實現有序map之go

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Go Map介紹

Go 中 Map是一種無序的索引值對的集合。Map最重要的一點是通過key來快速檢索資料，key類似於索引，指向資料的值。Map是一種集合，所以我們可以像迭代數組和切片那樣迭代它。不過，Map是無序的，我們無法決定它的返回順序，這是因為Map是使用鏈式hash表來實現的。

c++中的實現

在C++ STL 中map 採用紅/黑樹狀結構實現，可以實現有序的Map.

Go 中實現

實現原理

這個實現方法的主要的方法是用空間換取時間。通過list 和 map 兩種資料結構，儲存相同的一份資料。list 用來做順序遍曆，map 用來做尋找，刪除操作

實現代碼

package mainimport (    "container/list"    "fmt")type Keyer interface {    GetKey() string}type MapList struct {    dataMap  map[string]*list.Element    dataList *list.List}func NewMapList() *MapList {    return &MapList{        dataMap:  make(map[string]*list.Element),        dataList: list.New(),    }}func (mapList *MapList) Exists(data Keyer) bool {    _, exists := mapList.dataMap[string(data.GetKey())]    return exists}func (mapList *MapList) Push(data Keyer) bool {    if mapList.Exists(data) {        return false    }    elem := mapList.dataList.PushBack(data)    mapList.dataMap[data.GetKey()] = elem    return true}func (mapList *MapList) Remove(data Keyer) {    if !mapList.Exists(data) {        return    }    mapList.dataList.Remove(mapList.dataMap[data.GetKey()])    delete(mapList.dataMap, data.GetKey())}func (mapList *MapList) Size() int {    return mapList.dataList.Len()}func (mapList *MapList) Walk(cb func(data Keyer)) {    for elem := mapList.dataList.Front(); elem != nil; elem = elem.Next() {        cb(elem.Value.(Keyer))    }}type Elements struct {    value string}func (e Elements) GetKey() string {    return e.value}func main() {    fmt.Println("Starting test...")    ml := NewMapList()    var a, b, c Keyer    a = &Elements{"Alice"}    b = &Elements{"Bob"}    c = &Elements{"Conrad"}    ml.Push(a)    ml.Push(b)    ml.Push(c)    cb := func(data Keyer) {        fmt.Println(ml.dataMap[data.GetKey()].Value.(*Elements).value)    }    fmt.Println("Print elements in the order of pushing:")    ml.Walk(cb)    fmt.Printf("Size of MapList: %d \n", ml.Size())    ml.Remove(b)    fmt.Println("After removing b:")    ml.Walk(cb)    fmt.Printf("Size of MapList: %d \n", ml.Size())}

優點

紅/黑樹狀結構的插入、刪除、尋找的複雜度都是 O(logn), 而這個實現插入尋找刪除的複雜度都是 O(1), 可以說是一種非常好的資料結構。

缺點

使用了兩個資料結構，空間佔用稍微大了一點。但是和樹的實現比，這個佔用也不算非常大