#include <iostream>#include <map>int main() {// 创建并初始化一个mapstd::map<std::string, int> m = { {"Alice", 25}, {"Bob", 22}, {"Charlie", 30} };// 插入元素// std::pair<iterator,bool> insert (const value_type& val);m.insert(std::make_pair("David", 32));// 查找...
std::map 和std::vector 是C++标准模板库(STL)中两种不同的容器类型,它们的设计目的和使用场景有所不同: std::vector: 数据结构:std::vector 在内存中是连续存储的,它通常采用动态数组的方式实现。这意味着元素在内存中的位置是连续的,支持随机访问,并且可以通过索引直接访问任意元素。 特点: 索引访问速度快(时...
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;...
在云计算领域中,std::map是一种常用的数据结构,用于存储键值对。它是C++标准库中的一个关联容器,用于存储键值对,其中键是唯一的。std::map是一种有序的容器,它会根据键的顺序自动排序。 在云计算领域中,std::map的应用场景包括: 配置管理:使用std::map来存储配置信息,例如服务器的IP地址、端口号、数据库连接...
std::map 是基于红黑树实现的关联容器,它存储了键值对(pair)的集合,并且每个键都是唯一的。std::map 中的元素按照键的顺序自动排序,这使得它在需要有序数据时非常有用。 内部实现 红黑树 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(...
std::map<enum类,std::string>是一种用于存储枚举类型和字符串之间映射关系的数据结构。它可以将枚举值作为键,与对应的字符串值进行关联。 在C++中,可以通过以下步骤来使用std::map<enum类,std::string>: 定义一个枚举类型: 代码语言:txt 复制 enum class MyEnum { ...
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::map的底层实现是基于红黑树的,这是一种高度平衡的二叉搜索树。这种数据结构使得map在进行查找时的效率非常高。此外,map的插入操作对其他节点的干扰非常小,这得益于它在插入新节点时会通过哈希函数找到相应的位置,然后更新链表,从而避免了整个树结构的移动。
map作为一个常用的std,其基本用法就是key,value 一般key就是一个整型数据,value要么是一个对象数据要么是一个对象/结构体。 存储关系类型的数据,比如好友数据,一般用法是: std::map<好友ID,好友数据> 就是把这个map数据放置到玩家身上,但是这样会势必造成玩家类的臃肿, ...
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。