std::map查询效率优化

最新推荐文章于 2025-06-19 19:06:33 发布

原创最新推荐文章于 2025-06-19 19:06:33 发布 · 1w 阅读

9 ·

CC 4.0 BY-SA版权

文章标签：

#优化 #struct #算法 #测试 #xml

c++ 专栏收录该内容

4 篇文章

订阅专栏

本文探讨了使用std::map在处理大量数据时遇到的性能瓶颈，并通过调整数据存储方式从20秒降低到几乎无延迟。揭示了使用大结构体作为map值可能导致内存频繁交换的问题。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

0.现状，数据是个xml文件，每个节点对应的结构体有10个成员变量，共有2000多条数据，用的std::map<string, struct>来保存，用map的find函数进行搜索时的效率极

其低下，循环搜索30条数据竟然要20s+，搓死。

1.为什么这么慢？

最初怀疑是std::map的效率问题，正考虑是否使用std::hast_map来替换，于是了解下两者之间的差别：

std::map是个自平衡的红黑树，他的效率是平均的

hash_map的是一个hash表，只要你的hash算法足够唯一，你的效率可以达到O(1)

翻书时大牛就在旁边，就问了他，把情况和他一说。他立刻点名：

用hash_map的效率确实会比map的高，但你的数据才2000多，两者在这里数量级上的效率差异应该很小。主要的问题应该在于你的map，你的map的value不是一个指针

，而是一个大结构体，这会导致搜索时的内存频繁被交换出去，因而导致效率低下。

2.按照大牛的建议，修改，测试，消耗的时间由原来的20s+变成了0

the end

确定要放弃本次机会？

福利倒计时

: :

立减 ¥

普通VIP年卡可用

立即使用

debehe

关注关注

2
点赞
踩
9

收藏

觉得还不错? 一键收藏
5
评论
分享

复制链接

分享到 QQ

分享到新浪微博

扫一扫
举报

举报

专栏目录

C++11 unordered_map与map（插入,遍历，Find）效率对比。

08-24

C++11 unordered_map与map（插入,遍历，Find）效率对比。

std::map find和count效率测试

十雨五风的博客

08-31

8414

这里写自定义目录标题欢迎使用Markdown编辑器新的改变功能快捷键合理的创建标题，有助于目录的生成如何改变文本的样式插入链接与图片如何插入一段漂亮的代码片生成一个适合你的列表创建一个表格设定内容居中、居左、居右SmartyPants创建一个自定义列表如何创建一个注脚注释也是必不可少的KaTeX数学公式新的甘特图功能，丰富你的文章UML 图表FLowchart流程图导出与导入导出导入欢迎使用Markdown编辑器你好！这是你第一次使用 Markdown编辑器所展示的欢迎页。如果你想学习如何使用Mar

5 条评论您还未登录，请先登录后发表或查看评论

查询优化——Map

hao的博客

07-04

1079

【代码】查询优化——Map。

c++map的使用

最新发布

2401_88413914的博客

06-19

2127

C++ 标准库中的 map 容器是一种基于红黑树实现的关联容器，具有自动排序、键值唯一和高效操作特性。本文详细介绍了 map 的基本使用方法，包括声明初始化、元素插入（insert/emplace/operator[]）、安全访问（find/at/count）、删除修改、遍历迭代等核心操作，并探讨了自定义排序规则、容器合并等高级特性。通过时间复杂度分析对比了 map 和 unordered_map 的适用场景，最后总结 map 作为稳定高效的关联容器在 C++ 开发中的重要性。

c++ map 字符串键值和数值键值查找效率测试

qq_23114283的博客

06-26

649

结论：数值类型键值比字符串快了9倍。

C++ std map unordered_map hash_map 的查找性能测试代码及结果

Echo的博客

11-25

2037

测试结果 Release模式下：查找效率：unordered_map ≈ hash_map > map std::map 的效率远小于 unordered_map 和 hash_map Debug模式下： 1. 查找效率：hash_map > unordered_map > map 2. 随着容量的增加，hash_map, unordered_map的查找效率有所降低，但浮动不大毕竟是常量级别。map的效率直线下降.... 详细数据见本文下方的 [测试过程记录](测试过程记录)

C++ std::map for 循环效率

摔断翅膀的鸟人

12-07

3649

写法1:常规迭代遍历 for (auto it = m_mapUser.begin(); it != m_mapUser.end(); ++it) { //todo } //评价：很常用的写法，效率也很高写法2:auto遍历 for (auto it : m_mapUser) { //todo } //评价：写法简单，效率低，map数据量很小的时候适用，数据量大坚决不能这么写 //测试数据10w条记录，遍历一次需要24s，100w条需要270s 写法3:auto遍历(改进) for (au

为什么map查询的效率为O(1)

xujiangyu1的博客

02-18

987

为什么map查询的效率为O(1)

关于std::map性能测试

萧戈的专栏

03-23

1004

测试代码如下： typedef struct Point { double x; double y; } Point; typedef struct PointRect { Point ptLeftTop; Point ptRightTop; Point ptLeftBottom; Point ptRightBottom; } PointRect; typedef str...

C++ STL之std::map：红黑树的魔法与性能测试

影帝

10-20

544

最近在使用C++写代码，也是刚接触C++，恰巧碰到一个需要使用map的地方，不知道其查找元素的性能怎么样，所以研究了下，做个记录，目前从x86平台测试map查找一个元素大概需要2us，这里你需要考虑在自身硬件平台比如arm，做一些cpu加压情况下再查看map效率以评估map是否满足业务需求。本文将深入探讨std::map以及其核心红黑树的原理，解释其关键特性，包括插入、查找和删除操作，以及有序性的优势。如果一个节点是红色的，那么它的子节点必须是黑色的：这一性质确保没有两个相邻的红色节点。

一些map优化的办法

audi2的专栏

01-15

1726

std::map用于key-value式的查询，增加map的效率的办法： 1. 使用emplace代替insert. 直接构建key-value对象 map.emplace(std::piecewise_construct, std::forward_as_tuple(i,"x"), std::forward_as_tuple(i)); 2. ...

深入理解HashMap

mazouri的博客

08-12

5186

深入剖析了HashMap的实现原理和源码

【C++】c++中的map与hashmap

ystraw - Come on！！！

11-17

1205

c++里面也有map和hashmap，分别适用于不同场景。详细介绍可以参考：C++ STL中哈希表 hash_map从头到尾详细介绍示例代码： #include<unordered_map> //由于编译器报错，把hash_map换为了unordered_map #include<iostream> using namespace std; int main(void) { unordered_map<unsigned int, unsigned int>hm;

【一天一个C++小知识】013.std:map-不存在的key查找其value

kevin_zhao_zl的博客

04-27

5809

1、在map中，由key查找value时，首先要判断map中是否包含key。 2、如果不检查，直接返回map[key]，可能会出现意想不到的行为。如果map包含key，没有问题，如果map不包含key，使用下标有一个危险的副作用，会在map中插入一个key的元素，value取默认值，返回value。也就是说，map[key]不可能返回null。 3、map提供了两种方式，查看是否包含key，m.count(key)，m.find(key)。 4、m.count(key)：由于map不包含重复的key，因此m

c++ map取值的find、[]、at方法特性对比

热门推荐

guotianqing的博客

10-01

3万+

背景项目中经常需要对std::map进行插入和取值操作，以前经常使用find和[]直接操作，c++11引入了at方法。本文主要介绍它们的使用方法和不同之处。 find 很直观的查找元素操作，如： #include <map> #include <iostream> using namespace std; int main() { map<string, int> m; m["xiaoming"] = 80; m["xiaogang"] = 90; m

Map遍历四种方式及其效率

weixin_42329561的博客

09-15

5164

Map遍历

C++中map算法介绍

nthzduang_的博客

08-05

2971

C++中的map用法

std::map & std::hash_map

安柏霖的专栏

06-12

2716

http://www.codeguru.com/forum/archive/index.php/t-386222.html 总的说来，hashmap是hash的，读取时间为定值，比map快。 map是平衡树，logn的访问时间，但是插入操作等比较快。

std::map插入元素效率

03-22

<think>嗯，用户想知道C++中std::map插入元素时的性能表现，特别是时间复杂度和效率分析。首先，我得回忆一下std::map的实现原理。std::map通常是基于红黑树实现的，红黑树是一种自平衡的二叉搜索树。红黑树的特点是在插入、删除操作后会自动调整，保持树的平衡，这样能保证最坏情况下的时间复杂度还是O(log n)。所以插入一个元素的时间复杂度应该是O(log n)，其中n是map中已有的元素数量。接下来，需要比较不同情况下的性能。比如，如果插入的元素是随机的，红黑树可能需要频繁调整颜色和旋转来维持平衡，这会增加一些常数时间。而如果插入的元素已经有序，比如连续插入递增的键，这时候每次插入可能需要更多的旋转操作，但红黑树的设计确保了即使在这种情况下，时间复杂度还是保持O(log n)，不过实际的时间消耗可能比随机插入更高，因为更多的旋转操作发生。另外，用户可能想知道和std::unordered_map的对比。std::unordered_map是基于哈希表的，平均插入时间是O(1)，但最坏情况下是O(n)。不过实际应用中，哈希表的性能通常更好，尤其是当哈希函数分布良好时。但std::map的优势在于元素是有序的，这在需要顺序遍历或者范围查询时很有用。还要考虑到缓存局部性的问题。红黑树的节点可能在内存中分散存储，导致缓存不友好，而哈希表如果使用开放寻址法可能会有更好的缓存性能。这也是影响实际运行效率的一个因素。用户提到的引用中提到std::map的插入和查找性能相对较差，但提供了有序性。需要结合这些引用内容来支持回答。比如引用[3]指出std::map相对于unordered_map插入和查找的平均性能较差，内存占用高，但保持有序。可能还需要提到插入操作的具体步骤：首先查找插入位置，然后插入新节点，最后进行颜色调整和旋转。这个过程的时间主要消耗在查找和调整上，而查找是O(log n)，调整是常数时间，因此总体还是O(log n)。在性能测试方面，可以建议用户进行实际测试，比较不同数据规模下的插入时间，以及有序和无序插入的情况。同时提醒，当元素数量极大时，O(log n)可能会比O(1)慢很多，这时候可能需要考虑使用unordered_map，如果不要求顺序的话。总结起来，回答的结构应该包括：时间复杂度分析，实现原理的影响，与unordered_map的比较，实际因素（如数据分布、缓存），以及优化建议。同时引用提供的参考文献来支持这些观点，比如引用[1]说明std::map的实现，引用[2]和[3]比较两者的应用场景和性能差异。</think>### C++ std::map 插入元素的时间复杂度与效率分析 #### 1. 时间复杂度分析 **std::map 的插入操作时间复杂度为 $O(\log n)$**，其中 $n$ 是容器中已有元素的数量。这是因为它底层采用**红黑树（Red-Black Tree）**实现，红黑树是一种自平衡二叉搜索树，能保证最坏情况下仍维持 $O(\log n)$ 的操作复杂度[^1]。 #### 2. 实现原理的影响 - **红黑树的特性**：插入新元素时，红黑树会通过**颜色翻转**和**旋转操作**保持平衡，避免普通二叉搜索树在极端情况下退化为链表（导致时间复杂度升至 $O(n)$）。 - **插入步骤**： 1. 按照键值大小找到插入位置。 2. 插入新节点并标记为红色。 3. 调整树结构以满足红黑树的平衡规则。 #### 3. 实际效率影响因素 - **数据分布**： - **随机插入**：红黑树的调整操作频率较低，性能接近理论值 $O(\log n)$。 - **有序插入**（如连续插入递增键值）：虽然时间复杂度仍为 $O(\log n)$，但由于频繁触发树的平衡操作，实际耗时可能增加约 20%~30%[^3]。 - **内存局部性**：红黑树的节点在内存中分散存储，缓存命中率较低，可能影响性能。 #### 4. 与 std::unordered_map 的对比 | 特性 | std::map (红黑树) | std::unordered_map (哈希表) | |---------------------|------------------------|---------------------------| | **平均插入时间** | $O(\log n)$ | $O(1)$ | | **最坏情况** | 稳定 $O(\log n)$ | 哈希冲突时退化到 $O(n)$ | | **内存占用** | 较高（树节点开销） | 较低（但依赖负载因子） | | **适用场景** | 需要有序遍历或范围查询 | 高频插入/查找，无需有序性 [^2] | #### 5. 性能优化建议 1. **避免冗余比较**：使用 `emplace` 替代 `insert` 直接构造元素，减少临时对象创建。 2. **预分配内存**：通过自定义分配器减少动态内存分配开销。 3. **有序插入优化**：若需批量插入有序数据，可先排序后通过构造函数一次性构建（利用红黑树的批量构建优化）。 #### 示例代码 ```cpp #include <map> #include <vector> int main() { std::map<int, std::string> m; // 单次插入 m.insert({1, "one"}); m.emplace(2, "two"); // 更高效 // 批量插入（假设数据已有序） std::vector<std::pair<int, std::string>> data = {{3, "three"}, {4, "four"}}; m.insert(data.begin(), data.end()); return 0; } ```