Несомненно, вы слышали, что подобные преобразования рискованны. Надеюсь, вы будете избегать их по мере возможности. Выполняя преобразование, вы временно отказываетесь от страховки, обеспечиваемой системой типов, а описанные проблемы дают представление о том, что может произойти при ее отсутствии.

Многие преобразования (включая только что рассмотренные) не являются абсолютно необходимыми. Самый безопасный и универсальный способ модификации элементов контейнера

, , или состоит из пяти простых шагов.

1. Найдите элемент, который требуется изменить. Если вы не уверены в том, как сделать это оптимальным образом, обратитесь к рекомендациям по поводу поиска в совете 45.

2. Создайте копию изменяемого элемента. Помните, что для контейнеров

первый компонент копии не должен объявляться константным — ведь именно его мы и собираемся изменить!

3. Удалите элемент из контейнера. Обычно для этого используется функция

(см. совет 9).

4. Измените копию и присвойте значение, которое должно находиться в контейнере.

5. Вставьте новое значение в контейнер. Если новый элемент в порадке сортировки контейнера находится в позиции удаленного элемента или в соседней позиции, воспользуйтесь «рекомендательной» формой

, повышающей эффективность вставки от логарифмической до постоянной сложности. В качестве рекомендации обычно используется итератор, полученный на шаге 1.

Итак, при изменении «на месте» элементов контейнеров

и следует помнить, что за сохранение порядка сортировки отвечает программист.

Многие программисты STL, столкнувшись с необходимостью структуры данных с быстрым поиском, немедленно выбирают стандартные ассоциативные контейнеры set ,

. В этом выборе нет ничего плохого, но он не исчерпывает всех возможных вариантов. Если скорость поиска действительно важна, подумайте об использовании нестандартных хэшированных контейнеров (см. совет 25). При правильном выборе хэш-функций хэшированные контейнеры могут обеспечить поиск с постоянным временем (а при неправильном выборе хэш-функций или недостаточном размере таблиц быстродействие заметно снижается, но на практике это встречается относительно редко). Во многих случаях предполагаемое постоянное время поиска превосходит гарантированное логарифмическое время, характерное для контейнеров , и их – аналогов.

Даже если гарантированное логарифмическое время поиска вас устраивает, стандартные ассоциативные контейнеры не всегда являются лучшим выбором. Как ни странно, стандартные ассоциативные контейнеры по быстродействию нередко уступают банальному контейнеру

. Чтобы эффективно использовать STL, необходимо понимать, в каких случаях превосходит стандартные ассоциативные контейнеры по скорости поиска.

Стандартные ассоциативные контейнеры обычно реализуются в виде сбалансированных бинарных деревьев. Сбалансированное бинарное дерево представляет собой структуру данных, оптимизированную для комбинированных операций вставки, удаления и поиска. Другими словами, оно предназначено для приложений, которые вставляют в контейнер несколько элементов, затем производят поиск, потом вставляют еще несколько элементов, затем что-то удаляют, снова возвращаются к удалению или вставке и т. д. Главной особенностью этой последовательности событий является чередование операций вставки, удаления и поиска. В общем случае невозможно предсказать следующую операцию, выполняемую с деревом.

Во многих приложениях структуры данных используются не столь непредсказуемо. Операции со структурами данных делятся на три раздельные фазы.

1. Подготовка. Создание структуры данных и вставка большого количества элементов. В этой фазе со структурой данных выполняются только операции вставки и удаления. Поиск выполняется редко или полностью отсутствует.

2. Поиск. Выборка нужных данных из структуры. В этой фазе выполняются только операции поиска. Вставка и удаление выполняются редко или полностью отсутствуют.