通常，STL 是为速度而构建的。但是，map 和 set 数据结构上只有 upper_bound 和 lower_bound，没有操作来检索最大 key 小于输入 key 的条目k。为什么是这样？我知道我可以简单地执行 anlower_bound并执行 a--it来检索它，但是根据数据结构，立即搜索正确的条目而不是搜索另一个然后返回一步可能更有效。
例如，std::map使用红黑树，即二叉搜索树。如果返回的upper_bound元素是大于根的最小元素，则--it必须走回根，查询 O(log n) 额外成本。
如果这是 Java，我会接受设计决策。但是，STL 是为实现最高速度而构建的，那么为什么忽略此操作呢？
澄清：我不是在谈论std::upper_bound哪个可以采用另一个比较器，而是std::mapand的方法std::set。
首先，要获得小于键的最大元素，您必须执行以下操作：
auto it = m.lower_bound(k);
--it;
这意味着找到不小于的第一个元素k并向后移动一个元素。如果有一个函数来执行此操作，例如 ，auto it = m.last_less_element(k);则该函数必须以完全相同的方式实现，即找到不少于第一个元素k并向后移动一次。这是因为没有办法知道没有大于但仍小于的元素，k除非您找到不小于 的第一个元素k。因此，拥有这样的功能并没有性能提升，它只是一种语法快捷方式/便利。即使这样，与查找本身的成本相比，返回一次的成本也可以忽略不计。
其次，如果您想从开头迭代到最后一个小于键的元素，那么您可以这样做：
for(auto it = m.begin(); it != m.lower_bound(k); ++it) { /* ... */ };
换句话说，lower_boundandupper_bound函数的制作方式，它们是标准迭代器范围的惯用语，这非常重要。仅在这一点上，不包含一个特殊函数是合理的，因为它会在or类last_less_element的接口中引入一个反惯用函数，并且没有性能提升。所以，它会引起痛苦，但没有收获。mapset
最后一点，二叉搜索树（如红黑树）主要用于查找操作，具有按顺序遍历的边际优势。它们不是为按顺序遍历而简化的，如果这是您想要执行的主要操作，则不应使用它们。当主要操作是查找操作时，有序映射或集合很有用，偶尔需要按顺序遍历。在相反的情况下应考虑其他替代方案（例如，排序向量、树布局à la von Emde Boas 等）。
因为您std::lower_bound只需反转谓词即可完全按照您的意愿行事。