C++ 字典存储集合

C++ 中可以使用标准库中的 `std::map` 或 `std::unordered_map` 实现字典存储集合，其中 `std::map` 使用红黑树实现，保证元素有序，而 `std::unordered_map` 使用哈希表实现，元素无序但查找速度更快。

以下是一个使用 `std::unordered_map` 存储字符串集合的示例代码：

#include <iostream>
#include <unordered_map>
#include <string>

int main() {
    std::unordered_map<std::string, bool> dict;
    dict["apple"] = true;
    dict["banana"] = true;
    dict["orange"] = true;

    // 判断是否包含某个元素
    if (dict.count("apple")) {
        std::cout << "包含 apple" << std::endl;
    }

    // 遍历所有元素
    for (const auto& pair : dict) {
        std::cout << pair.first << std::endl;
    }

    return 0;
}

相关问题

生成一个C++字典，要求一个值能够对应多个键

在C++中，通常情况下标准库中并没有直接提供像Python那样的字典数据结构，可以直接存储一个值对应多个键。不过，你可以通过关联容器`std::map`或`std::unordered_map`结合其他容器（如`std::set`或`std::vector`）的方式来模拟这个功能。

一个简单的实现思路是使用`std::map`来存储键到元素的映射，同时使用`std::set`或`std::vector`来跟踪每个元素对应的键集合。例如：

#include <map>
#include <set>

template <typename K, typename V>
class MultiValueDict {
public:
    std::map<K, std::set<V>> items;
    
    // 添加键值对，如果键已存在则添加到对应的值集合中
    void add(K key, const V& value) {
        if (items.find(key) != items.end()) {
            items[key].insert(value);
        } else {
            items[key] = {value};
        }
    }

    // 获取所有与给定键相关的值
    std::set<V> get(const K& key) const {
        return items.at(key);
    }

    // 删除指定键的所有值
    void remove(K key) {
        items.erase(key);
    }
};

// 示例用法
int main() {
    MultiValueDict<int, std::string> dict;
    dict.add(1, "apple");
    dict.add(1, "banana");
    dict.add(2, "orange");

    for (const auto& item : dict.get(1)) {
        std::cout << item << std::endl;  // 输出："apple", "banana"
    }

    return 0;
}

在这个例子中，`MultiValueDict`模板类可以存储一个整数键对应多个字符串值。如果你需要在运行时动态地支持多种类型的键值对，那么你可能需要考虑使用泛型模板或者是第三方库（比如Boost库）提供的更复杂的数据结构。

给定一个非空字符串 s 和一个包含非空单词列表的字典 wordDict，判定 s 是否可以被空格拆分为一个或多个在字典中出现的单词。 说明： 拆分时可以重复使用字典中的单词。 你可以假设字典中没有重复的单词。使用c++

在C++中，你可以通过动态规划的方式来解决这个问题。这个问题是一个经典的“词频统计”或“单词搜索”的变种。你可以创建一个布尔数组dp，其中dp[i]表示是否可以用字典中的单词组成s从0到i的子串。下面是基本思路：

1. 定义函数isPossible(s, start, end, wordDict)，输入当前子串`s[start:end+1]`，起始位置`start`，结束位置`end`以及字典`wordDict`。

2. 初始化dp数组，dp[0] = true，因为一个空子串总是可以在字典中找到。

3. 遍历长度范围内的每个位置`i`，对于每个位置，检查是否存在字典中的单词，如果存在并且子串`s[start:i+1]`等于这个单词，则更新dp[i+1]为true。

4. 为了处理重复使用单词的情况，你需要记录下已经使用过的单词，用一个哈希集合或者映射存储。

5. 当遍历完整个字符串时，如果dp[n]（n为s的长度）为真，那么s就可以由字典中的单词组成。

以下是伪代码形式的实现：

bool isPossible(const string& s, unordered_set<string>& wordDict, int start, int end) {
    if (start > end)
        return true;

    unordered_set<string> usedWords;
    for (int i = start; i <= end; ++i) {
        // 去除前缀并查找字典
        string prefix = s.substr(start, i - start + 1);
        if (wordDict.find(prefix) != wordDict.end() && !usedWords.count(prefix)) {
            // 更新已使用的单词集合
            usedWords.insert(prefix);
            if (isPossible(s, start + prefix.size(), end, wordDict))
                return true;
        }
    }

    return false;
}

bool canFormSentence(string s, vector<string>& wordDict) {
    unordered_set<string> dict(wordDict.begin(), wordDict.end());
    return isPossible(s, 0, s.length() - 1, dict);
}