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),返回0表示不存在,1表示存在。遍历unordered_map:可以使用迭代器进行遍历:for(auto it = unordered_map_name.begin(); it != unorder...
unordered_map<int,int>mp;//创建printf("%d\n", mp[100]);//默认为0,注意:此时mp里已有一个元素的key是100,value是0mp[12]=1;//简单赋值mp[5]=5; mp.erase(12);//两种erase方法printf("key: 12 -> value: %d\n", mp[12]); mp[12]=101; unordered_map<int,int>::iterator it;//迭代...
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)。 哈希函数也是有消耗的(应该是常数时间),这时候用于哈希的消耗大于对红黑树查找的消耗(O(logn)),所以unordered_map...
1)unordered_map和map类似,都是存储的key-value的值,可以通过key快速索引到value。不同的是unordered_map不会根据key的大小进行排序,2)存储时是根据key的hash值判断元素是否相同,即unordered_map内部元素是无序的,而map中的元素是按照二叉搜索树存储,进行中序遍历会得到有序遍历。3)所以使用时map的key需要定义operat...
先按照顺序对字符串进行遍历,然后用哈希表存储频率,最后按照这个频率排序即可。这一个题的目的主要是在一开始,先熟悉一些字符串相关题目专属的api,也算是一个过渡。 好的,我们直接看代码。 class Solution { public: string frequencySort(string s) { unordered_map<char, int> mp; // 创建哈希表 int length...
unordered_map容器和 map 容器一样,以键值对(pair类型)的形式存储数据,存储的各个键值对的键互不相同且不允许被修改。但由于 unordered_map 容器底层采用的是哈希表存储结构,该结构本身不具有对数据的排序功能,所以此容器内部不会自行对存储的键值对进行排序。底层采用哈希表实现无序容器时,会将所有数据存储到一整块...
这是一个很容易被忽视的坑点,这段代码用了 const 引用,但是因为类型错了,所以还是会发生拷贝,因为 unordered_map element 的类型是,所以在遍历时,推荐使用 const auto&,对于 map 类型,也可以使用结构化绑定。 (三)隐形的析构 在C++代码中,我们几乎不会主动去调用类的析构函数,都是靠实例离开作用域后自动析构...
从C++11开始提供的容器,无序的容器,unordered_map、unordered_multimap、unordered_set、unordered_mutiset 特性:查找、删除、插入:理论上为O(1),但是实际上要考虑碰撞的问题 底层数据结构为哈希表,解决冲突的策略使用的是拉链法,通过在不同桶中新建节点的方式来避免冲突 ...
性能测试包括读写操作计时，结果显示Morn在不同数据量和键值类型下性能表现良好，特别是在数据量不大或键值为字符串时。测试结果显示，Morn在数据量不大时性能优秀，特别是在处理字符串键值时。对于大数据量测试，Morn在某些情况下不如std::map或std::unordered_map，特别是在键值为整数且数据量大时。
(false); int a, b; cin >> a >> b; unordered_map<int, int> primes; for (int i = a, j = 1; j <= b; j++, i--) { process(i, primes, true); process(j, primes, false); } vector<int> res; res.push_back(1); for (auto& [k, v] : primes) { for (int i = 0...