C++ map和unordermap的区别

【C++】unordered_set 容器的最全解析(什么是unordered_set?unordered_set的常用接口有那些?) 【unordered_set】是STL中的容器之一,不同于普通容器,它的查找速度极快,常用来存储各种经常被检索的数据,因为容器的底层是【哈希表】。除此之外,还可以借助其特殊的性质,解决部分难题。 阅读详情


在C++中, map和 unordered_map都是用于存储键值对的数据结构,但它们之间存在一些区别,以下为你详细介绍:

1. 内部实现原理

  • map:
    • map内部是基于红黑树(一种自平衡二叉查找树)实现的。它能保证元素按照键值的特定顺序进行存储,默认是按照键的升序排列。每次插入或删除操作时,会通过调整树的结构来维持这种有序性,使得查找、插入、删除等操作的时间复杂度在平均情况和最坏情况下都是对数级别的,即时间复杂度为 O ( l o g n ) O(log n) O(logn)。
  • unordered_map:
    • unordered_map是基于哈希表实现的。它通过计算键的哈希值来确定元素在内存中的存储位置,这样能实现快速的查找、插入和删除操作。在理想情况下,这些操作的时间复杂度可以达到常数级别,即平均时间复杂度为 O ( 1 ) O(1) O(1)。不过在最坏情况下(比如出现大量哈希冲突时),时间复杂度会退化为线性级别,即 O ( n ) O(n) O(n)。

2. 元素顺序

  • map:
    • 元素是有序的,正如前面所说,默认按照键的升序排列。例如,依次插入键值对 (3, "apple")、(1, "banana")、(2, "cherry"),遍历 map 时,会按照键 1、2、3 的顺序依次取出元素及其对应的值。
  • unordered_map:
    • 元素是无序的,其存储顺序取决于键的哈希值,因此遍历 unordered_map 时,元素出现的顺序通常是不可预测的,和插入顺序没有必然联系。

3. 性能特点

  • 查找速度:
    • 在没有哈希冲突或者冲突较少的情况下,unordered_map 的查找速度通常比 map 快,因为其理想情况下时间复杂度为 O ( 1 ) O(1) O(1)。但如果哈希冲突严重,unordered_map 的性能会下降。而 map 的查找时间复杂度相对稳定,始终保持在 O ( l o g n ) O(log n) O(logn)。
  • 插入和删除速度:
    • 同样,在较好的哈希情况下,unordered_map 的插入和删除操作平均更高效,接近常数时间复杂度。map 由于要维护红黑树的平衡结构,插入和删除操作相对来说会稍慢一些,时间复杂度为 O ( l o g n ) O(log n) O(logn)。

4. 内存占用

  • map:
    • 基于红黑树实现,每个节点除了存储键值对数据外,还需要额外的指针等信息来维护树的结构,相对来说内存开销稍大一些。
  • unordered_map:
    • 哈希表实现中,除了存储键值对本身,还需要有用于处理哈希冲突的空间(比如链地址法中的链表节点等),不过总体内存占用情况要根据具体的元素数量、键值类型以及哈希函数等因素综合判断,在某些情况下可能比 map 占用更多内存,在另一些情况下则可能相当或更少。

5. 适用场景

  • map:
    • 当需要按照键值对中的键进行有序遍历,或者对元素顺序有严格要求时,比如需要实现一个有序的字典结构,map 是比较合适的选择。同时,在数据量较小且对查找、插入等操作的性能要求不是极高的情况下,map 也能很好地满足需求。
  • unordered_map:
    • 如果更注重快速的查找、插入和删除操作,对元素顺序没有要求,例如在做一些需要频繁查找元素的缓存系统、海量数据快速查找等场景中,unordered_map 往往更能发挥优势。

总的来说,map 和 unordered_map 各有特点,在实际编程中需要根据具体的应用场景来选择使用哪一种数据结构。

C++中的map于unordered_map的区别 前言 C++的STL库实现有两种字典结构,即map和unordered_map(也就是通俗意义上的hash map)。这两者虽然都称为Map,但其实它们的底层实现原理具有很大差距,因此它们的使用场景也不尽相同。 今天特意研究了一下,下面从几个方面具体谈谈它们的差别及其具体的使用场景。 介绍 字典类型又被称为关联数组(associative array),关联数组和正常数组的使用方法是相似的,但其不同之处在于字典结构的下标不必是整数,而可以是任意类型。 map和unordered_map这两种字典结构都是通过 阅读详情

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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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c++中map与unordered_map的区别

头文件 map: #include <map> unordered_map: #include <unordered_map> 内部实现机理 map: map内部实现了一个红黑树,该结构具有自动排序的功能,因此map内部的所有元素都是有序的,红黑树的每一个节点都代表着map的一个元素,因此,对于map进行的查找,删除,添加等一系列的操作都相当于是对红黑树进行这样的操作,故红黑树的效率决定了map的效率。 红黑树效率:log n unordered_map: unord

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【C++】unordered_map与map区别

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