C++ 通过多个标准搜索元素？

下面的代码创建订单向量：

#include <vector>

struct Order
{
    int uniqueId;
    double price;
    int time;
};

using V = std::vector<Order>;

int main()
{  
    V v { {1, 3.0, 5}, {2, 5.0, 7}, {3, 2.0, 1}};
    
    return 0;
}

#包括
结构顺序
{
国际唯一性；
双倍价格；
整数时间；
};
使用V=std:：vector；
int main（）
{  
V{1,3.0,5}，{2,5.0,7}，{3,2.0,1}；
返回0；
}

我应该创建什么额外的数据结构，以便能够通过给定的

time

和

price

找到一个最小

std:：tie（order.price，order.time）

满足标准

order.time>=time&&order.price>=price

，复杂性为O（log2 N）

---

如果我们发现多个订单，我们会选择具有最小

uniqueId的订单，该订单保证是唯一的。
我认为二叉搜索树将非常适合该任务，因为访问、搜索、插入、删除等操作意味着
日志（n）
的时间复杂性，其中
n
是数据的大小

<>在C++中，可以使用<代码> STD:：SET容器，它内部构造为默认的“代码< >”二叉搜索树operator@ThomasSablik两次搜索的结果是不同的元素，是吗？@Thomas在
价格>=2.5
和
时间
最低但大于
1
的项目中，价格较低的项目确实具有
uniqueId=1
。您对我的代码时间复杂性的批评更为集中，我创建了一个
集合
太多了，如果有办法修改同一
集合
中的比较函数，那将非常正确，因为我不需要为每次比较创建一个全新的
集合。@Thomas我使用
time=1，price=2.5
作为我的示例的阈值，因此结果不同。@Thomas使用constraint
time=1，price=2.5
，您输入的三个新订单中的任何一个都可以。唯一ID最低的实际订单实际上是第1项。我可以在min
uniqueId
上添加另一个检查，但我更愿意解决构建多个
集的问题。如果只有初始的
集合
，而不涉及其他副本构造，那么此解决方案确实会实现复杂性
log（n）
。这是一个很好的解决方案。我认为使用带有适当比较函数的
std:：set
比使用排序的
std:：vector
要好。注释不用于扩展讨论；这段对话已经结束。
#include <iostream>
#include <set>
#include <tuple>

using std::cout;      using std::endl;
using std::set;       using std::lower_bound;
using std::make_tuple;

struct Order
{
    int uniqueId;
    double price;
    int time;
};

struct Compare {
  bool operator() (const Order& lhs, const Order& rhs) const
  {auto l_tuple = make_tuple(lhs.price, lhs.time, lhs.uniqueId);
   auto r_tuple = make_tuple(rhs.price, rhs.time, rhs.uniqueId);
   return l_tuple < r_tuple;}
};

using S = set<Order, Compare>;

int main()
{
    // define set ordered, respectively, by prices, time, uniqueId
    S my_set({ {1, 3.0, 5}, {2, 5.0, 7}, {3, 2.0, 1} });
    Order K = {0, 2.5, 1};   // example of threshold for price and time
    auto next_K = my_set.lower_bound(K); // iterator

    cout << "Minimal order with price at least = " << K.price << " and time at least = "
         << K.time << " has ID: " << next_K->uniqueId << endl;

    return 0;
}