Qt学习笔记9-存储容器

存储容器（containers）有时候也被称为集合（collections），是能够在内存中存储其它特定类型的对象，通常是一些常用的数据结构，一般是通用模板类的形式。C++ 提供了一套完整的解决方案，作为标准模板库（Standard Template Library）的组成部分，也就是常说的 STL。

Qt 提供了另外一套基于模板的容器类。相比 STL，这些容器类通常更轻量、更安全、更容易使用。如果你对 STL 不大熟悉，或者更喜欢 Qt 风格的 API，那么你就应该选择使用这些类。当然，你也可以在 Qt 中使用 STL 容器，没有任何问题。

Qt 的容器类都不继承QObject，都提供了隐式数据共享、不可变的特性，并且为速度做了优化，具有较低的内存占用量等。另外一点比较重要的，它们是线程安全的。这些容器类是平台无关的，即不因编译器的不同而具有不同的实现；隐式数据共享，有时也被称作“写时复制（copy on write）”，这种技术允许在容器类中使用传值参数，但却不会出现额外的性能损失。

Qt 提供了顺序存储容器：QList，QLinkedList，QVector，QStack和QQueue。对于绝大多数应用程序，QList是最好的选择。虽然它是基于数组实现的列表，但它提供了快速的向前添加和向后追加的操作。如果你需要链表，可以使用QLinkedList。如果你希望所有元素占用连续地址空间，可以选择QVector。QStack和QQueue则是 LIFO 和 FIFO 的。

Qt 还提供了关联容器：QMap，QMultiMap，QHash，QMultiHash和QSet。带有“Multi”字样的容器支持在一个键上面关联多个值。“Hash”容器提供了基于散列函数的更快的查找，而非 Hash 容器则是基于二分搜索的有序集合。

我们将 Qt 提供的各个容器类总结如下：

QList：这是至今为止提供的最通用的容器类。它将给定的类型 T 的对象以列表的形式进行存储，与一个整型的索引关联。QList在内部使用数组实现，同时提供基于索引的快速访问。我们可以使用 QList::append()和QList::prepend()在列表尾部或头部添加元素，也可以使用QList::insert()在中间插入。相比其它容器类，QList专门为这种修改操作作了优化。QStringList继承自QList。
QLinkedList：类似于 QList，除了它是使用遍历器进行遍历，而不是基于整数索引的随机访问。对于在中部插入大量数据，它的性能要优于QList。同时具有更好的遍历器语义（只要数据元素存在，QLinkedList的遍历器就会指向一个合法元素，相比而言，当插入或删除数据时，QList的遍历器就会指向一个非法值）。
QVector：用于在内存的连续区存储一系列给定类型的值。在头部或中间插入数据可能会非常慢，因为这会引起大量数据在内存中的移动。
QStack：这是QVector的子类，提供了后进先出（LIFO）语义。相比QVector，它提供了额外的函数：push()，pop()和top()。
QQueue：这是QList的子类，提供了先进先出（FIFO）语义。相比QList，它提供了额外的函数：enqueue()，dequeue()和head()。
QSet：提供单值的数学上面的集合，具有快速的查找性能。
QMap<Key, T>：提供了字典数据结构（关联数组），将类型 T 的值同类型 Key 的键关联起来。通常，每个键与一个值关联。QMap以键的顺序存储数据；如果顺序无关，QHash提供了更好的性能。
QMultiMap<Key, T>：这是QMap的子类，提供了多值映射：一个键可以与多个值关联。
QHash<Key, T>：该类同QMap的接口几乎相同，但是提供了更快的查找。QHash以字母顺序存储数据。
QMultiHash<Key, T>：这是QHash的子类，提供了多值散列。

能够存储在容器中的数据必须是可赋值数据类型。所谓可赋值数据类型，是指具有默认构造函数、拷贝构造函数和赋值运算符的类型。绝大多数数据类型，包括基本类型，比如int 和 double，指针，Qt 数据类型，例如QString、QDate和QTime，都是可赋值数据类型。但是，QObject及其子类（QWidget、QTimer等）都不是。也就是说，你不能使用QList<QWidget>这种容器，因为QWidget的拷贝构造函数和赋值运算符不可用。如果你需要这种类型的容器，只能存储其指针，也就是QList<QWidget *>。

如果要使用QMap或者QHash，作为键的类型必须提供额外的辅助函数。QMap的键必须提供operator<()重载，QHash的键必须提供operator==()重载和一个名字是qHash()的全局函数。

作为例子我们考虑如下代码：

struct Movie
{
    int id;
    QString title;
    QDate releaseDate;
};

作为 struct，我们当做纯数据类使用。这个类没有额外的构造函数，因此编译器会为我们生成一个默认构造函数。同时，编译器还会生成默认的拷贝构造函数和赋值运算符。这就满足了将其放入容器类存储的条件：

1	QList<Movie> movs;

Qt容器可以直接使用QDataStream进行存取。此时，容器中所存储的类型必须也能够使用QDataStream进行存储。这意味着，我们需要进行重载operator<<()和operator>>()运算符

QDataStream &operator<<(QDataStream &out, const Movie &movie)
{
    out << (quint32)movie.id << movie.title
        << movie.releaseDate;
    return out;
}

QDataStream &operator>>(QDataStream &in, Movie &movie)
{
    quint32 id;
    QDate date;

    in >> id >> movie.title >> date;
    movie.id = (int)id;
    movie.releaseDate = date;
    return in;
}

根据数据结构的相关内容，我们有必要对这些容器类的算法复杂性进行定量分析。算法复杂度关心的是在数据量增长时，容器的每一个函数究竟有多快（或者多慢）。例如，向QLinkedList中部插入数据是一个相当快的操作，并且与QLinkedList中已经存储的数据量无关。另一方面，如果QVector中已经保存了大量数据，向QVector中部插入数据会非常慢，因为在内存中，有一半的数据必须移动位置。为了描述算法复杂度，我们引入 O 记号（大写字母 O，读作“大 O”）：

常量时间：O(1)。如果一个函数的运行时间与容器中数据量无关，我们说这个函数是常量时间的。QLinkedList::insert()就是常量时间的。
对数时间：O(log n)。如果一个函数的运行时间是容器数据量的对数关系，我们说这个函数是对数时间的。qBinaryFind()就是对数时间的。
线性时间：O(n)。如果一个函数的运行时间是容器数据量的线性关系，也就是说直接与数量相关，我们说这个函数是线性时间的。QVector::insert()就是线性时间的。
线性对数时间：O(n log n)。线性对数时间要比线性时间慢，但是要比平方时间快。
平方时间：O(n²)。平方时间与容器数据量的平方关系。

基于上面的表示，我们看一下Qt顺序容器的算法复杂度

Qt顺序容器	查找	插入	前方添加	后方追加
`QLinkList<T>`	O(n)	O(1)	O(1)	O(1)
`QList<T>`	O(1)	O(n)	统计O(1)	统计O(1)
`QVector<T>`	O(1)	O(n)	O(n)	统计O(1)

QVector、QHash和QSet的头部添加是统计意义上的 O(log n)。然而，通过给定插入之前的元素个数来调用QVector::reserve()、QHash::reserve()和QSet::reserve()，我们可以把复杂度降到 O(1)。

QVector<T>、QString和QByteArray在连续内存空间中存储数据。QList<T>维护指向其数据的指针数组，提供基于索引的快速访问（如果 T 就是指针类型，或者是与指针大小相同的其它类型，那么 QList 的内部数组中存的就是其实际值，而不是其指针）。QHash<Key, T>维护一张散列表，其大小与散列中数据量相同。为避免每次插入数据都要重新分配数据空间，这些类都提供了多余实际值的数据位。