C++实现动态顺序表详解及代码实例

"C++ 实现动态顺序表的代码示例" 在编程中，动态顺序表是一种常见的数据结构，它允许在表的中间插入和删除元素，同时能够自动调整其容量以适应元素数量的变化。在 C++ 中，我们可以使用类来实现这种数据结构，通常称为动态数组或向量（Vector）。本篇将详细介绍如何使用 C++ 实现动态顺序表，并提供相关的代码示例。 首先，我们看到一个名为 `Vector` 的类，这个类模拟了标准库中的 `std::vector`。类中包含三个私有成员变量： 1. `_first`：指向数组起始位置的指针。 2. `_finish`：指向当前最后一个元素之后的位置的指针。 3. `_endofstorage`：指向分配的存储空间末尾的指针。 类的构造函数初始化这些指针为空，表示动态顺序表为空。拷贝构造函数和赋值运算符（`operator=`）用于复制动态顺序表的内容。拷贝构造函数通过内存拷贝创建一个新的向量，而赋值运算符采用“浅拷贝”和“深拷贝”两种方式，其中现代写法使用了 C++11 引入的 `swap` 函数，以避免可能导致的问题，如悬挂指针。 析构函数负责释放动态分配的内存，确保没有内存泄漏。 此外，动态顺序表的一些基本操作包括： - 插入元素：需要检查当前容量是否足够，如果不够则需要进行数组扩容。这通常涉及到创建新的更大的数组，将旧数组的数据拷贝过来，然后释放旧数组的内存。 - 删除元素：根据删除位置的不同，可能需要移动后续元素来填补空位。 - 访问元素：可以通过下标访问，但需要注意越界问题。 - 查询容量：返回 `_endofstorage` 和 `_first` 之间的距离，表示当前分配的存储空间大小。 - 查询大小：返回 `_finish` 和 `_first` 之间的距离，表示当前元素的数量。 以下是一些常见的成员函数，可能包含在 `Vector` 类中： ```cpp // 获取动态顺序表的大小 size_t Size() const { return _finish - _first; } // 获取动态顺序表的容量 size_t Capacity() const { return _endofstorage - _first; } // 在末尾添加元素 void PushBack(const DataType& value) { if (_finish == _endofstorage) Resize(); *_finish = value; ++_finish; } // 在指定位置插入元素 void Insert(size_t index, const DataType& value) { if (index > Size()) throw std::out_of_range("Index out of range"); if (_finish == _endofstorage) Resize(); for (DataType* it = _finish - 1; it >= _first + index; --it) { *it = *(it - 1); } *_first + index = value; ++_finish; } // 删除指定位置的元素 void Erase(size_t index) { if (index >= Size()) throw std::out_of_range("Index out of range"); for (DataType* it = _first + index; it < _finish - 1; ++it) { *it = *(it + 1); } --_finish; } // 扩容动态顺序表，通常为当前容量的1.5倍或2倍 void Resize() { size_t newCapacity = (_endofstorage - _first) * 2; DataType* newArray = new DataType[newCapacity]; memcpy(newArray, _first, sizeof(DataType) * Size()); delete[] _first; _first = newArray; _finish = _first + Size(); _endofstorage = newArray + newCapacity; } ``` 这些函数涵盖了基本的动态顺序表操作。注意，为了保持动态顺序表的高效性，扩容通常会将容量扩大到当前容量的1.5倍或2倍，这样可以减少频繁的内存分配。 C++ 中的动态顺序表实现涉及内存管理、数组扩容以及基本的增删查改操作。通过自定义的 `Vector` 类，我们可以控制数据的存储和访问，同时避免标准库 `std::vector` 的内部实现细节。这样的实现方式有助于学习数据结构的底层原理，也适用于特定场景下的性能优化。