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(...
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...
}intmain(intargc,char*argv[]){srand(0);map_test();Sleep(1000);srand(0);hash_map_test();system("pause");return0; } 详解: map(使用红黑树)与unordered_map(hash_map)比较 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...
map c(beg,end) //创建一个map/multimap,并使用beg到end范围内的值进行初始化 map c(beg,end,op) //创建一个map/multimap,并使用beg到end范围内以op原则排序后的值进行初始化 map c(initlist) //创建一个map/multimap,并使用初始化列表进行初始化 map c = initlist //创建一个map/multimap,并使用初始...
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。
在数据结构方面,由于地点是名称和实体对象之间是一一对应的,路口所属路直接也是一一对应的,故我在很多地方使用了 c++ STL 中的 std::map 这一数据结构。std::map 是基于红黑树实现的一种键值相对应的类型,使用效果非常类似于哈希表,但是其查找的复杂度为 O(logn),稍慢于哈希表。程序中由于路口和线路数目有限...
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。
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...
hashmap和treemap查询平均时间复杂度 hashmap搜索的时间复杂度,hashSet,hashtable,hashMap都是基于散列函数,时间复杂度O(1),但是如果太差的话是O(n);TreeSet==>O(log(n))==>基于树的搜索,只需要搜索一半即可O⑴的原因是离散后,下标对应关键字hash就是散列,甚至再