插入操作:向std::map中插入一个元素的平均时间复杂度为O(log n),其中n是std::map中已有元素的数量。 查找操作:在std::map中查找一个元素的平均时间复杂度为O(log n),其中n是std::map中已有元素的数量。 删除操作:从std::map中删除一个元素的平均时间复杂度为O(log n),其中n是std::map中...
而 std::unordered_map 的查找操作的平均时间复杂度为 O(1),即常数时间。这是因为哈希表可以通过哈希函数直接计算出元素所在的位置,而不需要进行比较操作。 内存占用:由于 std::map 使用红黑树存储元素,并且需要维护树的平衡性,因此它通常占用的内存比 std::unordered_map 多。而 std::unordered_map 使用哈希表...
另外容易验证 std::set 和 std::map 的 sizeof() 是一样的。 注意rb_tree 中的 header 不是 root 节点,其 left 和 right 成员也不是指向左右子节点,而是指向最左边节点(left_most)和最右边节点(right_most),后面将会介绍原因,是为了满足时间复杂度。header.parent 指向 root 节点,root.parent 指向 header...
在红黑树上做查找、插入、删除操作的时间复杂度为O(logN)。 而std::unordered_map对应哈希表,哈希表的特点就是查找效率高,时间复杂度为常数级别O(1), 而额外空间复杂度则要高出许多。 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...
插入和查找性能:由于树的平衡特性,std::map的插入和查找操作的时间复杂度为 O(log n),其中 n 是元素的数量。 红黑树的维护:在插入和删除操作中,std::map需要维护红黑树的属性,这涉及到颜色的变更和树的旋转。 需要注意的是,虽然我们讨论了std::string和std::map的一般实现原理,但具体的实现可能会因编译器和...
std::map: std::map是有序关联容器,按照键值进行自动排序,默认按照键的升序排列。 内部实现使用红黑树(Red-Black Tree),因此查找、插入和删除操作的平均时间复杂度为 O(log n)。 需要额外的空间来存储树节点的指针,因此相对于std::unordered_map占用更多的内存。
尽管std::unordered_map 在平均情况下具有 O(1) 的时间复杂度,但在最坏情况下,其时间复杂度可能会退化到 O(n)。这通常发生在哈希函数导致大量冲突(即多个键映射到哈希表的同一位置)时。为了避免这种情况,通常选择良好的哈希函数和适当的负载因子(load factor)。 4. std::unordered_map的空间复杂度 std::unord...
它的查找、插入和删除操作的时间复杂度为 O(log n)。 std::unordered_map 基于哈希表实现,通过哈希函数将键分布到不同的槽中。它通常提供更快的查找性能,平均时间复杂度为 O(1),但在最坏情况下可能会退化到 O(n)。它不保证元素的顺序。 选择使用哪一个取决于是否需要有序数据以及对性能的具体要求。 2. ...
unordered_map: unordered_map内部实现了一个哈希表(也叫散列表,通过把关键码值映射到Hash表中一个位置来访问记录,查找的时间复杂度可达到O(1),其在海量数据处理中有着广泛应用)。因此,其元素的排列顺序是无序的。哈希表详细介绍 优缺点以及适用处 map: ...
std::map 的内部实现基于红黑树，这是一种自平衡的二叉搜索树。红黑树保证了操作（如查找、插入和删除）的时间复杂度为 O(log n)。了解红黑树的性质对于理解 std::map 的性能至关重要。性质性能特点 插入操作在最坏情况下需要 O(log n) 时间，因为可能需要进行树的旋转操作来维持红黑树的性质。