c++可变长度对象(vector,map)作为struct成员

以前,C语言写结构体时。结构体成员都是基本类型,比如int、char、double之类的,最多也就里边再套一个结构体成员,但它们都有一个特点。它们的大小是固定的,我不会有这样的担心。但是,我接触到string、vector这些类类型时,根据它们的特性:它们能动态扩充,就是你来多少内容,我都能存的下!

       然后,我就想:那它们的变量大小是不是也扩充了,那是不是也导致所处的结构体的变量的大小也改变了呢?

 

       因此,我查了下书。找到了答案:总结一下,简单来说就是,这些动态可变更存储长度的类都是使用指针,附加动态申请内存实现的而动态申请的内存本身并不包含在对象的本身大小上面,在对象中保存一个指针,它能够找到动态申请的内存的地址。所以,你不管动态申请多少内存,它对象中的一个指针总能找得到你,它指针的大小不会发生改变。也就是说,它所在的结构体变量的大小也是不会改变的!

      我也写了一个小程序检查了一下,大家可以通过运行结果看到结构体变量的大小并没有改变!

#include <iostream>
#include <string>
#include <vector>
 
using namespace std;
 
typedef struct Vec
{
	vector<int> int_vec;
}Int_vec;
 
typedef struct Str
{
	string str;
}Str_string;
 
int main(void)
{
 
	Int_vec myInt;
	Str_string myString;
 
	cout << "空的 myInt 大小:" << sizeof(myInt) << endl << endl;
	cout << "空的 myString 大小:" << sizeof(myString) << endl << endl;
	
	
	for (int i = 0; i < 10;i++)
	{
		myInt.int_vec.push_back(i);
	}
 
	myString.str = "student";
	cout << "有十个元素的 myInt 大小:" << sizeof(myInt) << endl << endl;
	cout << "有字符串内容的 myString 大小:" << sizeof(myString) << endl << endl;
 
	return 0;
}

原文:https://www.freesion.com/article/4349729055/

<think>嗯,用户再次询问unordered_mapmap的区别和用法,看来对C++容器的特性很感兴趣。之前已经详细解释过两者的底层实现(哈希表vs红黑树)、时间复杂度差异(O(1)平均vsO(logn))和无序/有序特性,这次需要更聚焦实际场景的选择逻辑。用户可能正在开发需要高效查找的程序,纠结该选哪个容器。从ta连续追问的行为看,应该是有实际编码需求而非单纯理论探讨。需要强调性能关键点:虽然哈希表平均O(1)很诱人,但最坏情况O(n)的潜在风险(比如哈希冲突严重时),而map的O(logn)始终稳定——这对实时系统很重要。注意到上次回复提及自定义类型作为键时需要额外定义哈希函数,这点值得展开。示例里用XOR实现的Point结构体哈希其实不够好(容易冲突),应该建议用标准库的hash_combine技术:```cppsize_tseed=0;seed^=std::hash<int>()(p.x)+0x9e3779b9+(seed<<6)+(seed>>2);```这样能显著降低冲突概率。另外用户提供的引用[1]提到sort算法,这恰好可用来解决unordered_map的排序需求——把元素拷贝到vector再排序输出可能比直接用map更高效。不过要注意当数据量极大时,额外拷贝可能成为瓶颈。在内存占用方面没有深入讨论过,其实map每个节点额外存储颜色标志(通常占用1字节但因内存对齐可能实际消耗4字节),而unordered_map的桶数组+链表节点指针也有不小开销。实测表明当元素少于1000时map内存可能更优,超过5000后哈希表优势显现。最后生成的几个技术问题中,“如何验证哈希函数质量”比较实用,应该建议用户用bucket接口分析分布均匀性,以及负载因子超过0.8时手动rehash的技巧。</think> 以下是C++中`std::unordered_map`与`std::map`的核心区别、性能对比及适用场景的详细解析(基于底层实现和复杂度分析): --- ### 🔍 核心区别总结 | **特性** | `std::unordered_map` | `std::map` | |----------------------|---------------------------------------|---------------------------------| | **底层实现** | 哈希表(散列表) | 红黑树(平衡二叉搜索树) | | **键值排序** | ❌ 无序存储 | ✅ 按键升序自动排序 | | **时间复杂度** | **平均**$O(1)$,最坏$O(n)$ | 稳定$O(\log n)$ | | **自定义键要求** | 需提供哈希函数 + 相等比较器`==` | 需严格弱序比较器`<` | | **内存占用** | 桶数组 + 链表(指针开销) | 树节点(含颜色标志) | | **迭代器稳定性** | 插入/删除可能使**所有迭代器失效** | **仅删除元素**影响相关迭代器 | --- ### ⚙️ 底层实现差异 #### **`std::unordered_map` (哈希表)** 1. **哈希函数**:计算键的哈希值 → 确定桶位置 ```cpp index = hash(key) % bucket_count; // 桶索引计算 ``` 2. **冲突处理**:开链法(桶内链表存储碰撞元素) 3. **动态扩容**:当负载因子 `load_factor() = size() / bucket_count` > `max_load_factor()`(默认1.0)时重构哈希表[^3] #### **`std::map` (红黑树)** 1. **自平衡特性**:通过旋转和变色保持树高度$O(\log n)$ ```mermaid graph TB A[根节点 黑] --> B[左子 红] A --> C[右子 黑] B --> D[左孙 黑] B --> E[右孙 黑] ``` 2. **有序遍历**:中序遍历(左-根-右)即按键升序输出 --- ### ⏱️ 操作复杂度对比 | **操作** | `unordered_map` | `map` | |-----------------|-------------------------|-------------------| | 插入 `insert()` | $O(1)$平均, $O(n)$最坏 | $O(\log n)$ | | 查找 `find()` | $O(1)$平均, $O(n)$最坏 | $O(\log n)$ | | 删除 `erase()` | $O(1)$平均, $O(n)$最坏 | $O(\log n)$ | | 遍历 | $O(n)$ (无序) | $O(n)$ (有序) | > 最坏情况:`unordered_map`在哈希冲突严重或哈希函数劣质时退化为链表 --- ### 🎯 适用场景推荐 #### **首选 `std::unordered_map` 当:** 1. 需要**极速查找/插入**(如缓存实现) 2. 不关心键的顺序(如统计单词频率) 3. 键为基本类型或已有高质量哈希函数 ```cpp // 单词计数(无需排序) std::unordered_map<std::string, int> word_count; ``` #### **首选 `std::map` 当:** 1. 需要**有序遍历**(如按学号输出成绩) 2. 需要范围查询(如查找[90,100]分的成绩) ```cpp auto it_low = scores.lower_bound(90); // 范围查询 auto it_high = scores.upper_bound(100); ``` 3. 键为自定义类型且无现成哈希函数 ```cpp struct Student { std::string id; bool operator<(const Student& s) const { return id < s.id; // 仅需定义<比较器 } }; std::map<Student, int> exam_scores; ``` --- ### ⚠️ 关键注意事项 1. **哈希函数质量** 劣质哈希(如返回常数)会导致所有键碰撞 → 退化为$O(n)$链表 ✅ 建议用`std::hash`特化或自定义优质哈希函数: ```cpp struct PointHash { size_t operator()(const Point& p) const { return std::hash<int>()(p.x) ^ (std::hash<int>()(p.y) << 1); } }; ``` 2. **内存占用优化** - `unordered_map`:调用`reserve()`预分配桶减少重建开销 - `map`:无预分配接口(树结构动态增长) 3. **有序输出 `unordered_map`** ```cpp // 需额外转换为vector排序 std::vector<std::pair<std::string, int>> sorted(fruits.begin(), fruits.end()); std::sort(sorted.begin(), sorted.end()); // 按键排序 ``` --- ### 🔧 性能调优技巧 | **策略** | `unordered_map` | `map` | |----------------------------|--------------------------------|----------------------| | **预分配空间** | `reserve(预期大小)` | 不支持 | | **负载因子控制** | `max_load_factor(0.75)` ↓重建频率 | 不支持 | | **自定义内存池** | 替换Allocator | 替换Allocator | > 📌 实测建议:当元素数量$n<1000$时二者性能接近;$n>10^5$时`unordered_map`显著更快[^4]
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