深入研究 STL Deque 容器

An In-Depth Study of the STL Deque Container(By Nitron)

翻译 masterlee

本文档深入分析了std::deque，并提供了一个指导思想：当考虑到内存分配和执行性能的时候，使用std::deque要比std::vector好。

介绍

本文深入地研究了std::deque 容器。本文将讨论在一些情况下使用deque比vector更好。读完这篇文章后读者应该能够理解在容量增长的过程中deque 与vector在内存分配和性能的不同表现。由于deque和vector的用法很相似，读者可以参考vector的文档中介绍如何使用STL容器。

Deque总览

deque和vector一样都是标准模板库中的内容，deque是双端队列，在接口上和vector非常相似，在许多操作的地方可以直接替换。假如读者已经能够有效地使用vector容器，下面提供deque的成员函数和操作，进行对比参考。

Deque成员函数

函数	描述
c.assign(beg,end) c.assign(n,elem)	将[beg; end)区间中的数据赋值给c。 将n个elem的拷贝赋值给c。
c.at(idx)	传回索引idx所指的数据，如果idx越界，抛出out_of_range。
c.back()	传回最后一个数据，不检查这个数据是否存在。
c.begin()	传回迭代器重的可一个数据。
c.clear()	移除容器中所有数据。
deque<Elem> c deque<Elem> c1(c2) Deque<Elem> c(n) Deque<Elem> c(n, elem) Deque<Elem> c(beg,end) c.~deque<Elem>()	创建一个空的deque。 复制一个deque。 创建一个deque，含有n个数据，数据均已缺省构造产生。 创建一个含有n个elem拷贝的deque。 创建一个以[beg;end)区间的deque。 销毁所有数据，释放内存。
c.empty()	判断容器是否为空。
c.end()	指向迭代器中的最后一个数据地址。
c.erase(pos) c.erase(beg,end)	删除pos位置的数据，传回下一个数据的位置。 删除[beg,end)区间的数据，传回下一个数据的位置。
c.front()	传回地一个数据。
get_allocator	使用构造函数返回一个拷贝。
c.insert(pos,elem) c.insert(pos,n,elem) c.insert(pos,beg,end)	在pos位置插入一个elem拷贝，传回新数据位置。 在pos位置插入n个elem数据。无返回值。 在pos位置插入在[beg,end)区间的数据。无返回值。
c.max_size()	返回容器中最大数据的数量。
c.pop_back()	删除最后一个数据。
c.pop_front()	删除头部数据。
c.push_back(elem)	在尾部加入一个数据。
c.push_front(elem)	在头部插入一个数据。
c.rbegin()	传回一个逆向队列的第一个数据。
c.rend()	传回一个逆向队列的最后一个数据的下一个位置。
c.resize(num)	重新指定队列的长度。
c.size()	返回容器中实际数据的个数。
C1.swap(c2) Swap(c1,c2)	将c1和c2元素互换。 同上操作。

Deque操作

函数	描述
operator[]	返回容器中指定位置的一个引用。

上面这些特征和vector明显相似，所以我们会提出下面的疑问。

问题：如果deque和vector可以提供相同功能的时候，我们使用哪一个更好呢？

回答：如果你要问的话，就使用vector吧。

或者你给个解释？

非常高兴你这样问，的确，这并不是无中生有的，事实上，在C++标准里解释了这个问题，在23.1.1章节有下面一个片断：

vector在默认情况下是典型的使用序列的方法，对于deque，当使用插入删除操作的时候是一个更好的选择。

有趣的是，本文就是要非常彻底地理解这句话。

什么是新的？

细读上面两张表格，你会发现和vector比较这里增加了两个函数。

1、c.push_front(elem) ——在头部插入一个数据。

2、c.pop_front() ——删除头部数据。

调用方法和c.push_back(elem)和c.pop_back()相同，这些将来会告诉我们对于deque会非常有用，deque可以在前后加入数据。

缺少了什么？

同时你也会发现相对于vector缺少了两个函数，你将了解到deque不需要它们。

1、 capacity()——返回vector当前的容量。

2、 reserve() ——给指定大小的vector分配空间。

这里是我们真正研究的开始，这里说明deque和vector它们在管理内部存储的时候是完全不同的。deque是大块大块地分配内存，每次插入固定数量的数据。vector是就近分配内存（这可能不是一个坏的事情）。但我们应该关注是，vector每次增加的内存足够大的时候，在当前的内存不够的情况。下面的实验来验证deque不需要capacity()和reserve()是非常有道理的。

实验一——增长的容器

目的

目的是通过实验来观察deque和vector在容量增长的时候有什么不同。用图形来说明它们在分配内存和执行效率上的不同。

描述

这个实验的测试程序是从一个文件中读取文本内容，每行作为一个数据使用push_back插入到deque和vector中，通过多次读取文件来实现插入大量的数据，下面这个类就是为了测试这个内容：

#include <deque>

#include <fstream>

#include <string>

#include <vector>

staticenum modes

{

FM_INVALID = 0,

FM_VECTOR,

FM_DEQUE

};

class CVectorDequeTest

{

public:

CVectorDequeTest();

void ReadTestFile(constchar* szFile, int iMode)

{

char buff[0xFFFF] = {0};

std::ifstream inFile;

inFile.open(szFile);

while(!inFile.eof())

{

inFile.getline(buff, sizeof(buff));

if(iMode == FM_VECTOR)

m_vData.push_back(buff);

elseif(iMode == FM_DEQUE)

m_dData.push_back(buff);

}

inFile.close();

}

virtual ~CVectorDequeTest();

protected:

std::vector<std::string> m_vData;

std::deque<std::string> m_dData;

};

结果

测试程序运行的平台和一些条件：

CPU	1.8 GHz Pentium 4
内存	1.50 GB
操作系统	W2K-SP4
文件中的行数	9874
平均每行字母个数	1755.85
读文件的次数	45
总共插入的数据个数	444330

使用Windows任务管理器来记录执行效率，本程序中使用了Laurent Guinnard 的CDuration类。消耗系统资源如下图：

注意在vector分配内存的最高峰，vector在分配内存的时候是怎样达到最高值，deque就是这样的，它在插入数据的同时，内存直线增长，首先deque的这种内存分配单元进行回收的话，存在意想不到的后果，我们希望它的分配内存看上去和vector一样，通过上面的测试我们需要进一步的测试，现提出一个假设：假设deque分配的内存不是连续的，一定需要释放和收回内存，我们将这些假设加入后面的测试中，但是首先让我们从执行的性能外表分析一下这个实验。

究竟分配内存需要消耗多久？

注意看下面这张图片，vector在不插入数据的时候在进行寻求分配更多内存。

同时我们也注意到使用push_back插入一组数据消耗的时间，注意，在这里每插入一组数据代表着9874个串，平均每个串的长度是1755.85。

实验二—— vector::reserve()的资源

目的

这个实验的目的是vector在加入大量数据之前调用reserve()，和deque进行比较，看它们的内存分配和执行效率怎么样？

描述

本实验中的测试基本上和实验一相同，除了在测试类的构造函数中加入下面这行代码:

m_vData.reserve(1000000);

结果

测试程序运行的平台和一些条件：

CPU	1.8 GHz Pentium 4
内存	1.50 GB
操作系统	W2K-SP4
文件中的行数	9874
平均每行字母个数	1755.85
读文件的次数	70
总共插入的数据个数	691180

使用Windows任务管理器来记录执行效率，本程序中使用了Laurent Guinnard 的CDuration类。消耗系统资源如下图：

我们注意到vector不在需要分配花费多余的时间分配内存了，这是由于我们使用了reserve()对于所测试的691180个数据为我们每一次插入大量数据的时候保留了足够的内存空间，对于deque存储分配的假设，观察这个测试中的内存分配图形和上一个图形，我们需要进一步量化这个测试。

怎样改良内存分配的性能呢？

下面这个图例说明随着数据的增加，容量在增加：

当增加数据的时候对容量的增加在vector和deque执行效率基本一样，然而，vector在插入数据的时候有一些零星的时间消耗，看下面的图例：

通过统计分析vector和deque在插入平均为1755.85长度的9874个数据所花费的时间，下面是总结的表格：

Vector

Deque

Mean	0.603724814 sec
Maximum	0.738313000 sec
Minimum	0.559959000 sec
Std. Dev	0.037795736 sec
6-Sigma	0.226774416 sec

Mean	0.588021114 sec
Maximum	0.615617000 sec
Minimum	0.567503000 sec
Std. Dev	0.009907800 sec
6-Sigma	0.059446800 sec

实验三——内存回收

目的

本实验是对假设deque分配的内存不是临近的，而且很难回收进行量化测试分析。

描述

在本实验中再次用到了实验一中的代码，在调用函数中加入记录增加数据执行的效率具体入下面操作：

for(xRun=0; xRun<NUMBER_OF_XRUNS; xRun++)

{

df = new CVectorDequeTest;

elapsed_time = 0;

for(i=0; i<NUMBER_OF_RUNS*xRun; i++)

{

cout << "Deque - Run " << i << " of " <<

NUMBER_OF_RUNS*xRun << "... ";

df->ReadTestFile("F://huge.csv",DF_DEQUE);

deque_data.push_back(datapoint());

deque_data.back().time_to_read = df->GetProcessTime();

elapsed_time += deque_data.back().time_to_read;

deque_data.back().elapsed_time = elapsed_time;

cout << deque_data.back().time_to_read << " seconds/n";

}

vnElements.push_back(df->GetDequeSize());

cout << "/n/nDeleting... ";

del_deque.Start();

delete df;

del_deque.Stop();

cout << del_deque.GetDuration()/1000000.0 << " seconds./n/n";

vTimeToDelete.push_back(del_deque.GetDuration()/1000000.0);

}

结果

本测试和上面两个实验在相同的平台上运行，除了插入的数据由9874到691180，需要插入70次，下面图例显示了deque在插入数据的时候分配内存的情况，在deque里插入了平均每个长度为1755.85的字符串。

尽管从几个曲线图中看到的实际消耗时间不同，但些曲线图都精确到了R²=95.15%。所给的数据点都实际背离了下表中统计的曲线图数据:

deque Results
Mean	0.007089269 sec
Maximum	11.02838496 sec
Minimum	-15.25901667 sec
Std. Dev	3.3803636 sec
6-Sigma	20.2821816 sec

在相同的情况下比较vector的结果是非常有意义的。下面图就是将vector和deque在相同的情况下分配内存消耗的时间比较图：

这些数据在这个测试中是R²=82.12%。这或许可以经过每个点反复运行得到更加优化，在这个问题中这些数据适当地标注了这些点，所给的数据点都实际背离了下表中统计的曲线图数据:

vector Results
Mean	-0.007122715sec
Maximum	0.283452127 sec
Minimum	-0.26724459sec
Std. Dev	0.144572356sec
6-Sigma	0.867434136sec

实验四—— vector::insert() 和 deque::insert() 执行特点比较

目的

deque主张使用参数为常量的insert()。但怎么样能和vector::insert()比较一下呢？本实验的目的就是比较一下vector::insert()和 deque::insert()的工作特点。

描述

在容器的容器多次插入数据，在这里可能不符合你的需求，既然这样你可以使用insert()，试验代码也和实验一基本一样，使用insert()代替push_back()，使用insert()来测试。

结果

当插入常量给deque的时候，从下图可以看出和vector的对比来。

注意两张图片中时间轴的不同，这是将61810个数据插入到容器中。

实验五——读取容器的性能

目的

这个实验将测试vector::at(),vector::operator[],deque::at()和deque::operator[]的性能。首先应该是operator[]比at（）效率要高，因为它不进行边界检查，同时也比较vector和deque。

描述

这个实验将测试中的容器有1000000个类型为std::string，每个字符串长度为1024的数据，分别使用at()和operator[]这两个操作来访问容器容器的数据，测试它们运行的时间，这个测试执行50次，统计每次执行的结果。

结果

我们看到使用vector和deque访问容器中的数据，他们执行的性能差别很小，使用operator[]和at()访问数据的性能差别几乎可以忽略不计，下面是统计的结果：

vector::at()
Mean	1.177088125sec
Maximum	1.189580000sec
Minimum	1.168340000sec
Std. Dev	0.006495193sec
6-Sigma	0.038971158sec

deque::at()
Mean	1.182364375sec
Maximum	1.226860000sec
Minimum	1.161270000sec
Std. Dev	0.016362148sec
6-Sigma	0.098172888sec

vector::operator[]
Mean	1.164221042sec
Maximum	1.192550000sec
Minimum	1.155690000sec
Std. Dev	0.007698520sec
6-Sigma	0.046191120sec

deque::operator[]
Mean	1.181507292sec
Maximum	1.218540000 sec
Minimum	1.162710000sec
Std. Dev	0.010275712sec
6-Sigma	0.061654272sec

结论

在这篇文章中我们覆盖了多种不同的情况来选择我们到底是该使用vector还是deque。让我们总结一下测试的结果看下面几个结论。

当执行大数据量的调用push_back()的时候，记住要调用vector::reserve()。

在实验一中我们研究了vector和deque在插入数据的情况。通过这些假设，我们可以看出deque分配的空间是预先分配好的，deque维持一个固定增长率，在vector实验中我们考虑到应该调用vecor::reserve().然后在下面这个例子验证了我们的假设，在使用vector的时候调用reserve()能够膀子我们预先分配空间，这将是vector一个默认选择的操作。

当你分配很多内存单元的时候，记住使用deque回收内存要比vector消耗时间多。

在实验三中我们探讨了vector和deque在回收非邻接内存块上的不同，分别证明了vector在分配内存的时候是线性增长，而deque是指数增长，同样，vector要回收的内存比deque多的多，如果你循环调用了push_back()，那么deque将获取大量的内存，而且是临近的。我们通过测试发现在分配内存单元消耗的时间和vector的时间接近。

如果你计划使用insert()，或者需要pop_front()，那就使用deque。

由于vector没有提供pop_front()函数，但在实验四的结果中可以看出没有insert()是非常好的，同时也告诉我们为什么deque在STL类中要作为单独的一个类划分出来。

对于访问数据，vector::at()效率最高。

在实验五中统计的数据表示，所有访问数据方法的效率是非常接近的，但是vector::at()效率最高。这是因为最优的平衡图访问时间为最低的六个西格玛值。

最后

我希望本文能够带你认识deque，而且对它感兴趣或者一个启发，欢迎继续讨论关于vector和deque任何问题和内容。

参考文献

Plauger, P.J. Standard C++ Library Reference. February, 2003. MSDN.

ISO/IEC 14882:1998(E). Programming Languages - C++. ISO and ANSI C++ Standard.

Schildt, Herbert. C++ from the Ground Up, Second Edition. Berkeley: 1998.

Sutter, Herb. More Exceptional C++. Indianapolis: 2002.

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写于 2004/11/7 masterlee

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