其时间复杂度为OlogN,如果采用for循环进行遍历数据时间复杂度为ON。如果map中的数据量比较少时,采用find和for循环遍历的效率基本没有太大的区别,但是在实际的开发过程中,存储在map中的数据往往是大量的,这个时候map采用find方式效率比遍历效率高的多。 确定采用find方式查找数据后,我们需要考虑存储map的空间复杂度,...
map是一个key-value值对,key唯一,可以用find进行快速的查找。 其时间复杂度为O(logN),如果采用for循环进行遍历数据时间复杂度为O(N)。 如果map中的数据量比较少时,采用find和for循环遍历的效率基本没有太大的区别,但是在实际的开发过程中,存储在map中的数据往往是大量的,这个时候map采用find方式效率比遍历效率高...
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(...
而unordered_map内部是hash表实现的,查找效率可以达到O(1)。 3.格式:map\unordered_map<key, value> m 4.成员方法: 插入 m[2] = 212\\如果键值2已存在,则更新相应的值 m.insert({ 'd', 100 }) 判空 empty() 查找 iterator find (key);\\如果找到则返回该迭代器,否则返回end() if(m.find(key)...
哈希搜索,也叫散列查找,是一种通过哈希表(散列表)实现快速查找目标元素的算法。哈希搜索算法通常适用于需要快速查找一组数据中是否存在某个元素的场景,其时间复杂度最高为 O(1),而平均情况下的时间复杂度通常相当接近 O(1),因此在实际应用中具有很高的效率和性能。
考虑到排序的时间复杂度一般为O nlg(n)，所以还是牺牲一定的空间换时间复杂度为O (1)的。当然，如果空间比时间宝贵的话，建议用第一种。或者你自己愿意试一下，这里给出第二个的代码，考虑到数组太消耗空间，使用STL中的map。map内部是用红黑树实现的，所以空间复杂度是O nlg(n)的，比数组的O(1...
这里给出三种数据查找方法第一种:用 count 函数来判定关键字是否出现,其缺点是无法定位数据出现位置,由于 map的特性,一对一的映射关系,就决定了 count 函数的返回值只有两个,要么是0,要么是 1,出现的情况,当然是返回 1 了第二种:用 find 函数来定位数据出现位置, 15、它返回的一个迭代器,当数据出现时,它...
find(x)查找key为x的二元组. []操作符 h[key]返回key映射的value的引用,时间复杂度为O(logn). []操作符是map最吸引人的地方,我们可以很方便地通过h[key]来得到key对应的value,还可以对h[key]进行赋值操作,改变key对应的value. map的遍历 #include<iostream>#include<set>#include<map>#include<unordered_...
std::map<int, int> my_map; // 插入数据 for (int i = 1; i <= 10; ++i) { my_map[i] = i; } // 查找数据 std::cout << "Find 5: " << my_map[5] << std::endl; // 排序 std::vector<int> nums; for (const auto& pair : my_map) { nums.push_back(pair.first); ...