Упражнение 6.1

Что лучше выбрать в следующих примерах: вектор, список или двустороннюю очередь? Или ни один из контейнеров не является предпочтительным?

1. Неизвестное заранее количество слов считывается из файла для генерации случайных предложений.

2. Счит1вается известное количество слов, которые вставляются в контейнер в алфавитном порядке.

3. Считывается неизвестное количество слов. Слова добавляются в конец контейнера, а удаляются всегда из начала.

4. Счит1вается неизвестное количество целых чисел. Числа сортируются и печатаются.

6.3. Как растет вектор?

Вектор может расти динамически. Как это происходит? Он должен выделить область памяти, достаточную для хранения всех элементов, скопировать в эту область все старые элементы и освободить ту память, в которой они содержались раньше. Если при этом элементы вектора являются объектами класса, то для каждого из них при таком копировании вызываются конструктор и деструктор. Поскольку у списка нет необходимости в таких дополнительных действиях при добавлении новых элементов, кажется очевидным, что ему проще поддерживать динамический рост контейнера. Однако на практике это не так. Давайте посмотрим почему.

Вектор может запрашивать память не под каждый новый элемент. Вместо этого она запрашивается с некоторым запасом, так что после очередного выделения вектор может поместить в себя некоторое количество элементов, не обращаясь за ней снова. (Каков размер этого запаса, зависит от реализации.) На практике такое свойство вектора обеспечивает значительное увеличение его эффективности, особенно для небольших объектов. Давайте рассмотрим некоторые примеры из реализации стандартной библиотеки С++ от компании Rogue Wave. Однако сначала определим разницу между размером и емкостью контейнера.

Емкость - это максимальное количество элементов, которое может вместить контейнер без дополнительного выделения памяти. (Емкостью обладают только те контейнеры, в которых элементы хранятся в непрерывной области памяти, - vector, deque и string. Для контейнера list это понятие не определено.) Емкость может быть получена с помощью функции capacity() . Размер - это реальное количество элементов, хранящихся в данный момент в контейнере. Размер можно получить с помощью функции size(). Например:

#include <vector> #include <iostream>

int main() {

vector< int > ivec;

cout << ivec: размер: << ivec.size()

<< емкость: << ivec.capacity() << endl;

for ( int ix = 0; -ix < 24; ++ix ) { ivec.push back( ix );

cout << ivec: размер: << ivec.size()

емкость:

<< ivec.capacity() << endl;

В реализации Rogue Wave и размер, и емкость ivec сразу после определения равны 0. После вставки первого элемента размер становится равным 1, а емкость - 256. Это значит, что до первого дополнительного выделения памяти в ivec можно вставить 256 элементов. При добавлении 256-го элемента вектор должен увеличиться: выделить память объемом в два раза больше текущей емкости, скопировать в нее старые элементы и освободить прежнюю память. Обратите внимание: чем больше и сложнее тип данных элементов, тем менее эффективен вектор в сравнении со списком. В таблице 6.1 показана зависимость начальной емкости вектора от используемого типа данных.

Таблица 6.1. Размер и емкость для различных типов данных

Итак, в реализации Rogue Wave при первой вставке выделяется точно или примерно 1024 байта. После каждого дополнительного выделения памяти емкость удваивается. Для типа данных, имеющего большой размер, емкость мала, и увеличение памяти с копированием старых элементов происходит часто, вызывая потерю эффективности. (Говоря о сложных классах, мы имеем в виду класс, обладающий копирующим конструктором и операцией присваивания.) В таблице 6.2 показано время в секундах, необходимое для вставки десяти миллионов элементов разного типа в список и в вектор. Таблица 6.3 показывает время, требуемое для вставки 10 000 элементов (вставка элементов большего размера оказалась слишком медленной).

Таблица 6.2. Время в секундах для вставки 10 000 000 элементов

Таблица 6.3. Время в секундах для вставки 10 000 элементов

Отсюда следует, что вектор лучше подходит для типов данных малого размера, нежели список, и наоборот. Эта разница объясняется необходимостью выделения памяти и копирования в нее старых элементов. Однако размер данных - не единственн1й фактор, влияющий на эффективность. Сложность типа данных также ухудшает результат. Почему?

Вставка элемента как в список, так и в вектор, требует вызова копирующего конструктора, если он определен. (Копирующий конструктор инициализирует один объект значением другого. В разделе 2.2 приводится начальная информация, а в разделе 14.5 о таких конструкторах рассказывается подробно). Это и объясняет различие в поведении простых и сложных объектов при вставке в контейнер. Объекты простого класса вставляются побитовым копированием (биты одного объекта пересылаются в биты другого), а для строк и сложных классов это производится вызовом копирующего конструктора.

Вектор должен вызывать их для каждого элемента при перераспределении памяти. Более того, освобождение памяти требует работы деструкторов для всех элементов (понятие деструктора вводится в разделе 2.2). Чем чаще происходит перераспределение памяти, тем больше времени тратится на эти дополнительные вызовы конструкторов и деструкторов.

Конечно, одним из решений может быть переход от вектора к списку, когда эффективность вектора становится слишком низкой. Другое, более предпочтительное решение состоит в том, чтобы хранить в векторе не объекты сложного класса, а указатели на них. Такая замена позволяет уменьшить затрата: времени на 10 000 вставок с 6.70 секунд до 0.82 секунды. Почему? Емкость возросла с 1 до 256, что существенно снизило частоту перераспределения памяти. Кроме того, копирующий конструктор и деструктор не вызываются больше для каждого элемента при копировании прежнего содержимого вектора.

Функция reserve() позволяет программисту явно задать емкость контейнера11.

int main() {

vector< string > svec;

svec.reserve( 32 ); задает емкость равной 32

Например:

11 Отметим, что deque не поддерживает операцию reserve()