c++容器介绍（时间复杂度）

最新推荐文章于 2025-05-13 20:56:26 发布
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分类专栏： c++编程语言
博客分享了一个网址https://blog.youkuaiyun.com/jenus1/article/details/2227691 ，该网址给出了常用几个容器的常见用法及其复杂介绍。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

C++-时间复杂度
March_14th的博客
07-08 2201
在C++中，常见的时间复杂度包括常数级别O(1)、对数级别O(logn)、线性级别O(n)、平方级别O(n2)、立方级别O(n3)等。其中，常数级别是最快的，而立方级别是最慢的。当然，在实际应用中，我们需要选择合适的算法来降低时间复杂度。在竞赛中，一般算机一秒能运行。立方级别：通常是三层嵌套循环的形式，所需计算时间随着问题规模的增加呈立方级别增长。平方级别：通常是嵌套循环的形式，所需计算时间随着问题规模的增加呈平方级别增长。线性级别：随着问题规模增加，所需计算时间也呈线性增长，如遍历一个数组等。
【转】C++ STL中常见容器的时间复杂度
weixin_30751947的博客
09-21 2059
map, set, multimap, and multiset 上述四种容器采用红黑树实现，红黑树是平衡二叉树的一种。不同操作的时间复杂度近似为: 插入: O(logN) 查看:O(logN) 删除:O(logN) hash_map, hash_set, hash_multimap, and hash_multiset 上述四种容器采用哈希表实现，不同操作的时间复杂度为：...
Day1 时间复杂度
最新发布
HuangJunyu7854的博客
05-13 737
时间复杂度反映算法运行时间随输入规模增长的趋势，不同复杂度的增长速度从低到高时间复杂度是评估算法效率的核心指标。在 C++ 中，通过分析循环嵌套、递归深度或操作次数，可以确定算法的时间复杂度。实际编码时，应优先选择低时间复杂度的算法（如 O (nlogn) 优于 O (n²)），并利用哈希表、排序 + 二分等优化手段降低复杂度。同时，结合数据结构的特性（如的 O (1) 查找），可以显著提升程序性能。
C++ STL中常见容器的时间复杂度
weixin_30426957的博客
10-10 291
map, set, multimap, and multiset 上述四种容器采用红黑树实现，红黑树是平衡二叉树的一种。不同操作的时间复杂度近似为: 插入: O(logN) 查看:O(logN) 删除:O(logN) hash_map, hash_set, hash_multimap, and hash_multiset 上述四种容器采用哈希表实现，不同操作的时间复杂度为：...
[STL]C++ STL中常见容器的时间复杂度
小鱼菜鸟的博客
02-18 547
时间复杂度：https://blog.youkuaiyun.com/bandaoyu/article/details/86447291 map, set, multimap, and multiset 上述四种容器采用红黑树实现，红黑树是平衡二叉树的一种。不同操作的时间复杂度近似为: 插入: O(logN) 查看:O(logN) 删除:O(logN) ...
【算法】C++ STL容器时间复杂度|时间复杂度计算|常见排序算法及其时间复杂度...
小鱼菜鸟的博客
10-04 1167
目录 常见排序算法及其时间复杂度 C++ STL容器时间复杂度| map, set, multimap, and multiset hash_map, hash_set, hash_multimap, and hash_multiset 程序的时间复杂度计算 计算时间复杂度--(简单版) 常见排序算法及其时间复杂度 常见排序算法及其时间...
【C++】STL各容器的实现，时间复杂度，适用情况分析
Y先森0.0
10-08 5760
一.vector1.概述动态数组，在内存中具有连续的储存空间，在堆上分配内存，支持快速随机访问，在中间插入和删除慢，但在末尾插入和删除快2.特点1）拥有一段连续的内存空间，并且起始地址不变，因此能非常好的支持随机存取，但由于其内存空间是连续的，所以在中间插入和删除会造成内存块的拷贝，另外，当该数组的内存空间不够时，需要重新申请一块足够大的内存并进行内存拷贝，这些都大大的影响了vector...
【swap】对象是STL容器时的时间复杂度
ZhgDgE的博客
03-02 2597
今天看启发式合并的时候发现一个题解里面直接对 set 进行 swap，就好奇其时间复杂度。测了一下，容器的 swap 应该是 O(1) 的。 vector 的 swap 时间近似 O(1) set, map 的 swap 时间常数稍大，是 vector 的 2 倍左右 string 比 vector 要快得多 priority_queue 也可以 swap set 的测试代码： #include<bits/stdc++.h> using namespace std; #define rep
深入解析C++ STL与时间复杂度ACM培训材料
资源摘要信息:"ACM-Time-Complexity-STL是一个与ACM-FECU培训相关的会议幻灯片和材料，专注于介绍C++中的时间复杂度和标准模板库（STL）。时间复杂度是衡量算法执行效率的重要指标，它描述了算法的运行时间如何随着...
c++ vector clear时间复杂度
09-05
该操作的时间复杂度为 O(N)，其中 N 是向量的大小。 虽然这个操作看起来只需要遍历一次向量并删除所有元素，但实际上它还会调用每个元素的析构函数来销毁对象。这可能涉及到更多的操作，具体取决于元素类型的析构...
时间复杂度
07-28
如何计算应用程序的时间复杂度，根据类中的基础函数个数进行计算，
C++ 不同容器的复杂度
qq_39861441的博客
04-25 290
map, set, multimap, and multiset 上述四种容器采用红黑树实现，红黑树是平衡二叉树的一种。不同操作的时间复杂度近似为: 插入: O(logN) 查看:O(logN) 删除:O(logN) hash_map, hash_set, hash_multimap, and hash_multiset 上述四种容器采用哈希表实现，不同操作的时间复杂度为： 插入:O(1)，最坏情况O(N)。 查看:O(1)，最坏情况O(N)。 删除:O(1)，最坏情况
c++的时间复杂度
文宇的博客
08-20 1256
Hello,大家好我是文宇.最近没怎么写文章了,写个教程吧.
C/C++ 时间复杂度--数据结构（嵌套循环、冒泡排序、二分查找、递归、斐波那契数列的分析）
ostarjennyo的博客
11-04 643
完成代码所需要的时间一个算法花费的时间与其中语句的执行次数成正比，所以算法中的基本操作的执行次数，为算法的时间复杂度。不需要精确的时间复杂度的计算，只需要大概就OK，把对结果影响不大的值给去掉。使用大O的渐进表示法O( 1 )不代表是1次而是常数次时间复杂度不要去数循环。
C++ 时间复杂度详解
HqsHack的博客
09-17 367
在C++中，了解算法的时间复杂度对于优化代码和选择合适的数据结构非常重要。在分析算法的时间复杂度时，通常考虑最坏情况下的执行时间。这是因为最坏情况下的时间复杂度提供了算法的上界，确保算法在任何输入情况下都能在有限时间内完成。在实际编程中，了解算法的时间复杂度有助于选择最优的算法和数据结构，从而提高代码的效率。常数时间复杂度表示算法的执行时间保持不变，无论输入规模的大小。对数时间复杂度表示算法的执行时间与输入规模的对数成正比。平方时间复杂度表示算法的执行时间与输入规模的平方成正比。线性时间复杂度（O(n)）
C/C++数据结构：时间复杂度
ClownY的博客
03-30 1282
事件复杂度
c++时间复杂度详解
wangchuha的博客
01-16 717
熟悉二分算法的人都知道，二分算法最慢的要运行2分之一n次。原来，在计算时间复杂度的时候，普遍使用最不理想的运算次数。其他的都一样，不过要注意的是，时间复杂度一般都只用字母来表示，如果你发现你的时间复杂度有数字（除平方外），比如什么O（3+n），O（n-4）什么的。该来的总是来了，这个程序是递归，怎么算时间复杂度呢？，它定性描述该算法的运行时间。所以这个程序会运行n次，也就是O（n）了~~~O（n^2），因为程序执行了n的平方次。看完了基础的，我们来康康进阶的。中，时间复杂性，又称时间复杂度，
C++数据结构初阶——时间复杂度
yaojinglin_alone的博客
02-23 568
C++——时间复杂度
C++map的时间复杂度
01-22
### C++ 中 `std::map` 容器的时间复杂度 #### 插入操作时间复杂度 对于 `std::map` 的插入操作而言，在最坏情况下，其时间复杂度为 O(log n)，这是因为该容器内部基于平衡二叉查找树实现（通常是红黑树），每次插入新元素时都需要调整树结构以保持平衡性质[^1]。 #### 删除操作时间复杂度 删除元素的操作同样具有 O(log n) 的时间复杂度。当从 `std::map` 移除某个键值对时，也需要执行一系列旋转和其他维护动作来确保整个数据结构仍然维持着平衡状态。 #### 查找操作时间复杂度 查询特定 key 是否存在以及访问对应 value 的过程也遵循同样的规律——平均情况下的性能表现为常数级别接近 O(1)，但在理论上讲，由于涉及到了路径上的节点比较，所以严格来说应该是 O(log n)。 ```cpp // 示例代码展示如何测量 map 操作的时间消耗 #include <iostream> #include <chrono> #include <map> using namespace std; using namespace std::chrono; void measure_time_complexity() { high_resolution_clock::time_point t1 = high_resolution_clock::now(); // 创建并填充一个较大的 map 实例 map<int, string> largeMap; for (int i = 0; i < 1e6; ++i){ largeMap[i] = to_string(i); } // 测量插入/查找/删除单个元素所需时间 auto insert_start = high_resolution_clock::now(); largeMap[987654321] = "test"; duration<double> insert_duration = duration_cast<duration<double>>(high_resolution_clock::now() - insert_start); bool found = false; auto find_start = high_resolution_clock::now(); if(largeMap.find(987654321)!=largeMap.end()){ found=true; } duration<double> find_duration = duration_cast<duration<double>>(high_resolution_clock::now() - find_start); auto erase_start = high_resolution_clock::now(); if(found && largeMap.erase(987654321)){ ; } duration<double> erase_duration = duration_cast<duration<double>>(high_resolution_clock::now() - erase_start); cout << "Insert took: " << insert_duration.count()*1e9 << " ns\n"; cout << "Find took: " << find_duration.count()*1e9 << " ns\n"; cout << "Erase took: " << erase_duration.count()*1e9 << " ns\n"; } int main(){ measure_time_complexity(); } ```
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