求索阁

map是C++ STL中的关联容器，存储的是键值对（key-value)，可以通过key快速索引到value。map容器中的数据是自动排序的，其排序方式是严格的弱排序（stick weak ordering），即在判断Key1和Key2的大小时，使用“<”而不是“<=”。map 使用二叉搜索树实现，STL map的底层实现是红黑树。

map有几个值得注意的地方：map的赋值运算是深拷贝，即调用map_a = map_b后，map_a中的元素拥有独立的内存空间。map的[]运算比较有意思，当元素不存在的时候会插入新的元素；在map中查找key是否存在时可以用find或count方法，find查找成功返回的是迭代器，查找失败则返回mymap.end()，说明该key不存在；map中的key不允许重复，其count方法只能返回0或1。

map可以做什么？来看一个非常经典的算法面试题：有一个包含100万个整数的大文件，文件的每一行都是一个int型数字，那么如何找到其中出现次数最多的10个数？

从数据存储方面分析，通常一个int是4个字节，100万个int约为4MB字节。在处理这个问题时，需要记录每个整数出现的次数，次数也用一个int来存储，因此总共需要约8MB字节的内存。从数据处理方面分析，可以用一个key和value都为int的map容器来存储数据，通过逐行扫描文件，将文件中的整数作为key保存到map中，对应的value为其在文件中出现次数，这样就完成了数据输入。

对于求N个数中的最大K个数问题，是典型的top K问题，其解决方案是利用一个大小为K的数组构建小顶堆，然后依次对N个数中的元素和堆顶元素做比较，如果满足条件则替换堆顶元素，并重新构建小顶堆，否则处理下一个数据。待所有数据都处理完毕后，小顶堆中的数据集合即为最大的K个数，最后通过堆排序输出即可。

Talk is cheap，show me the code。整个程序的代码非常简短。

#include <string>

#include <vector>

#include <map>

#include <algorithm>   // make_heap算法

#include <cstdio>

#include <string.h>

#include <climits>

 

// 从文件中读取ID值，保存到map中

int ReadDataFile(const std::string &file_name,

                 std::map<int, int> &map_result) {

  FILE *fp = fopen(file_name.c_str(), "r");

  if (fp == NULL) {

    perror("Open file fail");

    return -1;

  }

  map_result.clear();

  char buf[100];

  int id;

  while (true) {

    memset(buf, 0, sizeof(buf));

    if (fgets(buf, sizeof(buf), fp) == NULL) {

      break;

    }

    id = atoi(buf);

    ++map_result[id];  // 记录ID出现次数

  }

  fclose(fp);

  return 0;

}

 

// 最终结果

typedef struct Result {

  int id;      // ID值

  int times;   // 该ID值出现的次数

 

  Result() {

    id = 0;

    times = 0;

  }

  // 根据ID出现次数比较大小

  bool operator<(const Result &other) const {

    return times < other.times;

  }

}Result;

 

// 从map中获取top k的值，并保存到存储Result对象的vector容器中

void GetTopK(std::map<int, int> &map_result,

             std::vector<Result> *final_result,

             int k) {

  // k值可能比map_result中的元素个数要多

  size_t min_k = std::min((int)map_result.size(), k);

  std::vector<Result> heap;

  Result tmp;

  for (int i = 0; i < min_k; ++i) {

    tmp.id = 0;

    tmp.times = INT_MAX;   // 初始化为最大

    heap.push_back(tmp);

  }

  // make_heap默认创建的是大顶堆，第三个参数是less

  //std::make_heap(heap.begin(), heap.end(), std::less<Result>());

  std::make_heap(heap.begin(), heap.end());

 

  for (auto &it : map_result) {

    tmp.times = it.second;

    // 只需要处理ID出现次数小于堆顶位置元素的情况

    if (tmp.times > heap[0].times) {

      continue;

    }

    tmp.id = it.first;

    heap[0] = tmp;

    std::make_heap(heap.begin(), heap.end());

  }

  std::sort_heap(heap.begin(), heap.end());

  final_result->clear();

  final_result->swap(heap);

}

 

int main(int argc, char **argv) {

  // 读取文件数据并保存到map

  const std::string file_name = "test.data";

  std::map<int, int> map_result;

  int ret = ReadDataFile(file_name, map_result);

  if (ret < 0) {

    printf("ERROR: ReadDataFile fail\n");

    return -1;

  }

  printf("map_result size:%lu\n", map_result.size());

 

  // 获取出现次数最少的100个ID值

  std::vector<Result> final_result;

  GetTopK(map_result, &final_result, 100);

  for (auto &it : final_result) {

    printf("id: %6d, times: %d\n", it.id, it.times);

  }

  return 0;

}

map中的元素是按key排序的，这个题目中其实不需要对key进行排序，C++11提供了基于哈希实现的map容器unordered_map，其访问元素的效率比map要高一些。

另外，这个面试题目有非常多的玩法和变种，例如将数字总数100万改成20个亿，同时限制内存使用不超过2GB，大家可以思考一下解决思路。

map功能强大，它的作用当然不只在于解决面试题目，在一个大型后端系统中，几乎到处都能看到map的身影。例如，面试题中的出现次数最多的数字可以想象为频繁非法访问的黑名单ID，可以用一个map来保存黑名单ID和其访问次数，那么如何使用这个map呢？假如有一个保存了很多ID的vector，里面可能有黑名单ID，在处理数据的时候需要将黑名单ID剔除，代码可以这么写：

#include <map>

#include <vector>

#include <string>

#include <iostream>

 

using namespace std;

 

int main() {

  vector<int> vi{0, 1, 2, 3, 4, 5};

  map<int, string> black_list;

  black_list.emplace(3, "aaaa");

  black_list[4] = "bbb";

  auto it = vi.begin();

  while (it != vi.end()) {

    if (black_list.find(*it) != black_list.end()) {

      vi.erase(it);

    } else {

      ++it;

    }

  }

  cout << *(--it) << endl;

  for (it = vi.begin(); it != vi.end(); ++it) {

    cout << *it << endl;

  }

  return 0;

}

想要掌握更多的map原理和使用技巧，推荐大家阅读《C++ Primer》或者网上搜索“C++ map”相关的博客文章，然后主动练习，不断丰富自己的开发武器库。