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多重集
多重集或多重集合是数学中的一个概念，是集合概念的推广。在一个集合中，相同的元素只能出现一次，因此只能显示出有或无的属性。在多重集之中，同一个元素可以出现多次。正式的多重集的概念大约出现在1970年代。.
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串列 (抽象資料型別)
在計算機科學中，串列（list）或序列（sequence），是一種抽象数据类型，一種有限的有序值的集合，其中每个值可以出现多次。列表的一个实例是在計算機中用來表現出數學上有限--的概念；列表的无限类似是流。列表是容器的一个基本例子，因为它们包含其他值。在串列中的每個值(value)，稱為項目（item）、條目（entry）或元素（element）；如果相同的值出现多次，每一次出现都认为是分立的一个项目。列表和数组区别在列表只允许顺序访问，而数组允许随机访问。 在数据结构中，也使用這個名稱，表示實作出串列的数据結構，尤指链表（linked list）。 所谓静态列表结构只允许对值的审查和枚举。一个可变对象或动态列表在其生存周期内允许条目被插入、替换或删除。 许多编程语言支持列表数据类型，针对列表和列表运算有特定的语法和逻辑。通常可以通过写入序列中的元素来建立列表。元素用逗号、分号或空格分开，位于一对括号(如圆括号 '()', 方括号, '', 花括号 '', 以及尖括号 '')内部。.
哈希表
散列表（Hash table，也叫哈希表），是根据键（Key）而直接访问在内存存储位置的数据结构。也就是说，它通过计算一个关于键值的函数，将所需查询的数据映射到表中一个位置来访问记录，这加快了查找速度。这个映射函数称做散列函数，存放记录的数组称做散列表。 一个通俗的例子是，为了查找电话簿中某人的号码，可以创建一个按照人名首字母顺序排列的表（即建立人名x到首字母F(x)的一个函数关系），在首字母为W的表中查找“王”姓的电话号码，显然比直接查找就要快得多。这里使用人名作为关键字，“取首字母”是这个例子中散列函数的函数法则F()，存放首字母的表对应散列表。关键字和函数法则理论上可以任意确定。.
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关联数组
在计算机科学中，关联数组（），又称映射（）、字典（）是一个抽象的数据结构，它包含着类似于（键，值）的有序对。一个关联数组中的有序对可以重复（如C++中的multimap）也可以不重复（如C++中的map）。 这种数据结构包含以下几种常见的操作：.
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C++
C++是一種使用廣泛的计算机程序設計語言。它是一種通用程序設計語言，支援多重编程模式，例如程序化程序設計、数据抽象、面向对象程序設計、泛型程序設計和设计模式等。 比雅尼·斯特勞斯特魯普博士在贝尔实验室工作期间在20世紀80年代發明並實現了C++。起初，這種語言被稱作“C with Classes”（“包含‘類’的C語言”），作為C語言的增強版出現。随后，C++不斷增加新特性。虚函数（virtual function）、运算符重载（operator overloading）、多繼承（multiple inheritance）、标准模板库（standard template library, STL）、异常处理（exception）、运行时类型信息（Runtime type information）、命名空間（namespace）等概念逐漸納入標準。1998年，國際標準組織（ISO）頒布了C++程序設計語言的第一個國際標準ISO/IEC 14882:1998，目前最新标准为ISO/IEC 14882:2017。根據《C++編--程思想》（Thinking in C++）一書，C++與C的代码执行效率往往相差在±5%之間。 C++語言發展大概可以分為三個階段：第一階段從80年代到1995年。這一階段C++語言基本上是傳統類型上的面向对象語言，並且憑藉着接近C語言的效率，在工業界使用的開發語言中佔據了相當大份額；第二階段從1995年到2000年，這一階段由於標準模板庫（STL）和後來的Boost等程式庫的出現，泛型程序設計在C++中佔據了越來越多的比重。當然，同時由於Java、C#等語言的出現和硬體價格的大規模下降，C++受到了一定的衝擊；第三階段從2000年至今，由於以Loki、MPL(Boost)等程式庫為代表的產生式編程和模板元編程的出現，C++出現了發展歷史上又一個新的高峰，這些新技術的出現以及和原有技術的融合，使C++已經成為當今主流程序設計語言中最複雜的一員。.
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计算机科学
计算机科学用于解决信息与计算的理论基础，以及实现和应用它们的实用技术。 计算机科学（computer science，有时缩写为CS）是系统性研究信息与计算的理论基础以及它们在计算机系统中如何与应用的实用技术的学科。 它通常被形容为对那些创造、描述以及转换信息的算法处理的系统研究。计算机科学包含很多分支领域；有些强调特定结果的计算，比如计算机图形学；而有些是探討计算问题的性质，比如计算复杂性理论；还有一些领域專注于怎样实现计算，比如程式語言理論是研究描述计算的方法，而程式设计是应用特定的程式語言解决特定的计算问题，人机交互则是專注于怎样使计算机和计算变得有用、好用，以及随时随地为人所用。 有时公众会误以为计算机科学就是解决计算机问题的事业（比如信息技术），或者只是与使用计算机的经验有关，如玩游戏、上网或者文字处理。其实计算机科学所关注的，不仅仅是去理解实现类似游戏、浏览器这些软件的程序的性质，更要通过现有的知识创造新的程序或者改进已有的程序。 尽管计算机科学（computer science）的名字里包含计算机这几个字，但实际上计算机科学相当数量的领域都不涉及计算机本身的研究。因此，一些新的名字被提议出来。某些重点大学的院系倾向于术语计算科学（computing science），以精确强调两者之间的不同。丹麦科学家Peter Naur建议使用术语"datalogy"，以反映这一事实，即科学学科是围绕着数据和数据处理，而不一定要涉及计算机。第一个使用这个术语的科学机构是哥本哈根大学Datalogy学院，该学院成立于1969年，Peter Naur便是第一任教授。这个术语主要被用于北欧国家。同时，在计算技术发展初期，《ACM通讯》建议了一些针对计算领域从业人员的术语：turingineer，turologist，flow-charts-man，applied meta-mathematician及applied epistemologist。 三个月后在同样的期刊上，comptologist被提出，第二年又变成了hypologist。 术语computics也曾经被提议过。在欧洲大陆，起源于信息（information）和数学或者自动（automatic）的名字比起源于计算机或者计算（computation）更常见，如informatique（法语），Informatik（德语），informatika（斯拉夫语族）。 著名计算机科学家Edsger Dijkstra曾经指出：“计算机科学并不只是关于计算机，就像天文学并不只是关于望远镜一样。”（"Computer science is no more about computers than astronomy is about telescopes."）设计、部署计算机和计算机系统通常被认为是非计算机科学学科的领域。例如，研究计算机硬件被看作是计算机工程的一部分，而对于商业计算机系统的研究和部署被称为信息技术或者信息系统。然而，现如今也越来越多地融合了各类计算机相关学科的思想。计算机科学研究也经常与其它学科交叉，比如心理学，认知科学，语言学，数学，物理学，统计学和经济学。 计算机科学被认为比其它科学学科与数学的联系更加密切，一些观察者说计算就是一门数学科学。 早期计算机科学受数学研究成果的影响很大，如Kurt Gödel和Alan Turing，这两个领域在某些学科，例如数理逻辑、范畴论、域理论和代数，也不断有有益的思想交流。.
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集合
集合可以指：.
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抽象資料型別
抽象資料型別（Abstract Data Type，ADT）是计算机科学中具有类似行为的特定类别的数据结构的数学模型；或者具有类似语义的一种或多种程序设计语言的数据类型。抽象数据类型是间接定义的，通过其上的可执行的操作以及这些操作的效果的数学约束（与可能的代价）。 例如，抽象的堆疊（stack）由3个操作定义：推入push，彈出pop（接受约束：每次彈出返回的是最新被推入且没有被弹出的数据，也就是後進先出），查看堆疊頂端数据peek。当分析使用堆疊演算法的效率，所有这3个操作用时相同，无论堆疊中包含多少项数据；并且对每项数据栈使用了常量大小的存储。 抽象数据类型（ADT）是纯粹理论实体，用于简化描述抽象算法，分类与评价数据结构，形式描述程序设计语言的类型系统。一个ADT可以用特定数据类型或数据结构实现，在许多程序设计语言中有许多种实现方式；或者用形式规范语言描述。ADT常实现为模块（module）：模块的接口声明了对应于ADT操作的例程（procedure），有时用注释描述了约束。.
标准模板库
标准模板库（英文：Standard Template Library，缩写：STL），是一个C++软件库，大量影響了C++标准程序库但並非是其的一部分。其中包含4个组件，分别为算法、容器、函数、迭代器。 模板是C++程序设计语言中的一个重要特征，而标准模板库正是基于此特征。标准模板库使得C++编程语言在有了同Java一样强大的类库的同时，保有了更大的可扩展性。.
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数据结构
在计算机科学中，数据结构（data structure）是计算机中存储、组织数据的方式。 数据结构意味着介面或封装：一个数据结构可被视为两个函数之间的介面，或者是由数据类型联合组成的存储内容的访问方法封装。 大多数数据结构都由数列、记录、可辨识联合、引用等基本类型构成。举例而言，可為空的引用（nullable reference）是引用与可辨识联合的结合体，而最简单的链式结构链表则是由记录与可空引用构成。 数据结构可透过程式语言所提供的数据类型、引用及其他操作加以实现。一个设计良好的数据结构，应该在尽可能使用较少的时间与空间资源的前提下，支援各種程式執行。 不同种类的数据结构适合不同种类的应用，部分資料結構甚至是為了解決特定問題而設計出來的。例如B树即為加快樹狀結構存取速度而設計的資料結構，常被應用在資料庫和檔案系統上。 正確的数据结构選擇可以提高演算法的效率（請參考）。在電腦程式设计的過程裡，选择适当的数据结构是一項重要工作。许多大型系统的編寫经验顯示，程式設計的困难程度与最终成果的质量与表现，取决于是否选择了最適合的数据结构。 系統架構的关键因素是数据结构而非算法的見解，导致了多种形式化的设计方法与编程语言的出现。绝大多数的语言都带有某种程度上的模块化思想，透过将数据结构的具体实现封装隐藏于使用者介面之后的方法，来让不同的应用程序能够安全地重用这些数据结构。C++、Java、Python等面向对象的编程语言可使用类 (计算机科学)来達到這個目的。 因为数据结构概念的普及，现代编程语言及其API中都包含了多种預設的数据结构，例如 C++ 标准模板库中的容器、Java集合框架以及微软的.NET Framework。.
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