map vs unordered_map in C++先决条件:std::map、std::unordered_map说到效率,地图和无序地图有着巨大的差异。我们必须知道两者的内部工作,才能决定使用哪一个。 区别: | map | unordered_map --------------------------------------------------------- Ordering |
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...
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...
#include <cstdio>#include<iostream>#include<unordered_map>//两个头文件都行//#include <tr1/unordered_map>usingnamespacestd;intmain(intargc,charconst*argv[]){ 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;//...
{ // 创建hash对象 std::unordered_map<int, std::string> hashTable; // 添加元素 hashTable[0] = "False"; hashTable[1] = "True"; // 迭代并打印 for (const auto& node : hashTable) { std::cout << "Key = " << node.first << " Value = " << node.second << std::endl; } ...
map<k, v> m; map<k, v> m(m2); map<k, v> m(b, e); 上述第一种方法定义了一个名为m的空的map对象;第二种方法创建了m2的副本m;第三种方法创建了map对象m,并且存储迭代器b和e范围内的所有元素的副本。 map的value_type是存储元素的键以及值的pair类型,键为const。 3、map对象的一些基本操作 ...
unordered_map<int, int> imap{{1,11},{2,22}}; map<string,int>::mapped_type m1 = smap["aa"];//m1为int cout << m1 << endl; unordered_map<string,int>::mapped_type m2 = imap[2];//m2为int cout << m2 << endl; smap["aa"] = 33; ...
因此,我在C ++中编码了我的解决方案,其中我使用了 unordered_map 作为我的哈希桌。我正在确保低 load 在哈希桌上。但这仍然需要 1hr 15mins 完成(成功)。现在,我想知道它是否应该是慢的。进一步降低负载因子没有给出任何相当大的性能提升。我不知道我可以在哪里优化代码。我尝试了不同的负载因素,没有帮助。这...
#include <bits/stdc++.h> using namespace std; class Solution { public: bool containsNearbyDuplicate(vector<int> &nums, int k) { int n = nums.size(), idx = 0; unordered_map<int, int> nmap; for (int i = 0; i < n; ++i) { auto iter = nmap.find(nums[i]); if (iter !=...
1.5 unordered_set(无序集合)基于哈希表实现,不能存放重复的元素。 1.5 unordered_map是关联容器,含有带唯一键的键-值对。搜索、插入和元素移除拥有平均常数时间复杂度。 1、C/C++中常用容器功能汇总 1.1 vector(数组)封装动态数组的顺序容器。 at():所需元素值的引用。 front():访问第一个元素(返回引用)。