C++ 我需要一个容器，支持有效的随机访问和O（k）插入和删除

我又试着问同样的问题，但最后我问了一个不同的问题，没有提供关于我的问题的基本信息

我实现了一个数据结构，它是一个树。该树的每个节点都有一个数组/向量/（随机访问结构），其所有子节点可以是任意多个。元素的插入/移除很容易，因为我们总是将该数组中的元素数加倍/除以2

这就是

O（k）

插入/删除在本文中的含义。我们有

k

元素，我们追加

k

更多或删除

k/2

。到目前为止，重建整个数据结构还不错。

动态数组

（或

向量

）可以工作

提出问题的操作如下。有时，我们必须将具有子节点的节点“拆分”，这意味着我们将子节点“拆分”到不同的节点中。我们潜水的方式是连续分组。我想，这种拆分最有效的方法是，在每个新节点的子节点所在的位置和子节点的数量（假设每个节点取

k

子节点）为每个节点设置一个指针。但是，这些子级的数量可能会发生变化，并且不会影响其同级（甚至更糟的是，整个树），即插入的执行时间应该是

O（k）

，而不是

O（n）

。我们怎么做

一个简单但低效的解决方法是，每次分割一个节点时，我们都会将子节点的“大”数组替换为多个（与分割的部分一样多）“小”动态数组

以下每个“框”都是随机访问结构

来一杯怎么样

---

它得到了摊销的

O（1）

access、insert和remove平均情况

O（n）

最坏情况。

根据您对正在实现的树结构的描述，最好创建一个新的数据结构来模拟您的树。特别是当您已经在跟踪节点之间的指针时

如果我理解您的语句，那么树中的每个节点都将包含子节点指针的向量。当需要拆分节点时，可以创建新节点，每个节点接收子指针向量的一段，新创建的节点将插入父节点的节点向量中

例如：

N1->N2->（n3，n4，n5，n6，n7，n8）

将N2拆分为两个节点：

N1->（N2\u 1，N2\u 2）

with

N2\u 1->（n3，n4，n5）

和

N2\u 2->（n6，n7，n8）

（对不起，我不知道如何轻松地画树…）

这样，您只需要重新链接内存，而不是复制，访问通常是log n。此外，这在代码中给出了树结构的正确表示

编辑添加示例：

再次假设，我们有

N1->N2->（n3，n4，n5，n6，n7，n8）

。如果N1需要添加新节点，则唯一影响是N1节点：

N1->（N2，N9）->（n3，n4，n5，n6，n7，n8）

节点的结构可能如下所示（非常简化）：

类节点{
媒介儿童；
节点*父节点；
};

---

更大的树结构将是许多这些节点连接在一起，就像二叉树一样。将节点添加到树上的任何一个节点只会将项目添加到该节点的

子节点

成员。其他一切都没有受到影响。

在我看来，你似乎在试图重新创造

B+树的一种变体是存储子元素的数量而不是适当的键，这允许有效的随机访问（

log n

），而您实际上可以控制这些因素

例如，数据库的一个公共因子约为1000，这意味着树的第一级是根，第二级最多可包含1000个子级，第三级最多可包含1000000子级等等

如果对象少于100000000，则意味着最多3次解引用，这是非常有效的

---

已经有一个Python模块，用这种技术编写，目的是用B+树替换传统的<代码>列表>代码>类（实现为C++ <代码>向量>代码>，以获得更大的效率。可以找到性能测量值。

预计序列会有多大？平均而言，在预测的最坏情况下，您预计一个序列中会有多少个元素？平均而言，在最坏的情况下，您希望每个元素有多大（以字节为单位）？结构中所有节点的子节点的总数可能与此结构存储的元素数相同，该元素数任意大，并表示为

n

（大数组）。另一方面，2是正确的，但在实际应用中，n很少是任意大的；小n的理想数据结构可能与大n的理想数据结构大不相同。优化似乎为时过早。你说std:：vector/dynamicarray resize很好，尽管它可能需要执行新的分配并复制每个元素，但是拆分是一个大问题？它执行更多的分配，但复制的级别相同。。。。你有一个你描述过的工作系统吗？我要求的不仅仅是辩论——如果你量化你的问题，你会得到更多、更有用/更相关的帮助。@James我实际上对大量的投入感兴趣@Tony整个项目都是关于这个数据结构的。

split

操作是整个性能的关键。只要复杂性是

O（k）

，那么

向量的大小调整就可以了，也就是说，我们讨论的
向量包含
k
元素，并插入/删除
O（k）
元素。另一方面，如果向量的大小为
n>>k
（由于处理拆分的方式），则成本会爆炸到
O（k）
。请注意摊销O（1
class Node {
  vector<Node *> children;
  Node * parent;
};