总体来看,两个实现的效率都很高,稳定(斜率不变,意味着单位时间内插入条数没有变化),插入8000万条数据最多只需要4.5s, 在使用 ServerFrame::HashMap插入数据的时候,HashMap甚至能够达到 stl::unordered_map的10倍;当key不存在的时候,HashMap 查找速度也比 unordered_map 快4倍, key 存在的时候,容量少于5000万条...
在STL库中,unordered_map类是一个已经实现好的哈希表,其初始化如下 #include <unordered_map> using namespace std; int main() { unordered_map<string,int> a;//哈希表的键类型和值类型可以任意 //向哈希表中插入一个元素有如下几种方法 a.insert({"try1",1});//insert参数为一个pair a.emplace("...
本文将详细介绍C++中hashmap的STL方法,包括其基本原理、使用方法及一些实际应用。 一、hashmap的基本原理 hashmap是一种将键和值相关联的数据结构,它通过哈希函数将键映射到存储值的位置。这样可以实现快速的查找、插入和删除操作,时间复杂度为O(1)。在C++中,STL提供了unordered_map模板类用来实现hashmap。
在Linux系统中,STL(Standard Template Library)是一个强大的C++标准库,提供了众多数据结构和算法,方便开发者编写高效的程序。其中之一是HashMap,是一种高效的哈希表数据结构,可以快速地进行插入、删除和查找操作。 HashMap在Linux中的使用非常普遍,特别是在处理大量数据时。通过使用HashMap,开发者可以快速地建立起键和...
总体来看,两个实现的效率都很高,稳定(斜率不变,意味着单位时间内插入条数没有变化),插入8000万条数据最多只需要4.5s, 在使用 ServerFrame::HashMap插入数据的时候,HashMap甚至能够达到 stl::unordered_map的10倍;当key不存在的时候,HashMap 查找速度也比 unordered_map 快4倍, key 存在的时候,容量少于5000万条...
STL 中的 map 内部是平衡二叉树,所以平衡二叉树的性质都具备。查找数据的时间也是对数时间。vector,在分配内存上一般要比 new 高效的多。 为什么说 hash_map 是对数级的?在不碰撞的情况下,hash_map是所有数据结构中查找最快的,它是常数级的。 如果对问题设计了足够好的hash算法,保证碰撞率很低,hash_map的查找...
C++中使用STL的hashmap 今天在使用STL中的hash_map模板遇到使用PTCHAR作为Key时无法对字符串进行正确比较的问题，在网上查找相应的文章可惜没有找到，但找到了http://www.stlchina.org/twiki/bin/view.pl/Main/STLDetailHashMap和 http://www.cppblog.com/guojingjia2006/archive/2008/01/12/41037.aspx两篇 文...
title: 'CS106L Assignment 2: STL HashMap' date: 2024-02-08 18:30:02 tags: C++ typora-root-url: CS106L-Assignment-2-STL-HashMap 资源请见Assignment 2. Lecturer AveryAssignment 2 Grading Overview. Milestone 1: Const-Correstness 更改main.cpp中student_main()调用函数的参数. ...
今天在使用STL中的hash_map模板遇到使用PTCHAR作为Key时无法对字符串进行正确比较的问题,在网上查找相应的文章可惜没有找到,但找到了http://www./twiki/bin/view.pl/Main/STLDetailHashMap和http://www./guojingjia2006/archive/2008/01/12/41037.aspx两篇文章对解决我的问题帮了大忙,特将其内容贴出。
linuxstlhashmap使用 Linux中的STLHashMap使用 在Linux系统中,STL(Standard Template Library)是一个强大的C++标准库,提供了众多数据结构和算法,方便开发者编写高效的程序。其中之一是HashMap,是一种高效的哈希表数据结构,可以快速地进行插入、删除和查找操作。HashMap在Linux中的使用非常普遍,特别是在处理大量数据时。