方法二:哈希表 classSolution{public:vector<int>twoSum(vector<int>& nums,inttarget){ unordered_map<int,int> hashtable;for(inti =0; i < nums.size(); ++i) {autoit = hashtable.find(target - nums[i]);if(it != hashtable.end()) {return{it->second, i}; } hashtable[nums[i]] = i...
所以实际上定义的map<int,string> map,底层是定义了map<int, string, less<int>,alloc> imap, 里面内含了红黑树的结构。 map可以有着特殊的操作符[ ],当使用key值做索引搜索目标值,如果map中没有对应的值则会自动创建一个,注意,multimap不支持[ ]操作符,只能使用insert(pair...)的形式。 五、容器hashtable...
using namespace std; int main() { unordered_map<int,int> maptest; maptest[1] = 2; cout << maptest[1]<< endl; maptest[1] = 3; cout << maptest[1]<< endl; maptest.insert(pair<int, int>(1,4)); cout << maptest[1]<< endl; return 0; } 输出2 3 3 1、头文件 2、中...
unordered_map可以以多种方式构造: // 默认构造std::unordered_map<int,std::string>myMap;// 构造并初始化std::unordered_map<int,std::string>myMap={{1,"one"},{2,"two"}};// 构造并指定初始容量std::unordered_map<int,std::string>myMap(10);// 构造并复制另一个 unordered_mapstd::unordered...
void insert_n(std::unordered_map<int, int>& map, int start, int n) { for (int idx = start; idx < start + n; ++idx) { map.insert({ idx, idx }); } std::cout << "bucket_cout: " << map.bucket_count() // 桶的个数 ...
unordered_map对比python的dict性能差多少? unordered_map中的key使用string还是int效率更高? 先以24字节长度的字符串做key,生死10000个存在字典里面,然后在遍历查询10000000次,看最终消耗 #include<iostream>#include<string>#include<random>#include<unordered_map>#include<windows.h>usingnamespacestd;usingstd::strin...
unordered_map<int,string> myMap;for(auto& pair : myMap) {// 使用 pair.first 和 pair.second 访问键值对} 避免频繁拷贝:在遍历unordered_map时,如果需要修改值,应该使用引用或指针避免频繁拷贝。 unordered_map<int,vector<int>> myMap;for(auto& pair : myMap) {vector<int>& values = pair.second...
在C++中,可以使用迭代器来遍历`std::unordered_map`。以下是一种常见的方法:```cpp#include #include int main() { std::...
unordered_map的几种初始化方法 1、使用列表初始化 #include <unordered_map> int main() { // 使用列表初始化 std::unordered_map<char, int> m1 = {{'a', 1}, {'b', 2}, {'c', 3}}; // 另一种等价的写法 std::unordered_map<char, int> m2{{'a', 1}, {'b', 2}, {'c', 3...
count(); return splitmix64(x + FIXED_RANDOM); } }; unordered_map<int, int, custom_hash> mp; 其主要思路是通过给与哈希函数随机性,以防止被特别设计的数据制造出大量的哈希碰撞。自定义哈希函数后,就可以愉快的AC掉这道题啦。 结论 在数据量能够满足O(nlogn)要求的情况下,尽量使用二分查找的方法,...