C++STL底层原理：探秘标准模板库的内部机制

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摘要

我始终被STL（标准模板库）的精妙设计所吸引。在我看来，STL就像是一座精密的钟表，表面简洁优雅，内部却蕴含着无数精巧的齿轮与机关。这些年来，我通过阅读源码、调试分析和实际应用，逐渐揭开了STL的神秘面纱。在本文中，我将带领大家深入STL的核心，探索其底层实现原理。我们将剖析容器的内存管理策略，理解迭代器的设计哲学，解密算法的效率奥秘，以及探讨分配器的工作机制。我希望能够帮助你不仅仅是使用STL，更能理解它，甚至在必要时改进它。STL的设计思想不仅仅是C++程序员的必修课，更是软件工程领域的瑰宝，它教会我们如何在通用性和效率之间找到平衡，如何用抽象设计解决复杂问题。让我们一起揭开STL的面纱，探索这个C++世界中最璀璨的明珠之一。

1. STL整体架构与设计哲学

1.1 STL的核心组件

STL（Standard Template Library，标准模板库）是C++标准库的核心部分，它提供了一套强大的、可复用的组件集合。STL的设计基于泛型编程范式，通过模板实现了算法与数据结构的分离。

// STL的基本使用示例 #include <vector> #include <algorithm> #include <iostream> int main() {  std::vector<int> numbers = { 5, 2, 8, 1, 9}; std::sort(numbers.begin(), numbers.end()); // 使用STL算法 for(const auto& num : numbers) {  // 使用STL容器和迭代器 std::cout << num << " "; } return 0; } // 关键点：这个简单示例展示了STL三大核心组件的协作：容器(vector)、算法(sort)和迭代器(begin/end) 

STL的架构由六大组件构成，它们相互配合，形成了一个高效、灵活的编程框架：

%%{init: {'theme': 'forest', 'themeVariables': { 'primaryColor': '#5D8AA8', 'primaryTextColor': '#fff', 'primaryBorderColor': '#1A5276', 'lineColor': '#5D8AA8', 'secondaryColor': '#A9CCE3', 'tertiaryColor': '#D6EAF8' }}}%% flowchart TD A[STL架构] --> B[容器] A --> C[算法] A --> D[迭代器] A --> E[函数对象] A --> F[适配器] A --> G[分配器] B --> B1[序列容器] B --> B2[关联容器] B --> B3[无序容器] C --> C1[非修改序列算法] C --> C2[修改序列算法] C --> C3[排序算法] C --> C4[数值算法] D --> D1[输入迭代器] D --> D2[输出迭代器] D --> D3[前向迭代器] D --> D4[双向迭代器] D --> D5[随机访问迭代器] classDef container fill:#D6EAF8,stroke:#5D8AA8,stroke-width:2px; classDef algorithm fill:#A9CCE3,stroke:#5D8AA8,stroke-width:2px; classDef iterator fill:#5D8AA8,stroke:#1A5276,stroke-width:2px,color:#fff; classDef others fill:#D6EAF8,stroke:#5D8AA8,stroke-width:1px; class B,B1,B2,B3 container; class C,C1,C2,C3,C4 algorithm; class D,D1,D2,D3,D4,D5 iterator; class E,F,G others; 

图1：STL架构流程图 - 展示了STL的六大核心组件及其层次关系

1.2 设计哲学与原则

STL的设计哲学可以概括为以下几点：

1. 泛型编程：通过模板实现类型无关的算法和数据结构
2. 效率优先：零抽象惩罚原则，模板生成的代码效率接近手写代码
3. 组件分离：算法与数据结构解耦，通过迭代器桥接
4. 可扩展性：用户可以自定义容器、算法、迭代器等组件

"STL的设计目标是：提供足够通用的组件，使得这些组件不仅能够被广泛使用，而且使用起来非常高效。" —— Alexander Stepanov，STL的主要设计者

2. 容器的底层实现

2.1 序列容器实现原理

2.1.1 vector的实现

vector是最常用的STL容器之一，它在底层使用动态数组实现，提供了O(1)的随机访问性能。

// vector的简化实现 template <typename T, typename Allocator = std::allocator<T>> class vector {  private: T* _start; // 指向数据的起始位置 T* _finish; // 指向最后一个元素的下一个位置 T* _end_of_storage; // 指向分配的内存末尾 Allocator _alloc; // 内存分配器 public: // 构造、析构、容量管理等方法... void push_back(const T& value) {  if (_finish == _end_of_storage) {  // 容量不足，需要重新分配 size_type old_size = size(); size_type new_size = old_size ? 2 * old_size : 1; // 容量翻倍增长策略 T* new_start = _alloc.allocate(new_size); // 复制旧元素到新内存 // 释放旧内存 // 更新指针 } _alloc.construct(_finish, value); // 在末尾构造新元素 ++_finish; } // 其他方法... }; // 关键点：vector的核心是三个指针的管理，以及容量不足时的重新分配策略 

vector的内存布局和增长策略可以用下图表示：

%%{init: {'theme': 'forest', 'themeVariables': { 'primaryColor': '#6C8EBF', 'primaryTextColor': '#fff', 'primaryBorderColor': '#5D7EA7', 'lineColor': '#6C8EBF', 'secondaryColor': '#D4E1F5', 'tertiaryColor': '#EFF2F8' }}}%% sequenceDiagram participant User as 用户代码 participant Vector as vector容器 participant Memory as 内存系统 User->>Vector: push_back(元素1) Vector->>Memory: 分配初始内存(例如1个元素) Memory-->>Vector: 返回内存指针 Vector-->>User: 元素添加成功 User->>Vector: push_back(元素2) Vector->>Memory: 需要扩容，分配2倍内存 Memory-->>Vector: 返回新内存指针 Vector->>Vector: 复制旧元素到新内存 Vector->>Memory: 释放旧内存 Vector-->>User: 元素添加成功 User->>Vector: push_back(元素3) Vector-->>User: 使用现有容量，元素添加成功 User->>Vector: push_back(元素4) Vector->>Memory: 需要扩容，分配4倍内存 Memory-->>Vector: 返回新内存指针 Vector->>Vector: 复制旧元素到新内存 Vector->>Memory: 释放旧内存 Vector-->>User: 元素添加成功 

图2：vector内存管理时序图 - 展示了vector在添加元素时的内存分配与扩容过程

2.1.2 list的实现

list是双向链表的实现，它提供了O(1)的插入和删除操作，但不支持随机访问。

// list的简化实现 template <typename T, typename Allocator = std::allocator<T>> class list {  private: struct node {  node* prev; node* next; T data; }; node* _head; // 头节点（哨兵节点） size_t _size; public: list() : _size(0) {  _head = create_node(); // 创建哨兵节点 _head->next = _head; _head->prev = _head; } void push_back(const T& value) {  node* new_node = create_node(value); // 在尾部（哨兵节点之前）插入 new_node->next = _head; new_node->prev = _head->prev; _head->prev->next = new_node; _head->prev = new_node; ++_size; } // 其他方法... }; // 关键点：list使用双向链表结构，通常采用环形设计并使用哨兵节点简化边界处理 

2.2 关联容器实现原理

2.2.1 map/set的红黑树实现

map和set在大多数STL实现中都基于红黑树（Red-Black Tree）实现，这是一种自平衡的二叉搜索树。

// 红黑树节点的简化实现 enum color_type {  RED, BLACK }; template <typename Value> struct rb_tree_node {  color_type color; rb_tree_node* parent; rb_tree_node* left; rb_tree_node* right; Value value; }; // 红黑树的简化实现 template <typename Key, typename Value, typename KeyOfValue, typename Compare, typename Allocator = std::allocator<Value>> class rb_tree {  private: typedef rb_tree_node<Value> node_type; node_type* _header; // 哨兵节点 size_type _node_count; // 节点数量 Compare _key_compare; // 键比较函数 // 红黑树的平衡操作 void rotate_left(node_type* x); void rotate_right(node_type* x); void rebalance_after_insertion(node_type* x); public: // 插入、删除、查找等操作... }; // 关键点：红黑树通过着色规则和旋转操作保持平衡，确保O(log n)的查找、插入和删除性能 

红黑树的平衡过程可以用下图表示：

%%{init: {'theme': 'forest', 'themeVariables': { 'primaryColor': '#B03A2E', 'primaryTextColor': '#fff', 'primaryBorderColor': '#943126', 'lineColor': '#B03A2E', 'secondaryColor': '#F5B7B1', 'tertiaryColor': '#FDEDEC' }}}%% flowchart TD subgraph 插入前 A1[10 BLACK] --> B1[5 BLACK] A1 --> C1[15 RED] B1 --> D1[3 BLACK] B1 --> E1[7 BLACK] C1 --> F1[12 BLACK] C1 --> G1[18 BLACK] end subgraph 插入新节点 A2[10 BLACK] --> B2[5 BLACK] A2 --> C2[15 RED] B2 --> D2[3 BLACK] B2 --> E2[7 BLACK] C2 --> F2[12 BLACK] C2 --> G2[18 BLACK] F2 --> H2[11 RED] end subgraph 重新平衡后 A3[10 BLACK] --> B3[5 BLACK] A3 --> C3[15 BLACK] B3 --> D3[3 BLACK] B3 --> E3[7 BLACK] C3 --> F3[12 RED] C3 --> G3[18 BLACK] F3 --> H3[11 BLACK] end 插入前 --> 插入新节点 插入新节点 --> 重新平衡后 classDef black fill:#2C3E50,stroke:#1B2631,color:#fff; classDef red fill:#B03A2E,stroke:#943126,color:#fff; class A1,B1,D1,E1,F1,G1 black; class C1 red; class A2,B2,D2,E2,F2,G2 black; class C2,H2 red; class A3,B3,C3,D3,E3,G3,H3 black; class F3 red; 

图3：红黑树平衡流程图 - 展示了红黑树在插入节点后的重新平衡过程

2.2.2 unordered_map/unordered_set的哈希表实现

C++11引入的无序容器基于哈希表实现，提供了平均O(1)的查找性能。

// 哈希表的简化实现 template <typename Value, typename Key, typename ExtractKey, typename Hash, typename Equal, typename Allocator = std::allocator<Value>> class hashtable {  private: struct node {  node* next; Value val; }; typedef node* bucket_type; bucket_type* _buckets; size_type _num_buckets; size_type _num_elements; // 根据键计算桶索引 size_type bucket_index(const Key& key) const {  return Hash()(key) % _num_buckets; } // 当负载因子过高时重新哈希 void rehash(size_type new_bucket_count); public: // 插入、查找、删除等操作... }; // 关键点：哈希表通过哈希函数将键映射到桶，并通过链表处理冲突，当负载因子过高时进行rehash 

2.3 容器适配器的实现

容器适配器（如stack、queue和priority_queue）是基于基本容器实现的封装。

// stack的简化实现 template <typename T, typename Container = std::deque<T>> class stack {  protected: Container c; // 底层容器 public: bool empty() const {  return c.empty(); } size_t size() const {  return c.size(); } T& top() {  return c.back(); } const T& top() const {  return c.back(); } void push(const T& value) {  c.push_back(value); } void pop() {  c.pop_back(); } }; // 关键点：适配器通过组合和委托实现功能，不直接管理内存 

3. 迭代器体系与实现机制

3.1 迭代器类别与特性

STL定义了五种迭代器类别，形成了一个层次结构：

%%{init: {'theme': 'forest', 'themeVariables': { 'primaryColor': '#2E86C1', 'primaryTextColor': '#fff', 'primaryBorderColor': '#1F618D', 'lineColor': '#2E86C1', 'secondaryColor': '#AED6F1', 'tertiaryColor': '#EBF5FB' }}}%% flowchart TD A[输入迭代器] --> B[前向迭代器] C[输出迭代器] B --> D[双向迭代器] D --> E[随机访问迭代器] subgraph 容器迭代器 F["vector<T>::iterator (随机访问)"] G["list<T>::iterator (双向)"] H["map<K,V>::iterator (双向)"] I["forward_list<T>::iterator (前向)"] end E -.-> F D -.-> G D -.-> H B -.-> I classDef base fill:#AED6F1,stroke:#2E86C1,stroke-width:2px; classDef derived fill:#2E86C1,stroke:#1F618D,stroke-width:2px,color:#fff; classDef container fill:#EBF5FB,stroke:#2E86C1,stroke-width:1px; class A,C base; class B,D,E derived; class F,G,H,I container; 

图4：迭代器层次结构图 - 展示了STL迭代器的五种类别及其继承关系

每种迭代器类别支持的操作如下：

3.2 迭代器的实现技术

3.2.1 迭代器特性萃取

STL使用特性萃取（traits）技术来获取迭代器的属性，这是一种在编译期进行类型计算的技术。

// 迭代器特性萃取的简化实现 template <typename Iterator> struct iterator_traits {  typedef typename Iterator::iterator_category iterator_category; typedef typename Iterator::value_type value_type; typedef typename Iterator::difference_type difference_type; typedef typename Iterator::pointer pointer; typedef typename Iterator::reference reference; }; // 针对原生指针的特化 template <typename T> struct iterator_traits<T*> {  typedef std::random_access_iterator_tag iterator_category; typedef T value_type; typedef ptrdiff_t difference_type; typedef T* pointer; typedef T& reference; }; // 关键点：traits技术使得算法可以根据迭代器类型选择最优实现 

3.2.2 迭代器适配器

STL提供了多种迭代器适配器，如reverse_iterator、back_insert_iterator等，它们通过包装基础迭代器来改变其行为。

// reverse_iterator的简化实现 template <typename Iterator> class reverse_iterator {  protected: Iterator current; // 底层迭代器 public: typedef typename iterator_traits<Iterator>::iterator_category iterator_category; typedef typename iterator_traits<Iterator>::value_type value_type; // 其他类型定义... reverse_iterator(Iterator it) : current(it) { } reference operator*() const {  Iterator tmp = current; return *--tmp; // 返回前一个元素 } reverse_iterator& operator++() {  --current; // 前进意味着底层迭代器后退 return *this; } // 其他操作... }; // 关键点：适配器通过转换操作改变迭代器的行为，如reverse_iterator将++转换为-- 

4. 算法的实现与优化

4.1 算法的设计原则

STL算法设计遵循以下原则：

1. 泛型性：通过模板参数化类型和操作
2. 效率优先：尽可能提供最优的时间和空间复杂度
3. 最小假设：仅依赖迭代器提供的操作
4. 组合性：简单算法可以组合成复杂算法

4.2 常见算法的实现分析

4.2.1 排序算法

STL的sort算法通常是快速排序、堆排序和插入排序的混合实现。

// sort的简化实现 template <typename RandomAccessIterator, typename Compare> void sort(RandomAccessIterator first, RandomAccessIterator last, Compare comp) {  if (first == last || first + 1 == last) return; const auto size = last - first; if (size < 16) {  // 对小数组使用插入排序 insertion_sort(first, last, comp); } else {  // 使用快速排序的分区策略 auto pivot = median_of_three(first, first + size/2, last-1); auto partition_point = partition(first, last, [&](const auto& elem) {  return comp(elem, pivot); }); // 递归排序两个分区 sort(first, partition_point, comp); sort(partition_point, last, comp); // 如果递归深度过大，切换到堆排序 if (recursion_depth > log2(size) * 2) {  heap_sort(first, last, comp); } } } // 关键点：STL sort通常结合多种排序算法以获得最佳性能 

4.2.2 查找算法

二分查找是STL中常用的查找算法，如lower_bound、upper_bound和binary_search。

// lower_bound的简化实现 template <typename ForwardIterator, typename T, typename Compare> ForwardIterator lower_bound(ForwardIterator first, ForwardIterator last, const T& value, Compare comp) {  auto count = std::distance(first, last); while (count > 0) {  auto step = count / 2; auto mid = std::next(first, step); if (comp(*mid, value)) {  first = std::next(mid); count -= step + 1; } else {  count = step; } } return first; } // 关键点：二分查找算法通过折半搜索提供O(log n)的查找性能 

4.3 算法优化技术

STL算法使用多种优化技术来提高性能：

1. 特化处理：为特定类型提供优化实现
2. 内存预分配：减少内存分配次数
3. 分支预测优化：减少分支预测失败
4. SIMD指令：利用CPU的向量处理能力
5. 缓存友好设计：提高缓存命中率

// 使用类型特化的优化示例 template <typename T> void copy(const T* src, T* dest, size_t n) {  for (size_t i = 0; i < n; ++i) dest[i] = src[i]; } // 针对内置类型的特化，使用memcpy优化 template <> void copy<int>(const int* src, int* dest, size_t n) {  memcpy(dest, src, n * sizeof(int)); } // 关键点：通过特化处理，可以为特定类型提供更高效的实现 

5. 分配器的工作机制

5.1 分配器的设计与接口

分配器（Allocator）是STL中负责内存分配和释放的组件，它将内存管理与对象构造/析构分离。

// 标准分配器的简化实现 template <typename T> class allocator {  public: typedef T value_type; typedef T* pointer; typedef const T* const_pointer; typedef T& reference; typedef const T& const_reference; typedef size_t size_type; typedef ptrdiff_t difference_type; // 分配未初始化的内存 pointer allocate(size_type n) {  return static_cast<pointer>(::operator new(n * sizeof(T))); } // 释放内存 void deallocate(pointer p, size_type n) {  ::operator delete(p); } // 在已分配内存上构造对象 void construct(pointer p, const T& value) {  new(p) T(value); // 定位new } // 析构对象但不释放内存 void destroy(pointer p) {  p->~T(); } }; // 关键点：分配器将内存分配与对象构造分离，通过定位new实现在指定内存位置构造对象 

5.2 自定义分配器

用户可以实现自定义分配器来优化特定场景下的内存管理。

// 内存池分配器的简化实现 template <typename T, size_t BlockSize = 4096> class pool_allocator {  private: union Block {  Block* next; char data[sizeof(T)]; }; Block* free_blocks; // 当空闲列表为空时，分配一个新的内存块 void allocate_block() {  // 分配一个大块内存 char* new_block = new char[BlockSize]; // 将大块内存分割成多个小块，并链接到空闲列表 Block* current = reinterpret_cast<Block*>(new_block); free_blocks = current; for (size_t i = 1; i < BlockSize / sizeof(Block); ++i) {  current->next = reinterpret_cast<Block*>(new_block + i * sizeof(Block)); current = current->next; } current->next = nullptr; } public: // 标准分配器接口... T* allocate(size_t n) {  if (n > 1) {  // 大量分配回退到标准分配器 return std::allocator<T>().allocate(n); } if (free_blocks == nullptr) {  allocate_block(); } // 从空闲列表中取出一个块 Block* block = free_blocks; free_blocks = free_blocks->next; return reinterpret_cast<T*>(block); } void deallocate(T* p, size_t n) {  if (n > 1) {  std::allocator<T>().deallocate(p, n); return; } // 将释放的内存块添加到空闲列表 Block* block = reinterpret_cast<Block*>(p); block->next = free_blocks; free_blocks = block; } }; // 关键点：内存池分配器通过预分配大块内存并分割为小块，减少内存分配的开销 

6. STL性能分析与优化实践

6.1 常见性能瓶颈分析

使用STL时可能遇到的性能瓶颈主要包括：

%%{init: {'theme': 'forest', 'themeVariables': { 'primaryColor': '#8E44AD', 'primaryTextColor': '#fff', 'primaryBorderColor': '#7D3C98', 'lineColor': '#8E44AD', 'secondaryColor': '#D2B4DE', 'tertiaryColor': '#F4ECF7' }}}%% pie title STL常见性能瓶颈分布 "内存分配与释放" : 35 "不必要的拷贝" : 25 "算法选择不当" : 20 "容器选择不当" : 15 "其他因素" : 5 

图5：STL性能瓶颈分布饼图 - 展示了使用STL时常见的性能问题及其占比

6.2 优化策略与最佳实践

6.2.1 容器选择优化

不同容器适用于不同场景，选择合适的容器对性能至关重要：

6.2.2 算法优化技巧

// 预分配空间避免频繁重新分配 std::vector<int> v; v.reserve(1000); // 预分配1000个元素的空间 for (int i = 0; i < 1000; ++i) {  v.push_back(i); // 不会触发重新分配 } // 使用移动语义避免不必要的拷贝 std::vector<std::string> names; std::string name = "John Doe"; names.push_back(std::move(name)); // 移动而非拷贝 // 使用emplace系列函数避免临时对象 std::map<int, std::string> m; m.emplace(1, "one"); // 直接在容器内构造，避免临时对象 // 使用正确的算法 std::vector<int> v = { 5, 2, 8, 1, 9}; // 不好的方式：手动查找 auto it = v.begin(); for (; it != v.end(); ++it) {  if (*it == 8) break; } // 更好的方式：使用专用算法 it = std::find(v.begin(), v.end(), 8); // 关键点：合理利用STL提供的算法可以显著提高代码效率和可读性 

6.3 实际案例分析

让我们通过一个实际案例来分析STL的性能优化：

%%{init: {'theme': 'forest', 'themeVariables': { 'primaryColor': '#16A085', 'primaryTextColor': '#fff', 'primaryBorderColor': '#0E6655', 'lineColor': '#16A085', 'secondaryColor': '#A3E4D7', 'tertiaryColor': '#E8F8F5' }}}%% xychart-beta title "不同STL优化策略的性能比较" x-axis [基础实现, 预分配内存, 避免拷贝, 算法优化, 自定义分配器, 所有优化] y-axis "执行时间(ms)" bar [100, 65, 50, 40, 35, 20] line [100, 65, 50, 40, 35, 20] 

图6：STL优化策略性能比较图 - 展示了不同优化策略对性能的影响

案例：文本处理系统优化

假设我们有一个处理大量文本的系统，需要频繁地添加、查找和删除单词。初始实现使用vector<string>存储所有单词，性能较差。

优化步骤：

1. 将vector<string>替换为unordered_set<string>，将查找复杂度从O(n)降低到O(1)
2. 使用自定义字符串视图避免不必要的字符串拷贝
3. 实现自定义字符串哈希和比较函数，进一步提高性能
4. 使用内存池分配器减少内存分配开销

优化前后的性能对比：

图7：文本处理系统优化象限图 - 展示了不同实现方案在性能和复杂度上的权衡

7. STL在现代C++中的演进

7.1 C++11/14/17/20中的STL增强

随着C++标准的发展，STL也在不断演进和增强：

7.2 未来发展趋势

STL的未来发展趋势主要包括：

1. 更强的编译期计算：通过概念(Concepts)和约束(Constraints)提供更好的错误信息
2. 更好的并行支持：扩展并行算法，提供更多并行执行策略
3. 更高级的抽象：范围库(Ranges)提供更直观的容器操作
4. 更好的异构计算支持：支持GPU和其他加速器
5. 更智能的内存管理：改进分配器设计，减少内存碎片

图8：STL演进历程时间线 - 展示了STL从诞生到未来的发展历程

总结

在这次深入探索C++ STL底层原理的旅程中，我们揭开了这个强大库背后的神秘面纱。作为一名多年的C++开发者，我始终被STL的设计之美所吸引。通过本文的分享，我希望你能像我一样，不仅仅是使用STL，更能理解它的内部工作机制。

我们从STL的整体架构出发，详细剖析了容器的底层实现，包括vector的动态数组管理、list的双向链表结构、map/set的红黑树平衡机制以及unordered容器的哈希表实现。我们探讨了迭代器体系的设计哲学，理解了traits技术如何在编译期进行类型计算，以及各种迭代器适配器如何改变迭代器的行为。在算法部分，我们分析了sort等常用算法的混合实现策略，以及STL如何通过特化处理、内存预分配等技术优化性能。我们还深入研究了分配器的工作机制，了解了如何通过自定义分配器来优化特定场景下的内存管理。

通过这些探索，我们可以看到STL的设计者们是如何在通用性和效率之间取得平衡的。STL的设计思想不仅仅是C++程序员的必修课，更是软件工程领域的瑰宝。它教会我们如何通过抽象设计解决复杂问题，如何通过泛型编程实现类型无关的算法和数据结构，如何通过精心的优化提高代码效率。

在我多年的C++开发生涯中，深入理解STL的底层原理帮助我写出了更高效、更可靠的代码。我希望这篇文章能够为你打开STL的大门，让你在日常编程中能够更加自信地使用这个强大的工具，甚至在必要时对其进行扩展和定制。记住，真正的掌握不仅仅是知道如何使用，更是理解为什么以及如何工作。让我们继续在C++的世界中探索，不断提升我们的技术能力，创造更加优秀的软件。

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参考链接

1. C++ Reference - Standard Template Library
2. Stepanov, A., & McJones, P. (2009). Elements of Programming. Addison-Wesley Professional.
3. Meyers, S. (2014). Effective Modern C++: 42 Specific Ways to Improve Your Use of C++11 and C++14. O'Reilly Media.
4. Josuttis, N. M. (2012). The C++ Standard Library: A Tutorial and Reference. Addison-Wesley Professional.
5. Boost C++ Libraries - Implementation of many STL concepts