Bin树与这.树一样。 其修改也是容易的:在每一节点都保持其子树的节点。

在你插入一门 no子后,再次通过从根基走到那代。 重新更新指数:

if (traverse to left subtree)
  index = index_on_previous_stage;
if (traverse to right subtree)
  index = index_on_previous_stage + left_subtree_size + 1;
if (found)
  return index + left_subtree_size;

这将需要O(log N)时间,就像插入。

我认为,你可以在此读到<代码>。 它规定,在添加价值的地方,你的行为也归还其位置。 从这个职位上看,你可以取得指数。 例如:

std::set<int> s;
std::pair<std::set<int>::iterator, bool> aPair = s.insert(5);
size_t index = std::distance(s.begin(), aPair.first) ;

请注意:名单插入(it, Value)成员功能使一名主持人返回新插入的内容。 是否能够帮助?

If, as you say in one of your comments, you only need an approximate ordinal position, you could estimate this from the range of values you already have - you only need to read the first and last values in the collection in constant time, something like this:

multiset<int> values;

values.insert(value);
int ordinal = values.size() * (value - values.front()) /
                              (values.back()-values.front());

为了改进近似性,你可以跟踪统计特性(表面和差异,以及可能更准确的顺序),因为你把这些价值加在一起。 这将是持续时间。 这里,你可能做的一件事情含糊不清:

class SortedValues : public multiset<int>
{
public:
    SortedValues() : sum(0), sum2(0) {}

    int insert(int value)
    {
        // Insert the value and update the running totals
        multiset<int>::insert(value);
        sum += value;
        sum2 += value*value;

        // Calculate the mean and deviation.
        const float mean = float(sum) / size();
        const float deviation = sqrt(mean*mean - float(sum2)/size());

        // This function is left as an exercise for the reader.
        return size() * EstimatePercentile(value, mean, deviation);
    }

private:
    int sum;
    int sum2;
};

如果你想要平坐,你想要一个模仿<代码>的集装箱。 RandomAccessContainer 概念......基本上,<代码>载:vector。

在<代码>以下的类型上操作: 速成/代码”相对较快,你可以取得你希望使用<代码>std:下限/<>或std:upper_限值/代码>,如果你想要多数值,可以自行决定收回所有同等价值,一种很好的方式是使用<代码>std:平等_range/code>,该编码基本上使你产生与应用<下限/>代码>和<上下限/代码>和<>上下限/代码>相同的结果,但具有更复杂性。

现在,就餐厅而言,大新闻是<代码>std:distance,作为Random AccessIterator模型的奥(1)复杂性。

typedef std::vector<int> ints_t;
typedef ints_t::iterator iterator;

ints_t myInts;

for (iterator it = another.begin(), end = another.end(); it != end; ++it)
{
  int myValue = *it;
  iterator search = std::lower_bound(myInts.begin(), myInts.end(), myValue);
  myInts.insert(search, myValue);
  std::cout << "Inserted " << myValue << " at "
            << std::distance(myInts.begin(), search) << "
";
  // Not necessary to flush there, that would slow things down
}


// Find all values equal to 50
std::pair<iterator,iterator> myPair =
    std::equal_range(myInts.begin(), myInts.end(), 50);
std::cout << "There are " << std::distance(myPair.first,myPair.second)
          << " values  50  in the vector, starting at index "
          << std::distance(myInts.begin(), myPair.first) << std::endl;

是否方便?

std:down_spanish,std:upper_spanish<>/code> and std: Equal_range have a O(log(n) diversity and std:distance has a O(1) diversity, so all there is well effective...