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(...
map(映射)和multimap(多重映射):查找时间复杂度为O(log n),底层通常使用红黑树实现,按键进行自动排序。 stack(栈)和queue(队列):查找时间复杂度为O(n),因为它们是容器适配器,提供了先进先出(FIFO)或后进先出(LIFO)的接口,并不支持快速查找操作。
zld zld 是基于 ld64 开发的优化版链接器,增加并发数、使用效率更快的数据结构去优化 link 过程,当然我们也可以参与优化 zld,如飞书一位大佬就通过 map 查找优化线性查找,降低算法时间复杂度优化了符号决议的耗时。 线性查找 map 查找 接入zld 数据对比 ld64 数据: zld 数据: 结论 数据对比: 优化前:3.79m 优...
比如一个班级中,每个学生的学号跟他的姓名就存在着一一映射的关系,这个模型用map可能轻易描述,很明显学号用int描述,姓名用字符串描述(本篇文章中不用char *来描述字符串,而是采用STL中string来描述),下面给出map描述代码: Map<int, string> mapStudent; 1. map的构造函数map共提供了6个构造函数,这块涉及到内存...
map c = initlist //创建一个map/multimap,并使用初始化列表进行初始化 c.~map() //销毁所有元素并释放内存 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 13. 14. 15. 16. 17. 18. 19. 20. 21. 在这里map可能是如下的一种: ...
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...
在主函数中,我们首先创建了一个新的哈希表,然后向哈希表中插入若干个节点,接着查找键值为2的节点并输出结果,最后删除键值为1的节点并输出结果。 需要注意的是,哈希表的实现涉及到很多细节问题,比如哈希函数、冲突解决方法等,如果没有特殊需求,可以使用已经实现好的哈希表库,例如C++ STL库中的 unordered_map 类。
彻底学会时间复杂度和空间复杂度 【数据结构】 数组(Array) 链表(Linked List) 栈(Stack) 队列(Queue) 散列表(Hash table) 堆(Heap) 树(Tree) 图(Graph) 【操作数据结构】 查找 插入 删除 修改 排序 【数据结构书籍推荐】 《大话数据结构》、《数据结构与算法分析》 【算法】 学习算法的套路很简单,多看、...
《算法导论》这本书指出,红黑树检索的时间复杂度为Log2(N),这是比较高效的算法,例如: 如果map包含64个记录,查询某个记录最多只需要对比6次; 包含1000个记录的map,查询某个记录最多只需要搜索10次; 包含100万个记录的map,查询某个记录最多只需要搜索20次。
multiset 红黑树 插入、删除、查找 O(log2n) 有序 可重复 map 红黑树 插入、删除、查找 O(log2n) 有序 不可重复 multimap 红黑树 插入、删除、查找 O(log2n) 有序 可重复 hash_set 哈希表 插入、删除、查找 O(1) 最差 O(n) 无序 不可重复 hash_multiset 哈希表 插入、删除、查找 O(1)...