关联容器set和map有自己的find算法，它可以利用红黑树的特性达到log（n）的复杂度。
我开始的疑问是，它们同时也可以调用标准STL的find算法，这样只是循序遍历。那这样说来红黑树中已经排好序了，因此使用迭代器的++操作可以实现遍历，没有问题。疑问解决了。
multiset与set的不同之处在于它允许重复元素，唯一的区别就是插入元素时调用红黑树底层的insert_equal(),而后者是调用insert_unique()。
multimap与map的差别也在于此。
线性探测、二次探测、开链（separate chaining）。
hastable有一个模板参数class ExtractKey，从节点取出键值的方法（函数或仿函数）。对应的它有一个该类型的成员：
ExtractKey get_key；
但是在初始化的时候get_key被默认初始化为ExtractKey()：
public:
//There is no default ctor
hashtable(size_type n, //------------(1)
const HashFcn& hf,
const EqualKey& eql,
const ExtractKey& ext)
: hash(hf), equals(eql), get_key(ext), num_elements(0)
{
initialize_buckets(n);
}
hashtable(size_type n, //------------(2)
const HashFcn& hf,
const EqualKey& eql)
: hash(hf), equals(eql), get_key(ExtractKey()), num_elements(0)
{
initialize_buckets(n);
}
//...
remove将不符合移除条件的元素复制到前端，而后面的元素不动，即形成了“残余数据”，返回的有效数据的下一个位置，因此可结合erase将残余数据彻底删除。
array不能用remove和remove_if，因为它无法缩小尺寸，因此残余数据会永远存在。
remove_copy将结果复制到一个容器，以result为起始位置。
rotate算法将[first,middle)内的元素和[middle，last)内的元素互换。
rotate算法每次互换两个区间中较少元素个数的元素，直到将所有元素换置妥当，因此在它的其中一个版本（迭代器随机访问时）里面用到了求最大公约数（利用辗转相除法）。
rotate的三个版本：
1、前向迭代器：每次互换两个区间中较少元素个数的元素，直到将所有元素换置妥当。
2、双向迭代器：分别倒转两个区间中元素，然后将整个区间元素倒转。
// rotate 的 bidirectional iterator 版 template <class BidirectionalIterator, class Distance> void __rotate(BidirectionalIterator first, BidirectionalIterator middle, BidirectionalIterator last, Distance*, bidirectional_iterator_tag) { reverse(first, middle); reverse(middle, last); reverse(first, last); }
此版本是三步翻转法，下图说明了运算过程：
3、随机访问迭代器：循环移位法，采用了上面所说的求最大公约数。（具体暂时不研究了）
此版本是循环移位法，此法利用了辗转相除法和数论中的一个定理：若有两个正整数m、n，且gcd(m,n)=d，那么序列{m%n,2m%n, 3m%n,..., nm%n}一定是{0, d, 2d,..., n-d}的某个排列并重复出现d次，其中%号代表求模操作。比如若m=6,n=8，d=gcd(m,n)=2，那么{6%8, 12%8,18%8,..., 48%8}即为{0，2，4，6}的某个排列并重复两次，事实上也正是{6，4，2，0, 6，4，2, 0}。特别地，若m、n互素，d=1，那么序列{m%n,2m%n,3m%n,...,(n-1)m%n}实际上就是{1, 2,3,..., n-1}的某个排列。
了解这个定理后，此版本也就容易看懂了。每一次__rotate_cycle只能将t/n的元素正确的左移，其中t为容器内元素个数，n为last-first和middle-first的最大公约数，而这些被移动的元素是以n为等间距的，所以循环n次，并分别以串的前n个元素为起点进行__rotate_cycle操作，就能保证将所有的元素都移动到正确的位置上。
经常看到STL的源码中使用value_type（first）之类的形式，因此感觉它是迭代器的成员函数。但是不对，如果是成员函数，应该这样调用first.value_type().???
使用了iterator_traits而不直接使用typename I::value_type是因为可以进行偏特化：
template <class T> //对iterator_traits的偏特化 struct iterator_traits<T*> { typedef ... iterator_category; typedef T value_type; typedef ptrdiff_t difference_type; typedef T* pointer; typedef T& reference; } template <class T> //对iterator_traits的偏特化 struct iterator_traits<const T*> { typedef ... iterator_category; typedef T value_type; typedef ptrdiff_t difference_type; typedef const T* pointer; typedef const T& reference; }
这样可以使用它提取int*等内置类型的value_type了。同时注意到上面的偏特化分为普通指针与const 指针两个版本（如果只对T*进行偏特化，iterator_traits<const int*>::value_type的类型就是const int。这一般不会是我们想要的，所以必须对const I*也进行特化。）。
partition将[first，last）元素重新排列，被一元条件运算pred判定为true的放在前段，false放在后段。
partiial_sort排序前N个元素。
快速排序时枢轴（pivot）选择头、尾、中央三个值的中间值，将这种称为medium-of-three-QuickSort。为了快速取出中间值，迭代器需要能随机定位，因此必须是随机访问迭代器。
SGI STl的QuickSort采用的是Introspective Sorting（內省式排序），简称IntroSort。它在分割恶化时，会适时采用heapsort（设置了最多分层数）。最后，当序列大致有序时，采用InsertionSort最后排好序。
inplace_merge将连在一起的序列[first,middle)和[middle，last)（这两个序列已经排好序）组合成单一序列并保持有序。