std::map是个自平衡的红黑树,他的效率是平均的 hash_map的是一个hash表,只要你的hash算法足够唯一,你的效率可以达到O(1) 翻书时大牛就在旁边,就问了他,把情况和他一说。他立刻点名: 用hash_map的效率确实会比map的高,但你的数据才2000多,两者在这里数量级上的效率差异应该很小。主要的问题应该在于你的map...
结论:unordered_map查找效率快五倍,插入更快,节省一定内存。如果没有必要排序的话,尽量使用 hash_map(unordered_map 就是 boost 里面的 hash_map 实现)。
int>testMap;std::random_device rd;std::mt19937gen(rd());std::uniform_int_distribution<int>dist(1,1000000);// 插入100,000个随机键值对for(int i=0;i<100000;++i){int key=dist(gen);int value=i;testMap[key]=value;}// 测试查找操作的效率int totalIterations=100000;int foundCount=0;...
高效的插入、删除和查找操作:std::map使用平衡二叉搜索树的数据结构,使得在插入、删除和查找操作上都具有较高的效率。这使得std::map在需要频繁进行这些操作的场景下非常有用。 支持各种操作:std::map提供了一系列的成员函数和迭代器,支持对键值对进行插入、删除、查找、遍历等操作。同时,还提供了一些查找特定键或...
但是unordered_map执行效率要比map高很多 对于unordered_map或unordered_set容器,其遍历顺序与创建该容器时输入的顺序不一定相同,因为遍历是按照哈希表从前往后依次遍历的 #include <iostream>#include<functional>#include<string>usingnamespacestd;intmain()
在C++中,std::map是一个关联容器,用于存储键-值对。它基于红黑树的数据结构来实现,因此在插入、查找、删除等操作上具有较高的效率。std::map可以实现以下功能:1. 键-值对的存储和...
在这个示例中,我们首先创建并初始化了一个std::map。然后,我们演示了如何插入元素,查找元素,删除元素,获取map的大小,并遍历map。每个操作的函数原型以及说明都在对应的注释中提供。 2. 插入操作 2.1 哈希表的插入过程及其效率 哈希表(Hash Table,又称散列表)是一种特殊的数据结构,它能在平均时间复杂度为 O(1)...
所以对于需要高效率查询的情况,使用std::unordered_map容器,但是std::unordered_map对于迭代器遍历效率并不高。 而如果对内存大小比较敏感或者数据存储要求有序的话,则可以用std::map容器。
1. 查找效率:hash_map > unordered_map > map 2. 随着容量的增加,hash_map, unordered_map的查找效率有所降低,但浮动不大毕竟是常量级别。map的效率直线下降。。。 3. 容量为一千万的时候,程序同样崩溃 实验结果如下图: Release模式 Debug模式(注意:相比Release模式还降低了10倍的查询量) ...