C++ List 容器详解：迭代器失效、排序与高效操作 - 详解
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前言
大家好啊，我是云泽Q，欢迎阅读我的文章，一名热爱计算机技术的在校大学生，喜欢在课余时间做一些计算机技术的总结性文章，希望我的文章能为你解答困惑~
一、list的接口使用
STL库中的list是个带头双向循环链表，所以其能在任意位置进行插入删除，不需要挪动数据
STL库中还有一个单链表叫forward_list，只不过用的很少
list的构造
list的迭代器是双向的，可以正着走也可以倒着走
且list也没有reserve的概念了，毕竟没有扩容了，也没有capacity了
单链表的迭代器就没有rbegin，rend，只有begin，end，只支持加加，不支持减减
list访问数据也不支持下标方括号了，因为其底层不是连续的物理空间，支持方括号的代价就太高了，只支持迭代器访问
插入删除支持的接口很多
1.1 构造+迭代器+范围for
这里说一下图中范围for的代码逻辑：
一、范围 for 的本质：迭代器遍历的 “语法糖”
C++11 引入的范围 for（for (auto e : 容器)）是编译器提供的语法简化，其底层完全依赖迭代器遍历。对于代码中的 for (auto e : lt2)，编译器会自动将其转换为基于迭代器的循环结构。
二、底层转换的详细步骤
以 for (auto e : lt2) 为例（lt2 是 std::list），编译器会执行以下转换：
- 获取迭代器的起始和结束位置
调用容器的 begin() 和 end() 成员函数，分别获取起始迭代器（指向第一个元素）和结束迭代器（指向 “尾后位置”，不存储实际元素）。
等价代码：
auto __begin = lt2.begin(); // 起始迭代器，指向第一个元素
auto __end = lt2.end(); // 结束迭代器，指向尾后位置- 循环遍历逻辑以 “起始迭代器！= 结束迭代器” 为条件，循环执行以下操作：
- 解引用迭代器 * __begin，获取当前元素的值；
- 将该值赋值给循环变量 e（auto 会推导为 int 类型，因为 lt2 存储的是 int）；
- 迭代器自增（++__begin），移动到下一个元素。
等价代码：
- 迭代器自增（++__begin），移动到下一个元素。
for (; __begin != __end; ++__begin) {
auto e = *__begin; // 解引用迭代器，获取元素值
cout << e << " "; // 输出元素
}三、范围 for 的适用条件
范围 for 能工作的核心前提是：
- 容器（或对象）必须支持 **begin() 和 end() 操作 **（可以是成员函数，也可以是全局的 std::begin/std::end 函数）；
- 迭代器必须支持前置自增（++）、不等于比较（!=）、解引用（ * ） 操作。
以 std::list 为例：
- 它的 begin()/end() 是成员函数，返回双向迭代器；
- 该迭代器支持 ++（移动到下一个节点）、!=（判断是否到尾后）、*（获取节点值），因此完全兼容范围 for。
四、与手动迭代器遍历的对比
手动迭代器遍历的代码是：
list<int>::iterator it = lt2.begin();
while (it != lt2.end()) {
cout << *it << " ";
++it;
}范围 for 只是将上述逻辑隐藏在编译器转换中，让代码更简洁、可读性更高。
1.2 find+insert+erase+list的迭代器失效问题
list是没有提供find接口的，若想使用find就要使用算法库中的find
list的insert就不会出现迭代器失效了，由于list是带头双向循环链表，在3这个结点前插入数据，不存在挪动数据扩容之类的问题
但是list的erase会出现迭代器失效，因为是把pos指向的底层的结点删除了
所以erase后就不能使用指向pos位置的迭代器了
1.3 reverse
list还有一些其他相关的操作
list单独实现了一个自己的逆置函数，就是把带头双向循环链表反转一下
1.4 sort + 迭代器分类
这里list容器内部实现了自己的sort函数，而不是用算法库中的sort的原因也牵扯到迭代器的分类
功能角度：按操作能力（是由容器的底层结构决定）
list中拥有的迭代器类型
forward_list拥有的迭代器类型
vector拥有的迭代器类型
使用角度：按遍历方向 + 读写权限
其次就是具体原因：
一、std::list的底层结构与迭代器限制
std::list是 C++ STL 中双向链表的实现，其底层结构是：
- 每个元素被封装在独立的节点中，节点包含：数据域（存储元素）、前驱指针（指向前一个节点）、后继指针（指向后一个节点）；
- 节点在内存中非连续存储（地址随机），只能通过指针依次访问（无法直接跳转到第 n 个元素）。
这种结构直接决定了std::list的迭代器类型是 “双向迭代器（Bidirectional Iterator）”，它仅支持以下操作：
- 自增（++it）：移动到下一个节点；
- 自减（–it）：移动到上一个节点；
- 解引用（ * it）：获取当前节点的元素；
- 不等于比较（it1 != it2）：判断是否指向同一个节点。
关键限制：双向迭代器不支持随机访问（如it + 3、it - 2这类直接跳转操作），也无法通过[]运算符访问指定位置的元素。
二、算法库std::sort的核心依赖：随机访问迭代器
标准库中的std::sort（定义在< algorithm >中）是一个通用排序算法，其内部实现通常基于快速排序（或其改进版，如 introsort，因为快排在情况最差的情况会有性能退化），这类算法的高效性严重依赖于随机访问能力，具体表现为：
- 频繁访问 “中间元素”：快速排序需要选取 “枢轴元素”（通常是序列中间的元素），这要求能通过begin + (end - begin) / 2直接定位到中间位置；
- 高效交换元素：排序过程中需要交换任意位置的元素，依赖迭代器的+、-操作快速计算元素位置；
- 计算区间长度：需要通过end - begin快速获取序列长度，用于判断是否继续递归排序。
这些操作都要求迭代器必须是 “随机访问迭代器（Random Access Iterator）”—— 这种迭代器支持+、-、[]、<、>等操作（如std::vector、std::array的迭代器）。
三、std::list用std::sort报错的根本原因：迭代器类型不兼容
由于std::list的迭代器是双向迭代器，而std::sort要求随机访问迭代器，两者的 “能力集” 不匹配：
- 当调用std::sort(list.begin(), list.end())时，编译器会检查迭代器类型是否满足std::sort的模板要求（通过迭代器特性std::iterator_traits判断）；
- 由于双向迭代器缺少std::sort必需的随机访问操作（如+、-），编译器会触发模板实例化失败，报 “迭代器类型不匹配” 的错误（通常提示 “没有与操作符 + 匹配的重载”）。
四、std::list自带sort成员函数的原因：适配链表特性的高效实现
std::list的成员函数sort是专门为链表结构设计的，其核心逻辑基于归并排序（Merge Sort，库中基于list结构特殊处理过的变形优化过的归并排序），这种算法的特性完美适配链表：
- 归并排序的核心操作是 “合并两个有序序列”，对于链表而言，合并仅需调整节点的前驱 / 后继指针（无需移动元素本身），时间复杂度为 O (n)，效率极高；
- 归并排序不需要随机访问，仅需顺序遍历（通过双向迭代器的++操作即可完成），完全兼容链表的迭代器能力；
- 避免元素拷贝开销：链表节点的 “值” 通常存储在堆上，归并排序通过指针调整完成排序，无需复制元素（而std::sort对链表排序时，每次交换都需要拷贝元素，开销极大）。
因此，list::sort的时间复杂度是 O (n log n)，且常数因子远低于 “强行用std::sort对链表排序” 的情况（后者即使能编译，也会因频繁的迭代器移动和元素拷贝导致效率骤降）。
1.4.1 sort相关性能分析（assign）
list内实现的sort在数据量小的时候可以使用，但是在数据量大的时候就效率不高了。虽然归并排序和快速排序的时间复杂度为 O (n log n)，但是时间复杂度只是算其的性能属于哪个量级，但是二者还是有大概一两倍的差异，二者的差异除了算法上的差异，真正的差异在于访问数据的差异
下面看一下二者的性能差异，在Release平台下测试一下性能对比（Debug平台下测试的性能不能作为性能对比的依据，尤其是递归）
- Debug 模式禁用了编译器优化，导致代码执行效率失真
编译器的优化（如 Visual Studio 的/O2、GCC 的-O3）是提升代码性能的关键，而 Debug 模式为了保留调试所需的代码原貌，会强制关闭几乎所有优化，包括：
- 函数内联：递归本质是重复调用自身函数，Release 模式下编译器可能对简单递归进行 “内联优化”（将函数调用直接展开为代码块），减少函数调用的栈开销；但 Debug 模式会保留每一次完整的函数调用，导致递归的栈操作（压栈、弹栈）开销被放大。
- 尾递归优化：对于符合尾递归特征（递归调用是函数最后一步操作）的代码，Release 模式可能将其优化为循环（消除栈溢出风险，同时减少栈操作开销），但 Debug 模式会严格保留递归调用的原始逻辑，导致性能差异极大。
- 循环 / 分支优化：递归中常包含的循环、条件判断，在 Release 模式下可能被优化（如循环展开、分支预测优化），而 Debug 模式会按原始代码执行，进一步拉大性能差距。
- Debug 模式插入大量调试代码，引入额外性能开销
为了支持断点调试、变量监视、内存检查等功能，Debug 模式会在代码中插入大量 “调试辅助代码”，例如：
- 变量地址追踪：保留所有变量的内存地址不变，禁止编译器对变量进行寄存器缓存（强制从内存读写），而递归中频繁的变量访问会因此产生额外的内存 IO 开销。
- 栈帧完整性检查：每次函数调用（包括递归）都会插入栈帧校验代码（如检查栈溢出、保存完整的调用栈信息），这对递归这种 “高频函数调用” 场景来说，会累积成巨大的额外开销。
- 内存越界检测：对数组、指针操作插入边界检查（如 Visual Studio 的_CRTDBG_MAP_ALLOC），递归中若涉及内存操作（如递归处理数组），会进一步拖慢执行速度。
这些额外代码与业务逻辑无关，但会显著增加执行时间，且不同代码（如递归 vs 循环）受这些额外开销的影响程度不同，导致性能对比失去公平性。
- 递归的 “栈敏感特性” 被 Debug 模式放大
递归的性能本身高度依赖函数调用栈的效率：
- 每次递归调用都需要在栈上分配栈帧（保存返回地址、局部变量、寄存器状态等），递归深度越大，栈操作的累积开销越明显。
- 在 Release 模式下，编译器会通过优化减少栈帧大小（如复用寄存器、合并局部变量），甚至消除栈操作（如尾递归转循环）；但在 Debug 模式下，栈帧会被完整保留，且每次调用的栈操作无法优化，导致递归的性能被严重低估（与实际运行场景偏差极大）。
相比之下，非递归代码（如循环）对栈操作的依赖较弱，受 Debug 模式的影响相对较小，这会进一步导致 “递归 vs 非递归” 的性能对比结果失真。
Debug 模式的核心目标是 “可调试性”，而非 “性能真实性”。其关闭优化、插入调试代码的特性，会对依赖高频函数调用（如递归）的代码产生不成比例的性能干扰，导致测试结果无法反映代码在实际运行环境（Release 模式）中的真实性能差异。因此，性能测试（尤其是递归这类对调用开销敏感的场景）必须在开启编译器优化的 Release 模式下进行，才能得到可信的对比结果。
可以看出算法库中sort的性能比list中的sort中的性能快两倍差不多，所以list中的sort还是少用，这是一百万个数据的测试，1w个数据性能差距就不大了
归并排序和快速排序在进行数组排序的时候效率几乎没有差异的，前面数据结构的排序算法的性能测试我有写。这也体现出在大量访问数据的情况下（例如这里的排序），用vector这样具有连续物理空间存储数据的访问效率更高（结构造成的差异，不是算法本身的差异，只要不是大量的在头部中间插入删除，顺序表用来存储访问数据是个很不错的方案），这里还涉及CPU高速缓存的问题，在C++栈和队列的双端队列我会写
下面也是一个测试，不过是在两个链表中插入数据，第二个打印是直接用list中的sort的结果，第一个打印是先将list中的数据拷贝到vector（链表用不了算法库中的sort）,然后在vector使用算法库中的sort，然后再将vector中的数据拷贝回list（链表中已经有数据，所以用assign，而不是直接赋值，直接赋值一般用在同容器之间的拷贝，assign支持不同容器之间的迭代器区间赋值）
在该场景下使用算法库中的sort效率依旧比list中的sort效率快两倍多
算法库中sort的形参名称也暗示了什么类型的迭代器适用该函数
list<int> lt2 = { 1,2,3,4,5 };
//sort(lt2.begin(), lt2.end());不支持，会报错
lt2.sort();再比如说算法库中的reverse
这里reverse要求双向迭代器，但随机迭代器（例如string的迭代器）也可以使用逆置的原因是一种继承关系
继承就是子类是一个特殊的父类（存在一个父子关系，父类满足的子类都满足），随机迭代器是一个特殊的双向迭代器，随机迭代器也是一个特殊的单向迭代器，双向迭代器也是一个特殊的单向迭代器。这些关系就如正方形是一个特殊的长方形一样
这里就意味着要求随机只能传随机，要求双向既可以传双向也可以传随机，如果形参是一个Forward Iterator，既可以传单向也可以传双向也可以传随机
后面我会单独写一篇继承的文章，继承还做了一层高度抽象
InputIterator就是只写，OutputIterator就是只读，可以认为所有的迭代器都是只写/只读的迭代器
就比如说算法库中的find
1.5 merge
归并要求两个链表必须是有序的（归并前先排序，和归并排序一样），将一个链表归并到另外一个链表
1.6 unique
去重也是要求先排序的，把重复的数据去掉只留下一个，过程类似双指针去重，一前一后两个指针，若两个指针指向的值相同，就把后一个值删掉
如图不经过排序，不相邻的值是无法完成去重的
1.7 remove 和 remove_if
remove和erase有相似支持，erase是给一个迭代器位置去删除迭代器指向的值，remove是给一个值去删除
remove_if设计一个仿函数问题，满足某个条件才删除（该条件用仿函数实现）
1.8 splice
它叫接合，本质上是一种转移，可以把一个链表里的结点挪到另外一个链表中去
但是其也可以在当前链表进行挪动，不仅限于两个链表之间的挪动
二、接口使用源码
#define _CRT_SECURE_NO_WARNINGS 666
//#include<iostream>
//#include<list>
//#include<algorithm>
//using namespace std;
//
//int main()
//{
// ////无参的构造
// //list<int> lt1;
// ////带参的构造
// //list<int> lt2 = { 1,2,3,4,5 };
// ////只能使用迭代器遍历
// //list<int>::iterator it2 = lt2.begin();
// //while (it2 != lt2.end())
// //{
// // cout << *it2 << " ";
// // ++it2;
// //}
// //cout << endl;
// ////支持迭代器就支持范围for，范围for的底层还是迭代器
// //for (auto e : lt2)
// //{
// // cout << e << " ";
// //}
// //cout << endl;
//
// //auto pos = find(lt2.begin(), lt2.end(), 3);
// ////若没有找到返回迭代器区间的end开区间位置
// //if (pos != lt2.end())
// //{
// // lt2.insert(pos, 30);
// // //list的insert不会出现迭代器失效，在3前面插入30依旧可以erase 3
// // lt2.erase(pos);
// // //list的erase会出现迭代器失效，再访问程序会崩溃
// // //cout << *pos << endl;
// //}
// //for (auto e : lt2)
// //{
// // cout << e << " ";
// //}
// //cout << endl;
//
// ////sort(lt2.begin(), lt2.end());会报错
// //lt2.sort();
//
// //list<int> lt3 = { 1,2,2,3,3,2,3,4,5 };
// //for (auto e : lt3)
// //{
// // cout << e << " ";
// //}
// //cout << endl;
// //lt3.sort();
// //lt3.unique();
// //for (auto e : lt3)
// //{
// // cout << e << " ";
// //}
// //cout << endl;
//
// // 4这个节点挪动到头位置
// list<int> lt4 = { 1,2,3,4,5 };
// for (auto e : lt4)
// {
// cout << e << " ";
// }
// cout << endl;
// auto pos = find(lt4.begin(), lt4.end(), 4);
// lt4.splice(lt4.begin(), lt4, pos);
// for (auto e : lt4)
// {
// cout << e << " ";
// }
// cout << endl;
//
// return 0;
//}
//////////////////////////////////////////////////////
#include<iostream>
#include<algorithm>
#include<vector>
#include<list>
using namespace std;
void test_op1()
{
srand(time(0));
const int N = 10000;
list<int> lt1;
vector<int> v;
//分别给两个容器插入相同量的数据
for (int i = 0; i < N; ++i)
{
auto e = rand() + i;
lt1.push_back(e);
v.push_back(e);
}
//vector使用算法库中的sort
int begin1 = clock();
// 排序
sort(v.begin(), v.end());
int end1 = clock();
//list使用自己的sort
int begin2 = clock();
lt1.sort();
int end2 = clock();
printf("vector sort:%d\n", end1 - begin1);
printf("list sort:%d\n", end2 - begin2);
}
void test_op2()
{
srand(time(0));
const int N = 1000000;
list<int> lt1;
list<int> lt2;
for (int i = 0; i < N; ++i)
{
auto e = rand() + i;
lt1.push_back(e);
lt2.push_back(e);
}
int begin1 = clock();
// 拷贝vector
vector<int> v(lt2.begin(), lt2.end());
// 排序
sort(v.begin(), v.end());
// 拷贝回lt2
lt2.assign(v.begin(), v.end());
int end1 = clock();
int begin2 = clock();
lt1.sort();
int end2 = clock();
printf("list copy vector sort copy list sort:%d\n", end1 - begin1);
printf("list sort:%d\n", end2 - begin2);
}
int main()
{
//test_op1();
test_op2();
return 0;
}结语
浙公网安备 33010602011771号