1.deque介绍
Deque是双端队列的不规则缩写。双端队列是具有动态大小的序列容器，可以在两端扩展或收缩。特定的库可能以不同的方式实现deque，通常是某种形式的动态数组。在任何情况下，它们都允许通过随机访问迭代器直接访问单个元素，并根据需要通过扩展和收缩容器来自动处理存储。因此，它们提供了类似于向量的功能，但在序列的开始，而不仅仅是在序列的末尾，也可以有效地插入和删除元素。但是，与vector不同，deque不能保证将其所有元素存储在连续的存储位置:通过偏移指向另一个元素的指针来访问deque中的元素会导致未定义的行为。vector和deque都提供了非常相似的接口，可以用于类似的目的，但两者在内部的工作方式却完全不同:vector使用单个数组，偶尔需要为增长重新分配，而deque的元素可以分散在不同的存储块中，容器内部保留必要的信息，以便在恒定时间内使用统一的顺序接口(通过迭代器)直接访问其任何元素。因此，deque在内部比vector更复杂，但这使得它们在某些情况下更有效地增长，特别是对于非常长的序列，重新分配变得更加昂贵。对于涉及频繁插入或删除除开始或结束位置以外的元素的操作，deque的性能更差，迭代器和引用的一致性也不如列表和前向列表。
2.deque的接口
如下所示，是deque的接口，我们可以发现，它似乎同时具有list和vector的接口。而且它的迭代器还是随机迭代器。
deque的接口像是vector和list的合体。但是它看似很强，实际上效率不是很高。单论头插头删，尾插尾删效率还是不错的，但是综合性不是很好。
3.deque的基本使用
void test_deque()
{
deque<int> dq;
dq.push_back(1);
dq.push_back(2);
dq.push_back(3);
dq.push_back(4);
for (int i = 0; i < dq.size(); i++)
{
cout << dq[i] << " ";
}
cout << endl;
4.deque的效率
我们在前面说过，deque的综合效率是不高的。我们可以用下面的代码来看出
void test_op()
{
srand(time(0));
const int N = 1000000;
vector<int> v1;
vector<int> v2;
v1.reserve(N);
v2.reserve(N);
deque<int> dq1;
deque<int> dq2;
for (int i = 0; i < N; ++i)
{
auto e = rand();
//v1.push_back(e);
//v2.push_back(e);
dq1.push_back(e);
dq2.push_back(e);
}
// 拷贝到vector排序，排完以后再拷贝回来
int begin1 = clock();
// 先拷贝到vector
for (auto& e : dq1)
{
v1.push_back(e);
}
// 排序
sort(v1.begin(), v1.end());
// 拷贝回去
size_t i = 0;
for (auto& e : dq1)
{
e = v1[i++];
}
int end1 = clock();
int begin2 = clock();
sort(dq2.begin(), dq2.end());
int end2 = clock();
printf("deque copy vector sort:%d\n", end1 - begin1);
printf("deque sort:%d\n", end2 - begin2);
}
deque效率慢的原因主要就是因为它的随机访问[]的效率太低
5.deque的原理
1.对于数组，可以下标随机访问，但是存在扩容问题，中间和头部插入效率低下
2.对于链表，任意位置插入删除效率合适，按需申请释放，但是不支持随机访问
而现在，我们使用的deque的结构是这样，它是一段一段的开空间，每段空间都是一样大的，然后通过一个中控数组（指针数组）进行连接起来。想要扩容就在连接一块空间即可。当指针数组满了，就中控数组扩容即可。这样一来扩容的代价就很低。不需要拷贝原来的数组。对于头插尾插也很简单，就用专门的两个空间进行头插尾插即可
它相比vector极大的缓解了扩容、头插头删问题。但是它的[]运算符不够极致。它的[]需要计算在哪个buff数组，在哪个buff数组的第几个。
举个例子：
假设我们这里访问第i个,也就是[i]
- 看在不在第一个buff数组里面，如果在，就直接访问
- 不在第一个buff数组里面，i=i-第一个buff数组的size
因此我们可以得出以下结论：
第几个buff=i/buff.size()
在这个buff的第几个=i%buff.size()
所以他的访问就是这样的,=并不是很方便。
而且他的insert和earse也 存在一些问题，首先，我们知道它具有vector和list的特点，如果我们这边的insert是参考list的开辟新空间，改变中控数组的指针顺序，这样子插入的效率高吧。但是，如果这么做会发生什么？很明显buff数组的大小不再保持一致了，所以这样子会导致我们上面的几个结论直接没用了，我们只能一个buff，一个buff的减。
如果我们是这样插入我们的[]访问效率降低，但是如果我们不像list那样插入呢？如果我们不用list那样的插入，那么我们只能用vector那样的插入，这样子就导致了我们需要对存储的数据进行移动,这样会使我们的insert效率很低,
不过在库里,buff的大小是固定的,因此我们能够确定insert和earse函数使用的是类似vector的方法
但是头尾插入，我们就可以使用list那样的插入，这个效率很高。
总结：
deque相比list，可以支持随机访问，cpu高速缓存访问效率不错，头插尾插删除不错，但是中间位置插入删除效率低下。因为我们需要扩容或者挪动buff的数据。无论哪一种，效率都很低。
根据deque的底层原理，其实对于高频的头插头删，尾插尾删来说，deque还很适合，所以deque用于适配stack和queue来说是很合适的，因为它们只涉及到头部和尾部的插入删除，不涉及中间位置的插入删除
际上在库里面的deque是更加复杂的，它的迭代器由四个指针组成，这使得deque更加复杂，首先由node指向中控，即指向当前的buff数组，cur指向当前buff数组中的某个数据，first和last指向当前数组的头和尾
