在整个函数中为添加和删除操作保持相同的向量

，可以通过以下方式实现：

1. 使用动态数组：动态数组是一种可以根据需要自动调整大小的数组。在添加元素时，可以使用动态数组的扩容机制，当数组容量不足时，自动分配更大的内存空间，并将原有元素复制到新的内存空间中。在删除元素时，可以使用动态数组的缩容机制，当数组元素数量过少时，自动释放多余的内存空间。这样可以保持添加和删除操作的时间复杂度为O(1)或接近O(1)。
2. 使用链表：链表是一种动态数据结构，可以在任意位置添加或删除元素。在添加元素时，可以通过修改节点的指针来实现插入操作，保持相同的向量。在删除元素时，可以通过修改节点的指针来实现删除操作，同样保持相同的向量。链表的插入和删除操作的时间复杂度为O(1)。
3. 使用栈和队列：栈和队列是一种特殊的线性数据结构，可以在一端添加或删除元素。栈是一种后进先出（LIFO）的数据结构，可以使用push和pop操作来实现添加和删除操作。队列是一种先进先出（FIFO）的数据结构，可以使用enqueue和dequeue操作来实现添加和删除操作。栈和队列的添加和删除操作的时间复杂度为O(1)。
4. 使用平衡二叉搜索树：平衡二叉搜索树是一种自平衡的二叉搜索树，可以在O(log n)的时间复杂度内进行插入和删除操作。通过保持树的平衡性，可以保持相同的向量。
5. 使用哈希表：哈希表是一种根据关键字直接访问内存位置的数据结构，可以在O(1)的时间复杂度内进行插入和删除操作。通过合理选择哈希函数和解决冲突的方法，可以保持相同的向量。

以上是几种常见的数据结构和算法，可以在整个函数中为添加和删除操作保持相同的向量。具体选择哪种方式取决于实际需求和场景。