因此,"unordered_map"会分配两次内存的原因是: 初始时,unordered_map会分配一块内存用于存储桶的数组,数组的大小由容器的大小和负载因子决定。 当unordered_map需要重新调整哈希表的大小时,会分配一块新的内存空间,将原有的键值对重新哈希到新的桶中,并释放旧的内存空间。
C++中的unordered_map是一种关联容器,它使用哈希表实现,提供了快速的查找、插入和删除操作。然而,使用unordered_map时可能会遇到一些内存问题。 内存占用:unordered_map在存储元素时会使用动态内存分配,因此在大规模数据存储时可能会占用较多的内存。为了减少内存占用,可以考虑使用reserve函数预分配足够的内存空间。
3. 描述unordered_map扩容的具体过程 扩容过程通常包括以下几个步骤: 计算新容量:根据当前容量和增长因子(通常是 2 倍)计算新的容量。 分配新内存:为新的哈希表分配足够的内存空间。 重新哈希:遍历原哈希表中的每个元素,使用相同的哈希函数计算它们在新哈希表中的位置,并将它们插入到新的哈希表中。 释放旧内存(...
// 拷贝构造函数std::unordered_map<std::string, std::string>umap2(umap);// 移动构造函数// 返回临时 unordered_map 容器的函数std::unordered_map <std::string, std::string >retUmap(){std::unordered_map<std::string, std::string>tempUmap{{"Python 教程","http://c.biancheng.net/python/"}...
3.删除的时候需要设置删除标记,造成额外的空间和操作; 2.2拉链法 如果发生冲突,就继续往前一个元素上链接,形成一个链表,Java的hashmap就是这种方法。 优点 1.对于记录总数频繁可变的情况处理的较好; 2.结点是动态分配,不会造成内存的浪费; 3.删除记录比较方便,可是直接通过指针操作; ...
3.空间优化:为了减少内存占用和提高性能,unordered_map在扩容时会考虑空间优化策略。例如,它会将元素存储在连续的内存块中,以减少内存碎片和提高访问效率。 三、扩容过程 扩容过程主要包括以下几个步骤: 1.计算新容量的哈希表:根据当前元素数量和预设容量,计算出新的哈希表大小。这个大小通常是一个特定的整数倍,以充...
这个特性提供了一种新的内存分配策略,允许开发者更灵活地控制内存的分配与回收。基于此特性,std::pmr 命名空间被引入,其中包含了一系列使用多态分配器的容器,std::pmr::unordered_map 就是这些容器之一。 std::pmr::unordered_map 本质上是 std::unordered_map 的一个特化版本,它使用了多态分配器 (std::pmr:...
unordered_map 是关联容器,含有带唯一键的键-值 pair 。搜索、插入和元素移除拥有平均常数时间复杂度。 元素在内部不以任何特定顺序排序,而是组织进桶中。元素放进哪个桶完全依赖于其键的哈希。这允许对单独元素的快速访问,因为一旦计算哈希,则它准确指代元素所放进的桶。
在标头<unordered_map>定义 template< classKey, classT, classHash=std::hash<Key>, classKeyEqual=std::equal_to<Key>, classAllocator=std::allocator<std::pair<constKey, T>> >classunordered_multimap; (1)(C++11 起) namespacepmr{ template< ...
调整负载因子:unordered_map有一个负载因子的概念,表示哈希表中元素的平均数量。可以通过调整负载因子来控制哈希表的大小,从而提高性能。 预分配内存空间:可以使用reserve函数在使用unordered_map之前预分配足够的内存空间,避免频繁的内存重新分配。 使用其他容器:如果unordered_map的性能问题无法解决,可以考虑使用其他...