(1) Map["abc"]=1; (2) Map.insert(pair("c",3)); (3)Map.insert(make_pair("d",4)); 三、修改和查找数据 (1)修改Map["sunquan"]=11111; (2)查找数据 用Map.find(key); 可以通过键来查。 切记不要用int value=Map[key];这样会在Map中增加这个key,而value就是缺省值(int 为0,string为...
一. map、set、multimap、multiset 上述四种容器采用红黑树实现,红黑树是平衡二叉树的一种。不同操作的时间复杂度近似为: 插入: O(logN) 查看: O(logN) 删除: O(logN) 二. unordered_map、unordered_set、unordered_multimap、 unordered_multiset 上述四种容器采用哈希表实现,不同操作的时间复杂度为: 插入: O(...
(); it != unordered_map_name.end(); ++it) { // 遍历操作,it->first表示键,it->second表示值 } 复制代码 unordered_map的特点是:键是唯一的,重复的键只会插入一次。 键和值可以是任意类型。 根据键的哈希值进行存储,因此插入和访问的时间复杂度是常数时间O(1)。 元素的顺序是不确定的,不会按照插入...
接上文,在理解了时间复杂度的概念后,就可以根据实际的代码进行度量了,以下举例了几个常用的时间复杂度的表示,对于如何度量其最重要的是观察程序中的循环结构,每一个循环结构代表执行循环中的指令n次,而其余指令一般而言一行代码代表执行一次,对于一个程序而言,执行的次数相差较小其实没有什么区别,都是一瞬间执行完毕...
哈希表的存储主干为线性存储,这也是它在理想状态(无冲突)下时间复杂度为O(1)的关键所在。普通线性存储的存储内容与索引地址之间没有任何的联系,只能通过索引地址推算出存储内容,不能从存储内容推算出索引地址,是一个单向不可逆的过程,而HashMap存储的是一个<key, value>的键值对,通过key和索引地址建立了一层关系...
之前的map的底层实现就是平衡二叉搜索树,但是unordered_map的底层实现是用哈希表,所以map的时间复杂度是logn,而unordred_map不是,unordered_map时间复杂度不稳定,平均为O(c),取决于哈希函数。极端情况下可能为O(n) 存储方式 链式存储 数组存储 父节点的数组下表是i,那么它的左孩子就是i * 2 + 1,右孩子就...
处理到期任务: 红黑树查找到最后过期的任务节点为最左侧节点, 因此时间复杂度为O(log2N) 最小堆 添加/查找任务: 时间复杂度为O(log2N) 删除任务: 时间复杂度为O(n), 可通过辅助数据结构(map)来加快删除操作 处理到期任务: 最小节点为根节点, 时间复杂度为O(1) ...
例如:C++标准模板库中的map就是一种关联式容器,内部基于红黑树实现。红黑树是一种平衡二叉树,能够提供良好的操作效率,插入、删除、搜索等关键操作的时间复杂度均为O(log2n)O(log2n),Linux的epoll也是使用了红黑树。 而对于Python来讲,映射型容器指的就是字典,我们说字典在Python内部是被高度优化的。因为不光...
hashmap的时间复杂度 为O(1)(理想情况),空间复杂度 为 N / 扩容因子 通俗一点来说, hashmap 是一个查询速度快(常数级别),内存占用多(内存使用有效率低于扩容因子)的数据结构。 良心的说,Hashmap 和他的近亲 treemap 相比,其实并不适合在内存紧张的移动端使用。