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C++的 map 当键(Key)不存在的时候会发生什么?


面试流程(例如筛选)的早期阶段,一位 Google 招聘人员曾向我问过这个问题。

在C++中,当你使用std::map访问一个不存在的键时,行为取决于你是如何访问它的。

使用下标操作符 [] 访问时

如果键不存在,std::map 会默认插入一个该键的元素,并为其赋值为类型的默认值。比如,如果 map 的值类型是 int,那么它会插入该键并赋值为 0。

例子:

std::map<int, int> myMap;
int value = myMap[10]; // 如果键10不存在,会插入myMap[10] = 0

使用 at() 方法访问时

如果键不存在,at() 会抛出 std::out_of_range 异常。

例子:

std::map<int, int> myMap;
try {
    int value = myMap.at(10); // 如果键10不存在,会抛出异常
} catch (const std::out_of_range& e) {
    std::cout << "Key not found!" << std::endl;
}

使用 find() 方法

find() 方法不会修改 map,它返回一个迭代器。如果键不存在,它会返回 map.end()。

例子:

std::map<int, int> myMap;
auto it = myMap.find(10);
if (it == myMap.end()) {
    std::cout << "Key not found!" << std::endl;
} else {
    std::cout << "Value: " << it->second << std::endl;
}

C++ std::map 和 std::unordered_map的比较

std::unordered_map 处理不存在的键与 std::map 类似,但有一些差异,主要是因为它们内部的数据结构不同。

map 和 unordered_map 的区别:

  • 顺序:std::map 是有序的(内部实现为平衡树),所以元素会按键的顺序排列。而 std::unordered_map 是无序的,使用哈希表存储元素,因此没有特定的顺序。
  • 性能:std::unordered_map 通常有更快的平均访问时间(由于哈希结构,平均时间复杂度为 O(1)),而 std::map 的访问时间复杂度为 O(log n),因为其内部实现为树结构。然而,如果发生大量哈希冲突,unordered_map 在最坏情况下的时间复杂度可能是 O(n)。

总的来说,std::unordered_map 和 std::map 在处理不存在的键时,对于 []、at() 和 find() 的行为相似,但它们在顺序和性能方面存在差异。

总结

  • 使用 [] 访问时,如果键不存在,map 会插入一个新元素并赋予默认值。
  • 使用 at() 访问时,如果键不存在,会抛出异常。
  • 使用 find() 可以检查键是否存在,而不会修改 map。

英文:C++: Access a Non-existent Key in std::map or std::unordered_map

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回溯 = 深度优先搜索(DFS) + 剪枝


回溯 = DFS + 剪枝” 是一个对回溯算法简明且直观的描述。要理解这一点,我们可以先拆解这个等式中的几个关键概念。

深度优先搜索 (DFS)

DFS(Depth-First Search)是一种图或树的遍历算法,它从根节点开始,沿着一个分支深入到尽可能远的节点,直到达到叶子节点或无可拓展的节点,然后回溯到上一个节点继续搜索其他分支。这种搜索策略自然地适合解决需要遍历所有可能状态的问题,如组合、排列问题等。

剪枝/Pruning

剪枝(Pruning)是指在搜索过程中,提前排除不符合条件的分支,以减少计算量。剪枝的主要作用是在搜索的过程中,避免无谓的计算。通过某些条件判断,可以在尚未完全展开某些分支时就停止搜索,从而减少时间复杂度。例如,当我们知道一个分支肯定不会产生有效解时,可以提前终止该分支的搜索过程。

回溯算法/Backtracking

回溯算法可以看作是深度优先搜索DFS的一种特例或具体应用。它采用DFS的思想,在搜索的过程中尝试每一种可能的选择(通常是通过递归实现),并在发现某个选择不符合条件或已经无法产生有效解时,及时回退(即“回溯”),然后继续尝试其他选择。这种“试探—回溯”的过程就构成了回溯算法。

结合三者的理解

DFS 为回溯算法提供了基本的搜索框架,即从起点开始沿着一个分支深入探索;

剪枝 则是在DFS基础上增加的优化步骤,目的是减少无效状态的探索。

因此,“回溯 = DFS + 剪枝” 是对回溯算法的一种总结。它表明回溯算法不仅仅是简单的深度优先搜索,还通过剪枝来提升效率。剪枝使得回溯算法在解决很多问题时比单纯的DFS更加高效,尤其是在解空间很大的情况下,剪枝能够大幅减少计算量,从而使得问题求解变得可行。

例子:Alpha-beta 算法剪枝

Alpha-beta 剪枝可以看作是一种回溯算法,它通过剪枝技术增强了深度优先搜索算法。

alpha-beta-pruning 回溯 = 深度优先搜索(DFS) + 剪枝 ACM题解 程序设计 算法 编程

alpha-beta-pruning

Alpha-beta 剪枝:这是用于减少博弈论中极小极大算法中评估节点数量的一种技术。

回溯算法:Alpha-beta 剪枝确实可以被视为回溯的一种形式,因为它系统地探索潜在解决方案(在本例中为游戏动作)并修剪保证不会影响最终决策的路径。

深度优先搜索 (DFS):Alpha-beta 剪枝通常使用 DFS 对树结构进行操作,在回溯之前深入探索节点。

剪枝技术:Alpha-beta 剪枝的主要特征是“剪枝”部分,其中跳过不可能影响最终决策的树的分支。

英文:Backtracking Algorithm = Depth First Search + Pruning

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