1.maplive.insert(pair<int,string>(102,"aclive"));2.maplive.insert(map<int,string>::value_type(321,"hai"));3, maplive[112]="April";//map 中最简单最常用的插入添加!3,map 中元素的查找:find()函数返回一个迭代器指向键值为 key 的元素,如果没找到就...
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(...
插入键值对:unordered_map_name[key] = value;,或者使用insert()函数:unordered_map_name.insert(std::make_pair(key, value));查找值:unordered_map_name[key],返回键对应的值。删除键值对:使用erase()函数:unordered_map_name.erase(key);判断键是否存在:使用count()函数:unordered_map_name.count(key),返...
所以在map内部所有的数据都是有序的,且map的查询、插入、删除操作的时间复杂度都是O(logN)。 unordered_map和map类似,都是存储key-value对,可以通过key快速索引到value,不同的是unordered_map不会根据key进行排序。unordered_map底层是一个防冗余的哈希表,存储时根据key的hash值判断元素是否相同,即unoredered_map内...
添加map 结构是为了减少查找的时间复杂度,最终最小堆的时间复杂度具体如下。 最小堆的查找最小值的时间复杂度为O(1)。(查找是O(log2n)) 最小堆插入(增加)时间复杂度为O(log2n)。(稳定) 最小堆删除时间复杂度为O(log2n)。(稳定) 最小堆与红黑树比较,它比红黑树更适合做定时器,因为定时器是要经常找...
map理论插入、查询时间复杂度O(logn) unordered_map理论插入、查询时间复杂度O(1) 数据量较小时,可能是由于unordered_map(hash_map)初始大小较小,大小频繁到达阈值,多次重建导致插入所用时间稍大。(类似vector的重建过程)。
unordered_map是使用哈希实现的,占用内存比较多,查询速度比较快,是常数时间复杂度。它内部是无序的,需要实现==操作符。 map底层是采用红黑树实现的,插入删除查询时间复杂度都是O(log(n)),它的内部是有序的,因此需要实现比较操作符(<)。 (19) STL中vector的实现 ...
1) map的下标运算符[]的作用是:将关键码作为下标去执行查找,并返回对应的值;如果不存在这个关键码,就将一个具有该关键码和值类型的默认值的项插入这个map。 2) map的find函数:用关键码执行查找,找到了返回该位置的迭代器;如果不存在这个关键码,就返回尾迭代器。
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...
2. 各操作的时间复杂度插入: O(logN) 查看: O(logN) 删除: O(logN) map/Set 实现原理,各操作的时间复杂度是多少 1. map 实现原理map 内部实现了一个红黑树,红黑树有自动排序的功能,因此 map 内部所有元素都是有序的,红黑树的每一个节点都代表着 map 的一个元素。因此,对于 map 进行的查找、删除、添...