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...
std::map是C++标准库中的关联容器,它基于红黑树实现,并提供了索引运算符和插入方法来操作元素。索引运算符可以通过关键字快速访问map中的元素,而插入方法可以将新的元素插入到map中。 性能比较方面,索引运算符和插入方法在不同场景下具有不同的性能表现。 索引运算符性能比较: 时间复杂度:std::map的索引运算符[...
1. 内部实现:std::map是基于红黑树实现的,它是一种平衡二叉搜索树,元素按照键值进行排序。而std::unordered_map是基于哈希表实现的,它通过哈希函数将键映射到桶中,因此元素的顺序是无序的。 2. 插入和查找时间复杂度:对于std::map,插入和查找的时间复杂度为O(log n),其中n是元素的数量。而对于std::unordere...
std::map: 当你需要有序的键值对或需要频繁地进行范围查询时,使用std::map是更好的选择。 std::unordered_map: 当你不需要有序的键值对,并且主要关心查找、插入和删除的速度时,使用std::unordered_map是更好的选择。 空间使用: std::map: 由于红黑树的结构,它可能会使用更多的内存。 std::unordered_map: ...
std::map对应的数据结构是红黑树。红黑树是一种近似于平衡的二叉查找树,里面的数据是有序的。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。
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::set/std::map (以下用 std::map 代表) 是常用的关联式容器,也是 ADT(抽象数据类型)。也就是说,其接口(不是 OO 意义下的 interface)不仅规定了操作的功能,还规定了操作的复杂度(代价/cost)。例如 set::insert(iterator first, iterator last) 在通常情况下是 O(N log N),N 是区间的长度;但是如果...
std::unordered_map 是一个基于哈希表的关联容器,它提供了平均情况下快速的查找、插入和删除操作。然而,在最坏情况下,其时间复杂度可能会退化到 O(n),这取决于哈希函数的质量和负载因子的设置。因此,在选择是否使用 std::unordered_map 时,需要权衡其平均性能优势和最坏情况下的性能退化风险。对于需要快速查找且...
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。
由于std::map中，元素的key是唯一的，我们经常遇到这样的场景，向map中插入元素时，先检测map指定的key...