常见数据结构

1.数组
vector
2.链表
list
双向链表，不能通过下标找元素
3.栈
stack
4.队列
queue
优先队列priority_queue. 默认队头为最大值，可以用来任务调度，图算法，霍夫曼树
5.双端队列
deque

6.集合
set multiset

s.begin()					//返回指向第一个元素的迭代器
s.end()						//返回指向最后一个元素的迭代器
s.clear()					//清除所有元素
s.count()					//返回某个值元素的个数
s.empty()					//如果集合为空，返回true，否则返回false
s.equal_range()				//返回集合中与给定值相等的上下限的两个迭代器
s.erase()					//删除集合中的元素
s.find(k)					//返回一个指向被查找到元素的迭代器
s.insert()					//在集合中插入元素
s.lower_bound(k)			//返回一个迭代器，指向键值大于等于k的第一个元素
s.upper_bound(k)			//返回一个迭代器，指向键值大于k的第一个元素
s.max_size()				//返回集合能容纳的元素的最大限值
s.rbegin()					//返回指向集合中最后一个元素的反向迭代器
s.rend()					//返回指向集合中第一个元素的反向迭代器
s.size()					//集合中元素的数目

7.映射
map unordered_map

map：

优点：

有序性，这是map结构最大的优点，其元素的有序性在很多应用中都会简化很多的操作
红黑树，内部实现一个红黑书使得map的很多操作在lgn的时间复杂度下就可以实现，因此效率非常的高
缺点： 空间占用率高，因为map内部实现了红黑树，虽然提高了运行效率，但是因为每一个节点都需要额外保存父节点、孩子节点和红/黑性质，使得每一个节点都占用大量的空间

适用处：对于那些有顺序要求的问题，用map会更高效一些

unordered_map：

优点： 因为内部实现了哈希表，因此其查找速度非常的快
缺点： 哈希表的建立比较耗费时间
适用处：**对于查找问题，unordered_map会更加高效一些，**因此遇到查找问题，常会考虑一下用unordered_map
总结：

内存占有率的问题就转化成红黑树 VS hash表 , 还是unorder_map占用的内存要高。
但是unordered_map执行效率要比map高很多
对于unordered_map或unordered_set容器，其遍历顺序与创建该容器时输入的顺序不一定相同，因为遍历是按照哈希表从前往后依次遍历的