桶的数量:桶的数量决定了 unordered_map 的大小。增加桶的数量可以减少冲突,提高查找效率,但也会增加内存开销。需要根据实际应用的需求来选择合适的桶数量。 插入和删除操作:对于插入和删除操作,unordered_map 的平均时间复杂度是 O(1)。但在最坏情况下,如果所有键都映射到同一个槽位上,那么插入和删除操作的时间...
(2)size() 函数返回 unordered_map 中存储的键值对的数量。 1 #include <iostream> 2 #include <unordered_map> 3 4 int main() { 5 std::unordered_map<int, std::string> myMap = {{1, "one"}, {2, "two"}, {3, "three"}}; 6 7 std::cout << "Size of myMap: " << myMap.siz...
将该键值对中键的值带入设计好的哈希函数,会得到一个哈希值(一个整数,用 H 表示); 将H 和无序容器拥有桶的数量 n 做整除运算(即 H % n),该结果即表示应将此键值对存储到的桶的编号; 建立一个新节点存储此键值对,同时将该节点链接到相应编号的桶上。 哈希表存储结构有一个重要的属性,称为负载因子(lo...
unordered_map容器的count函数用于返回容器中键值为指定值的元素的数量。该函数的语法如下: ```c++ size_t count(const key_type& k) const; ``` 其中,参数k代表需要查找的键值。 此函数返回值为size_t类型,即元素数量,如果容器中不存在与指定键值相对应的元素,则返回0。 需要注意的是,该函数的返回值类型为...
reserve : 请求保留桶的数量至给定值。 注意到,没有函数能改变桶的容量,可能桶也是动态增长的。 Observers hash_function : 返回哈希函数(在声明时作为参数传入,或默认的位于funtional头文件中的hash)。 key_eq : 返回key的相等性谓词,情况与hash_function相似。 C++...
("Linux教程", "http://c.biancheng.net/linux/"); //输出 umap 存储键值对的数量 cout << "umap size = " << umap.size() << endl; //使用迭代器输出 umap 容器存储的所有键值对 for (auto iter = umap.begin(); iter != umap.end(); ++iter) { cout << iter->first << " " << ...
每次插入操作都会检查哈希表的负载因子(即元素数量与桶数量的比值)。 如果负载因子超过了哈希表的最大负载因子(max_load_factor()),哈希表会自动扩展,增加桶的数量并重新分配所有元素到新的桶中。这就是所谓的再散列(rehashing)。 再散列过程中,所有元素都将被重新哈希和插入新的桶中,这样可以保证哈希表的高效性...
每个桶可以存储一个或多个键值对。桶的数量通常是一个质数或 2 的幂次,以减少哈希冲突。 哈希冲突处理: 当两个不同的键被哈希到相同的桶时,就会发生“哈希冲突”。 std::unordered_map采用链地址法(Chaining)来解决冲突,每个桶存储一个链表或类似的结构,以保存冲突的键值对。
在上述代码中,我们先创建了一个包含5个键值对的unordered_map,然后调用了rehash函数并传入10作为参数。在重新哈希之前,unordered_map的大小为5,桶的数量为8。在重新哈希之后,unordered_map的大小仍为5,但桶的数量变为了16。 需要特别注意的是,rehash函数的时间复杂度为O(n),其中n表示要重新分配的桶的数量。因此,...
unordered_map的大小表示其中元素的数量,可以使用size()函数来获取。例如: ```C++ std::cout << "size of map_name: " << map_name.size() << std::endl; ``` 而unordered_map的容量表示哈希表中可以容纳元素的数量。如果unordered_map中的元素数量超过了容量大小,就需要重新调整哈希表的大小。 但是在un...