这里介绍下stl中的肉器。
容器分类
STL容器分两种：序列式容器，关联式容器。
上图以内缩方式来表达基层与衍生层的关系。
heap内含一个vector，priority-queue内含一个heap、stack和queue都含一个deque，set/map/multiset/multimap都内含一个RB-tree，hash_x都内含一个hastable。
序列式容器
所谓序列式容器，其中的元素都可序(ordered)，但未必有序(sorted)。C++语言本身提供了一个序列式容器array。STL另外再提供 上列呈现的序列式容器。
vector
vector的数据安排以及操作方式与array非常相似。两者唯一差别在于空间的运用的灵活性上。array是静态空间，设定要先定义空间。vector是动态空间，它的内部机制会自行扩充空间以容纳新元素。vector人运用对于内存的合理利用与运用的灵活性有很大的帮助。
vector的实现技术，关键在于其对大小的控制以及重新配置时的数据移动效率。这里具体要看空间配置的策略。
vector的数据结构
线性连续空间。它以两个迭代器start和finish分别指向配置得来的连续空间中目前已被使用的范围，并以迭代器end_of_storage指向整块连续空间（含备用空间）的尾端。为了降低空间配置时的速度成本，vector实际配置的大小可能比客户端需求量更大一些，以备将来可能的扩充。这便是容量（capacity）的观念。
它以两个迭代器start和finish分别指向配置得来的连续空间中目前已被使用的范围，并以迭代器end_of_storage指向整块连续空间（含备用空间）的尾端。
vector的迭代器
因为普通指针就可以满足vector的所有必要条件，而vector支持随机存取，所以vector提供的是Random Access Iterators。
list
list的好处是每次插入或删除一个元素，就配置或释放一个元素空间。list对于空间的运用有绝对的精准，一点也不浪费。而且对于任何位置的元素插入或无素移除，list永远是常数时间。
list和vector的选择最多视所元素的多寡、元素的构造复杂度、元素存取行为的特性而定。
list的数据结构
从list的节点结构看，STL中的list是个双向链表。
list的迭代器
所其操作上看，其迭代器是Bidirectional Itertors。
deque
vector是单向开口的连续线性空间，deque则是一种双向开口的连续线性空间。
deque没有容量观念。不像vector那样“因旧空间不足而重新配置一块更大空间，然后复制元素，再释放旧空间”。
deque的数据结构：array无法成长，vector虽可成长，却只能向尾端成长，而且是个假象。deque采用一块空间作缓冲区，利用这个空间成长。
deque的迭代器
和vector相似，是Random Access Iterators。
stack与queue
这两种都没有迭代器，数据结构是用deque实现的（其实用list也可以）。
为什么选择deque作为stack、queue的底层默认容器？
stack是后进先出的特殊线性数据结构，只要具有push_back()和pop_back()操作的线性结构，都可以作为stack的底层容器，比如vector和list都可以；queue是先进先出的特殊线性数据结构，只要具有push_back和pop_front()操作的线性结构，都可以作为queue的底层容器，比如list
但是STL中对stack和queue选择deque作为其底层容器，主要是因为：
（1）stack和queue不需要遍历（stack和queue没有迭代器），只需要在固定的一端或者两端进行操作
（2）在stack中元素增长时，deque比vector的效率高
（3）在queue中的元素增长时，deque不仅效率高，而且内存使用率也高
heap
heap不归属于stl容器组件，它是priority queue的助手。priority queue允许用户以任何次序将任何元素推入容器内，但取出时一定是从优先权最高（也就是数值最高）的元素开始取。binary max heap正是具有这样的特性，适合作为priority queue的底层机制。
heap底部容器
以vector表现的完全二叉树。实现算法为最大堆。
priority_queue
priority_queue是一个拥有权值观念的queue。
priority_queue没有迭代器。
slist
这是个单向链表，所以迭代器变为Forward Iterator。
关联式容器
标准的STL关联式容器分为set（集合）和map（映射表）两大类，以及这两大类的衍生体mutiset（多键集合）和multimap（多键映射表）。由于RB-tree自动排序的效果很不错，所以这些容器的底层机制均以RB-tree（红黑树）完成。RB-tree也是一个独立容器，但并不开放给外界使用。
此外，STL还提供了一个关联式容器：hash_table（散列表），以及以此为底层机制而完成的hash_set（散列集合）、hash_map（散列映射表）、hash_multiset（散列多键集合）、hash_multimap（散列多键映射表）。
所谓关联式容器，观念上类似关联式数据库（key-value）。当元素被插入到关联式容器中时，容器内部结构（可能是RB-tree，也可能是hash-table）便依照其键值大小，以某种特定规则将这个元素放置于适当位置。
关联式容器没有所谓头尾（只有最大元素与最小元素）。
一般而言，关联式容器的内部结构是一个balanced binary tree，以便获得良好的搜寻效率。
set
set的特性是所有元素都会根据元素的键值自动被排序。set元素的键值就是实值，实值就是健值。set不允许两个元素有相同的键值。
map
map的特性是，所有元素都会根据元素的键值自动被排序。map的所有元素都是pair。
multiset与multimap
特性以及用法和各自兄弟(set，map)完全相同，唯一的差别在于它们允许键值重复。
hashtable
二叉搜索树表现的构造在一个假设上：输入数据有足够的随机性。而hash_table（散列表）的数据结构的操作表现是以统计为基础，不需仰赖输入元素的随机性。
hash_set、hash_map、hash_multiset、hash_multimap
都是以hash_table为底层机制。但其实元素不能自动排序。
Hash与RB树的区别
权衡三个因素: 查找速度, 数据量, 内存使用，可扩展性，有序性。
总体来说，hash查找速度会比RB树快，而且查找速度基本和数据量大小无关，属于常数级别;而RB树的查找速度是log(n)级别。并不一定常数就比log(n) 小，hash还有hash函数的耗时，明白了吧，如果你考虑效率，特别是在元素达到一定数量级时，考虑考虑hash。但若你对内存使用特别严格， 希望程序尽可能少消耗内存，那么一定要小心，hash可能会让你陷入尴尬，特别是当你的hash对象特别多时，你就更无法控制了，而且 hash的构造速度较慢。
红黑树并不适应所有应用树的领域。如果数据基本上是静态的，那么让他们待在他们能够插入，并且不影响平衡的地方会具有更好的性能。如果数据完全是静态的，例如，做一个哈希表，性能可能会更好一些。
在实际的系统中，例如，需要使用动态规则的防火墙系统，使用红黑树而不是散列表被实践证明具有更好的伸缩性。Linux内核在管理vm_area_struct时就是采用了红黑树来维护内存块的。
红黑树是有序的，Hash是无序的，根据需求来选择。
拿红黑树实现的Map和Hash实现的HashMap相比：
如果只需要判断Map中某个值是否存在之类的操作，当然是Hash实现的要更加高效。
如果是需要将两个Map求并集交集差集等大量比较操作，就是红黑树实现的Map更加高效。
El amor es una cosa esplendorosa…hasta que te sorprende tu esposa.