本文采用在随机读取和插入的情况下测试map和unordered_map的效率 笔者的电脑是台渣机,现给出配置信息 处理器 : Intel Pentium(R) CPU G850 @ 2.90GHz × 2 内存 : 7.7GiB 操作系统 : Ubuntu 20.04.2 LTS 64位(Noi Linux 2.0) 由于在数据量小的情况下二者时间差异微乎其微,测试范围从1e4开始到1e7,map unordered_map存储为 int, int二元组,int三元组 单 int测试 插入范围

如何在const成员数中访问stl::map呢?例如如下代码: string ConfigFileManager::MapQueryItem(const string& name) const { if (_map_name_value.find(name) != _map_name_value.end()) { return _map_name_value[name]; } return ""; } 上面的代码会报错:error C2678: 二进制“[”: 没有找到接受“c

2014多校7最水的题   Magical Forest Magical Forest Time Limit: 24000/12000 MS (Java/Others)    Memory Limit: 131072/131072 K (Java/Others) Total Submission(s): 253    Accepted Submission(s): 120 Problem Description    There is a forest can be seen as N * M

13.2 Compare and contrast a hash table and an STL map. How is a hash table implemented? If the number of inputs is small, which data structure options can be used instead of a hash table? 这道题让我们比较哈希表和STL中的map数据结构,在遇到这道题之前,我一直以为map就是c++中的哈希表呢,原来是不同的啊-

转载请注明出处:http://blog.csdn.net/mxway/article/details/21321541 在搜索引擎在通常会对关键字出现的次数进行统计,这篇文章分析下使用C++ STL中的map进行统计,及使用字典树进行统计在运行速度,空间及适用场合进行分析.首先随机生成100万个3-6长度的字符串.为了简化问题,字符串中仅由小写字母组成.另外随机生成10万个长度3-8的字符串用于测试map和字典树在查询方面的效率. 下面是使用map和字典树实现的C++代码: STL map实现统

题目:http://poj.org/problem?id=3096 题意:给定一个字符串S,从中找出所有有两个字符组成的子串,每当组成子串的字符之间隔着n字符时,如果没有相同的子串出现,则输出 "S is surprising." , 反之,则输出 "S is NOT surprising." . 例如 AABA 把它分成两个字符为一个整体的,1..相邻两个字符 AA,AB,BA 没有相同的;    2.隔一个字符的 AB AA 没有相同;          3.隔

ITS_NOTICE_MAP::reverse_iterator it = noticeMap.rbegin(); for ( ; it != noticeMap.rend(); ++it ) { Item_Info* nInfo = it->second; } STL map 函数作用iterator lower_bound( const key_type &key ): 返回一个迭代器,指向键值>= key的第一个元素.iterator upper_bound( const key

问题叙述性说明: 1.binary search tree它是一种二进制树的.对于key值.比当前节点左孩子少大于右子. 2.binary search tree不是自平衡树.所以,当插入数据不是非常随机时候,性能会接近O(N).N是树中节点数目; 3.理想状态下.时间复杂度是O(lgN), N是树中节点的数目: 4.以下给出一个简单的实现,并比較其和STL map的性能.一样的操作,大约耗时为STL map 的2/3. 代码例如以下: #ifndef _BINARY_SEARCH_TREE_H

相同点:字典和map都是泛型,而hashtable不是泛型. 不同点:三者算法都不相同 Hashtable,看名字能想到,它是采用传统的哈希算法:探测散列算法,而字典则采用的是散列拉链算法,效率较高,空间也小.Stl:map使用的是红黑树算法,效率最低为o(nlogn) 这里要注意的是 dictionary使用的是拉链式哈希算法,在算法内部要对KEY进行哈希计算,即 comparer.GetHashCode(object o),就是说在C#中以值类型作KEY时(整形除外)都会发生装箱操作, 如以

STL Map和multimap 容器 map/multimap的简介 map是标准的关联式容器,一个map是一个键值对序列,即(key,value)对.它提供 基于key的快速检索能力.       map中key值是唯一的.集合中的元素按一定的顺序排列.元素插入过程是按排序 规则插入,所以不能指定插入位置.       map的具体实现采用红黑树变体的平衡二叉树的数据结构.在插入操作和删除操作 上比vector快.       map可以直接存取key所对应的value,支持[]操作符,如m

Map是c++的一个标准容器,它提供了很好一对一的关系,在一些程序中建立一个map可以起到事半功倍的效果,总结了一些map基本简单实用的操作!1. map构造函数:map<string , int >mapstring; map<int ,string >mapint;map<sring, char>mapstring; map< char ,string>mapchar;map<char ,int>mapchar; map<int ,ch

题目:https://leetcode.com/problems/two-sum/description/ stl map代码: class Solution { public: vector<int> twoSum(vector<int>& nums, int target) { map<int,int> m; vector<int> v; ;i < nums.size(); i++){ ){ v.push_back(m[target - n

详解C++ STL map 容器 本篇随笔简单讲解一下\(C++STL\)中的\(map\)容器的使用方法和使用技巧. map容器的概念 \(map\)的英语释义是"地图",但\(map\)容器可和地图没什么关系.\(map\)是"映射容器",其存储的两个变量构成了一个键值到元素的映射关系. 比如下图: 我们可以根据键值快速地找到这个映射出的数据. \(map\)容器的内部实现是一棵红黑树(平衡树的一种),因为比较复杂而且与理解并无多大关系,所以不予介绍,有兴趣的读

STL map 简介 转载于:http://www.cnblogs.com/TianFang/archive/2006/12/30/607859.html 1.目录 map简介 map的功能 使用map 在map中插入元素 查找并获取map中的元素 从map中删除元素 2.map简介 map是一类关联式容器.它的特点是增加和删除节点对迭代器的影响很小,除了那个操作节点,对其他的节点都没有什么影响.对于迭代器来说,可以修改实值,而不能修改key. 3.map的功能 自动建立Key - value的

STL - map常用方法 map简述 map是STL的一个关联容器,它提供一对一(其中第一个可以称为关键字,每个关键字只能在map中出现一次,第二个可能称为该关键字的值)的数据处理能力,其作用类似于python之中的字典,由于这个特性,它完成有可能在我们处理一对一数据的时候,在编程上提供快速通道.这里说下map内部数据的组织,map内部自建一颗红黑树(一 种非严格意义上的平衡二叉树),这颗树具有对数据自动排序的功能,所以在map内部所有的数据都是有序的,后边我们会见识到有序的好处. map的基

目录 题目地址 题干 代码和解释 参考 题目地址 Features Track(ACM-ICPC 2018 徐州赛区网络预赛 ) 题干 代码和解释 题意:一个动画有许多 n 帧,每帧有 k 个点,点的坐标 (x,y) 相同则视作同一个点.先要求找出在相邻帧存在的点最多的帧数是多少.比如:点 (1,4) 在第2.3.4.7.8帧存在,则其连续存在于 2-3-4 和 7-8 帧处,其连续存在的最多帧为3帧. 输入:T(样例组数),n(帧数),每帧输入k(此帧点数),其后跟着 2k 个整数表示 k 的

原链接:传送门 今天看到 boost::unordered_map,它与 stl::map的区别就是,stl::map是按照operator<比较判断元素是否相同,以及比较元素的大小,然后选择合适的位置插入到树中.所以,如果对map进行遍历(中序遍历)的话,输出的结果是有序的.顺序就是按照operator< 定义的大小排序.而boost::unordered_map是计算元素的Hash值,根据Hash值判断元素是否相同.所以,对unordered_map进行遍历,结果是无序的. 用法的区别就是

最近在使用STL中map时,遇到了一个问题,就是当map中值为指针对象时怎么释放内存? // 站点与TCP连接映射表 (key为ip_port_stationCode, value为 clientSocket*) std::map<String, DataUpload*> g_TcpConnMap; // 遍历站点列表,为每个服务器id[ip:port]的每个站点(station code)建立一个TCP连接 for (auto& staionItem : server.Host().

Map是STL的一个关联容器,它提供一对一(其中第一个可以称为关键字,每个关键字只能在map中出现一次,第二个可能称为该关键字的值)的数据处理能力.下面就通过示例记录一下map的使用: 一.向map中插入数据 1.使用pair: 2.使用value_type插入 3.使用数组下表插入 当然使用者三种方法也不是完全一样的,简答的说就是前两种方法不能够插入第一个键值已经存在的了,而第三种方案则可以覆盖. 二.求map的大小 通用的size()函数 三.迭代器 有两种迭代器,一种是上面我们使用过的,叫

转载注明出处:http://blog.csdn.net/mxway/article/details/29216199 本篇文章并没有详细的讲解红黑树各方面的知识,只是以图形的方式对红黑树插入节点需要进行调整的过程进行的解释. 最近在看stl源码剖析,看到map底层红黑树的实现.为了加深对于红黑树的理解就自己动手写了红黑树插入的实现.关于红黑树插入节点后破坏红黑树性质的几种情况,可以在网上搜到很多相关的信息.下面用图说明插入新节点时红黑树所做的调整.插入的序列分别是30,40,50,20,35,1

先声明:下面的文章是针对windows的用法,因为std::map的erase函数的windows的实现版本是返回一个std::map的迭代器,但是STL标准里面的该函数的返回值确是: map.erase有3个重载:void erase ( iterator position );size_type erase ( const key_type& x );void erase ( iterator first, iterator last ); . 所以下面的代码中的最后一个例子仅仅可以在win