可是：

Question

是否有C++库实现Haskell Data.Sequence容器之类的内容？

我最感兴趣的是：

维护元素顺序（插入它们）。
O(logn)通过索引访问。阿卡operator[](size_type pos)。
O(logn)插入/删除中间（通过索引）。

Answer 1

在我看来，实现这种数据结构的方法需要一个存储每个节点中元素数量的树。它允许在O（log（N））中插入和检索，并且通过计算树中给定节点的“左”有多少元素来维护索引。

* 我在这里回答的可能是一个稍微不同的问题，实际的问题是要求提供一个库的建议，这在SO上是明确的偏离主题。

此树的节点如下所示：

template<typename T>
struct Node {
  Node* left;
  Node* right;
  size_t elements;
  T value

  T& access(size_t index) {
    if (left->elements == index) {
      return value;
    } else if (left->elements > index) {
      return left->access(index);
    } else {
      return right->access(index - left->elements - 1);
    }
  }

  void insert(size_t index, T&& value) {
    // insert `value` at right place, increment `elements`
  }
}

（我将insert方法作为练习留给了读者。）

编辑：正如下面评论中提到的willir（OP），树需要是一棵平衡的树。 Arne Vogel认为B树将是缓存局部性的最佳选择。

可是：

如果你实现了类似的功能，请确保测量应用程序，并将其与std::vector进行比较。在任意位置插入向量是O（N），而不是O（log（N）），但它是非常廉价操作的O（N）。与这样的数据结构相比，向量具有许多优点：

无法维护代码。
要存储的东西少（在树中需要存储两个指针和一个计数，这在向量中是不必要的），这意味着更多的数据同时适合缓存。
始终按照存储数据的顺序访问数据。对于树，您需要遍历可以存储在内存中任意位置的节点，它们不需要靠近在一起，并且可能不会按照它们被读取的顺序存储。

第2点和第3点意味着向量具有许多更少的缓存未命中。这可能会导致时间上的巨大差异。

如果每个数据元素都很大，那么在向量中移动数据会变得相当慢。但是在这种情况下，您应该在向量中保留指向数据的指针，这样您就可以移动指针列表，而不是实际数据。对于这样的大数据元素，我建议单独分配每个元素，并将其指针保持在std::vector<std::unique_ptr<T>>。

以下是一些相关链接：

DZone：C++ benchmark – std::vector VS std::list
YouTube：Day 1 Keynote - Bjarne Stroustrup: C++11 Style
SO：Relative performance of std::vector vs. std::list vs. std::slist?

在C ++中有什么类似Haskell Data.Sequence的吗？

1 个答案:

可是：