面试题：C++ 自定义关联容器的数据检索策略设计与实现

设计思路

数据结构选择：为了支持高效的数据检索以及组合条件查询，考虑使用红黑树（如C++中的std::map底层实现）或哈希表（如C++中的std::unordered_map）。由于哈希表对于组合条件查询实现相对复杂，这里选择红黑树。红黑树可以保证插入、删除和查找操作在O(log n)的时间复杂度内完成，其中n是树中节点的数量。
结构体定义：定义KeyType结构体，包含多个成员变量。为了能够在红黑树中使用，需要重载比较运算符（<），以支持根据成员变量组合进行比较。
插入函数：实现插入函数，将KeyType和ValueType的键值对插入到红黑树中。
检索函数：实现检索函数，根据组合条件在红黑树中查找匹配的键值对。

关键代码实现（以C++为例）

#include <iostream>
#include <map>
#include <string>

// 自定义键类型
struct KeyType {
    int id;
    std::string name;

    // 重载比较运算符，根据组合条件定义比较逻辑
    bool operator<(const KeyType& other) const {
        if (id != other.id) {
            return id < other.id;
        }
        return name < other.name;
    }
};

// 自定义值类型
using ValueType = int;

// 自定义关联容器
class MyAssociativeContainer {
private:
    std::map<KeyType, ValueType> container;

public:
    // 插入函数
    void insert(const KeyType& key, const ValueType& value) {
        container[key] = value;
    }

    // 检索函数
    ValueType* search(const KeyType& key) {
        auto it = container.find(key);
        if (it != container.end()) {
            return &(it->second);
        }
        return nullptr;
    }
};

时间复杂度分析

插入操作：红黑树的插入操作时间复杂度为O(log n)，其中n是树中节点的数量。因为每次插入后，红黑树需要通过旋转和颜色调整来保持平衡，这个过程的时间复杂度是对数级别的。
检索操作：对于精确匹配的检索，红黑树的查找操作时间复杂度也是O(log n)。对于组合条件查询，由于我们重载了比较运算符，使得红黑树能够根据组合条件进行比较，所以在理想情况下，时间复杂度依然是O(log n)。但是如果组合条件比较复杂，导致比较操作本身时间复杂度较高，那么总的检索时间复杂度会受到影响，但最坏情况下依然不会超过O(n)，因为红黑树可以保证在O(log n)的时间内遍历完树的高度。

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面试题：C++ 自定义关联容器的数据检索策略设计与实现

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关键代码实现（以C++为例）

时间复杂度分析