



它返回一个iterator，指向“the”最后出现处的开始，而不是第一个。(如果你认为这很奇怪，search的逆向变种叫find_end()而不是search_end()，那么你并不孤独。)

搜索可以被封装入数据结构。最明显地，标准运行库的关联容器，set、multiset、map和multimap，被特别设计为根据key进行搜索将很高 效[注5]。运行库的string类也提供了许多搜索用的成员函数：find()、rfind()、find_first_of()、 find_last_of()、find_first_not_of()和find_last_not_of()。我建议避免使用它们。我发现这些特殊的 成员函数难以记忆，因为它们拥有如此多的形式，并且接口形式与运行库的其它部分不同；无论如何，他们不会提供任何不能从find()、find_if ()、search()得到的功能。

但是，如果你仍然认为看到了一些重要的省略，你是正确的！我没有提到hash表，因为标准运行库中没有hash表。我提到了search()的子区间匹配，但那当然只是模式匹配的一个特例－－标准运行库中没有正则表达式搜索或任何类似的东西。

C++标准化委员会刚刚开始考虑对标准运行库扩充，而hash表和正则表达式是未来版本的标准的优先候选者。如果你认为标准运行库缺少了什么，并且你想提交一份提议，那么现在是你应该开始准备时候了。

原文链接: https://www.cnblogs.com/MiYu/archive/2010/08/20/1804210.html

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