C++:基于容器适配器模式的 Stack 与 Queue 实现(复用底层容器的优雅设计)
一. 容器适配器的核心思想
适配器 是一种设计模式(设计模式是一套被反复使用的、多数人知晓的、经过分类编目的、代码设计经验的总结),该种模式是将一个类的接口转换成客户希望的另外一个接口,本质是接口转换:通过封装一个底层容器(如 deque、vector、list),屏蔽藏其部分接口,仅暴露符合自身数据访问规则的方法。例如:
- Stack 需 “后进先出(LIFO)”,只需底层容器支持尾插(push_back)、尾删(pop_back)、取尾元素(back) 即可;
- Queue 需 “先进先出(FIFO)”,只需底层容器支持尾插(push_back)、头删(pop_front)、取头元素(front)、取尾元素(back) 即可。

这种设计的优势在于:无需重复实现内存管理逻辑,直接复用底层容器的成熟功能,同时保持接口的简洁性。
虽然stack和queue中也可以存放元素,但在STL中并没有将其划分在容器的行列,而是将其称为容器适配器,这是因为stack和队列只是对其他容器的接口进行了包装,STL中stack和queue默认使用deque,比如:

二. Stack 的适配器实现
Stack 的核心是 “仅允许栈顶操作”,我们通过模板参数指定底层容器(默认使用 deque,兼顾效率与灵活性),封装其尾操作接口。
2.1 代码实现:
#pragma once
#include<vector>
#include<list>
#include<deque>
using namespace std;
namespace Scy
{
// 模板参数:T为元素类型,Container为底层容器类型(默认deque<T>)
template<class T, class Container = deque<T>>
class stack
{
public:
stack() {}
void push(const T& x )
{
_con.push_back(x);
}
void pop()
{
_con.pop_back();
}
const T& top()
{
return _con.back();
}
size_t size() const
{
return _con.size();
}
bool empty() const
{
return _con.empty();
}
private:
Container _con;
};
}
- 模板参数灵活性:用户可指定任意支持
push_back/pop_back/back的容器作为底层(如stack<int, vector<int>> st; 或stack<string, list<string>> st;)。
2.2 测试接口
#define _CRT_SECURE_NO_WARNINGS 1
#include<iostream>
#include"stack.h"
using namespace std;
int main()
{
//Scy::stack<int, vector<int>> st; // 数组实现
//Scy::stack<int, list<int>> st; // 链表实现
Scy::stack<int> st;//默认是用的deque
st.push(1);
st.push(2);
st.push(3);
st.push(4);
while (!st.empty())
{
cout << st.top() << " ";
st.pop();
}
cout << endl;
return 0;
}
- 测试完成,输出结果符合预期。

三. Queue 的适配器实现
Queue 的核心是 “队尾入、队头出”,同样通过模板参数指定底层容器(默认 deque),封装其尾插、头删等接口。
3.1 代码实现
#pragma once
#include<list>
#include<deque>
using namespace std;
namespace Scy
{
// 模板参数:T为元素类型,Container为底层容器类型(默认deque<T>)
template<class T, class Container = deque<T>>
class queue
{
public:
queue() {}
void push(const T& x)
{
_con.push_back(x);
}
void pop()
{
_con.pop_front();
}
const T& front()
{
return _con.front();
}
const T& back()
{
return _con.back();
}
size_t size() const
{
return _con.size();
}
bool empty() const
{
return _con.empty();
}
private:
Container _con;
};
}
- 用
vector作为底层容器(vector::pop_front效率极低,时间复杂度 O (n)),所以我们一般不会去使用它来作为底层容器
3.2 测试接口
#define _CRT_SECURE_NO_WARNINGS 1
#include<iostream>
#include"queue.h"
using namespace std;
int main()
{
//Scy::queue<int> q;//默认是用的deque
//Scy::queue<int, vector<int>> q; // ֧这个不用最好
Scy::queue<int, list<int>> q;//链表实现
q.push(1);
q.push(2);
q.push(3);
q.push(4);
while (!q.empty())
{
cout << q.front() << " ";
q.pop();
}
cout << endl;
return 0;
}
四. 双端队列 deque:结构与适配逻辑
4.1 vector与list的优缺点对比(附CPU高效缓存)
| 类别 | vector | list |
| 访问特性 | 支持快速下标随机访问;CPU 高速缓存命中率高,数据访问效率优异 | 不支持快速下标随机访问;CPU 高速缓存命中率低,数据访问效率较差 |
| 增删特效 | 尾插、尾删操作效率极高;头部或中间位置插入/删除效率低下(时间复杂度 (O(N))),且插入可能触发扩容,存在性能损耗与空间浪费 | 任意位置插入/删除效率极高(时间复杂度 (O(1)));插入无需扩容,可按需申请与释放内存 |
| 排序性能 | 适合基于随机访问的排序算法(如快速排序),对数组形式的 vector,快速排序能高效利用其连续存储特性,缓存友好,排序速度快 | 因不支持随机访问,排序时需依赖指针遍历(如归并排序),无法高效利用 CPU 缓存,且指针操作额外开销大,排序速度慢于 vector 搭配快速排序的场景 |

- 数组因为是连续的物理空间,在CPU高速缓存命中率这块就有优势一点。因为我们如果没命中时,将内存数据加载到缓存是连续的一段一起的,然后再访问。
4.2 deque 的本质与核心特性
deque即双端队列,是 STL 中一种双开口的 “连续” 空间数据结构。其核心特性围绕 “双端操作高效” 和 “空间利用灵活” 展开,具体可概括为两点:
双端操作效率高:支持在头部和尾部进行插入(push_front/push_back)、删除(pop_front/pop_back)操作,且时间复杂度均为 O(1),无需像 vector 那样头操作时搬移大量元素,也无需像 list 那样维护节点间的指针关联。
“伪连续” 空间结构:表面上支持随机访问,给人 “连续空间” 的使用体验,但实际底层由一段段小的连续缓冲区(buffer)和一个中控器(map) 组成 —— 中控器存储着各个缓冲区的地址,通过迭代器的特殊设计,将分段的缓冲区 “拼接” 成逻辑上的连续空间。
4.3 deque 底层结构:缓冲区与中控器的协作
deque 的底层结构可拆解为 “中控器 + 缓冲区” 两部分,二者配合实现 “伪连续” 特性,具体结构如下:
缓冲区(buffer):
- 存储实际数据的最小单元,是固定大小的连续内存块(比如默认大小为 512 字节)。
- 每个缓冲区独立存在,当数据装满一个缓冲区后,会新申请一个缓冲区,而非像 vector 那样扩容时整体迁移旧数据。
中控器(map):
- 本质是一个动态数组,存储的是各个缓冲区的首地址。
- 当缓冲区数量增加导致中控器装满时,会申请一个更大的中控器(类似 vector 扩容),但只需拷贝旧中控器中存储的 “缓冲区地址”,无需迁移缓冲区中的实际数据,效率远高于 vector 扩容。

迭代器的 “衔接” 作用:
deque 的迭代器是实现 “伪连续” 的关键,它内部包含四个核心成员:
cur:指向当前缓冲区中正在访问的元素。first:指向当前缓冲区的起始位置。last:指向当前缓冲区的末尾位置(不含有效元素)。node:指向中控器中当前缓冲区地址所在的节点。
当迭代器从一个缓冲区的末尾(cur == last)移动到下一个元素时,会通过 node 找到下一个缓冲区的地址,再将 cur 指向新缓冲区的 first,从而实现 “跨缓冲区连续访问” 的效果
底层的一些源码和满了之后头插尾插的逻辑:

4.4 deque 的优缺点:适用场景与局限性
| 类别 | 优点 | 缺点 |
| 头尾操作 | 头尾插入、删除效率都不错 | - |
| 数据访问 | 头尾插入、删除效率都不错 | 随机访问支持,但相比 vector 不够极致,大量 [] 访问场景下,vector 更优 |
| 中间操作 | - | 中间插入、删除效率低,时间复杂度为 (O(N)) |
适用场景:
- 适合只需头尾操作、无需频繁遍历的场景,因此成为 stack(仅尾操作)、queue(头尾操作)的默认底层容器,能 “扬长避短”。
局限场景:
- 需要频繁遍历(如 for 循环遍历所有元素)、或需要大量随机访问的场景 —— 此类场景优先选择 vector(连续空间,遍历 / 随机访问高效),若需频繁中间插入 / 删除则选择 list。
实际使用案例:
#include<deque>
int main()
{
deque<int> dp;
dp.push_back(1);
dp.push_back(1);
dp.push_back(1);
dp.push_front(2);
dp.push_front(3);
dp.push_front(4);
dp[0] += 10;
for (auto e : dp)
{
cout << e << " ";
}
cout << endl;
return 0;
}

和vector的sort效率对比:
#include<deque>
#include<vector>
void test_op1()
{
srand(time(0));
const int N = 1000000;
deque<int> dq;
vector<int> v;
for (int i = 0; i < N; ++i)
{
auto e = rand() + i;
v.push_back(e);
dq.push_back(e);
}
int begin1 = clock();
sort(v.begin(), v.end());
int end1 = clock();
int begin2 = clock();
sort(dq.begin(), dq.end());
int end2 = clock();
printf("vector:%d\n", end1 - begin1);
printf("deque:%d\n", end2 - begin2);
}
//
void test_op2()
{
srand(time(0));
const int N = 1000000;
deque<int> dq1;
deque<int> dq2;
for (int i = 0; i < N; ++i)
{
auto e = rand() + i;
dq1.push_back(e);
dq2.push_back(e);
}
int begin1 = clock();
sort(dq1.begin(), dq1.end());
int end1 = clock();
int begin2 = clock();
// 拷贝到vector
vector<int> v(dq2.begin(), dq2.end());
sort(v.begin(), v.end());
dq2.assign(v.begin(), v.end());
int end2 = clock();
printf("deque sort:%d\n", end1 - begin1);
printf("deque copy vector sort, copy back deque:%d\n", end2 - begin2);
}
int main()
{
test_op1();
test_op2();
return 0;
}

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