CMap与hash_map效率对照

本文通过实验对比了MFC的CMap与STL的hash_map在整数及字符串查询场景下的性能表现。测试表明,在大部分查询存在的情况下,hash_map的查询效率远高于CMap,尤其是在字符串查询上,hash_map的速度几乎是CMap的11倍。

CMap与hash_map底层均採用hash stable实现,CMap是MFC提供的模板类。hash_map尽管眼下并未纳入C++标准模板类库,但差点儿每一个版本号的STL都提供了对应的实现。CMap与hash_map的存储于查询效率比較例如以下:

利用rand函数随机生成99999个整数构成查询数据集,紧接着申请9999个整数作为查询。測试两个模板类的插入与查询总时间,測试结果显示:当查询都不存在时CMap时间大约16ms,hash_map为0ms;当大部分查询存在时CMap时间为624,而hash_map平均为5ms。当key为字符串时,hash_map比CMap快,速度为CMap的近11倍。由于全部的測试都是随机产生的,因此以上的时间均为平均时间。

參考代码:

#include "stdafx.h"
#include "afxtempl.h"
#include <hash_map>
#include <time.h>
#include <iostream>
using namespace std;

#define DATASET 99999
#define QUERYNUM 9999

int _tmain(int argc, _TCHAR* argv[])
{
	srand((unsigned int)time(NULL));
	CMap<int, int, int, int> cmap;
	hash_map<int, int> hmap;
	int tempnum[DATASET];
	int query[QUERYNUM];
	int exsit = 0;
	int j = 0;

	for (int i=0; i<DATASET; ++i)
	{
//		tempnum[i] = rand()%1000;
		tempnum[i] = rand();
	}

	for (int i=0; i<QUERYNUM; ++i)
	{
//		query[i] = rand() + 1001;
		query[i] = rand();
	}

	
	DWORD start;
	start = GetTickCount();
	for (int i=0; i<DATASET; ++i)
	{
		cmap[tempnum[i]] = 1;
	}

	for (int i=0; i<QUERYNUM; ++i)
	{
		if (cmap.Lookup(query[i], j))
		{
			exsit++;
		}
	}
	cmap.RemoveAll();
	cout<<"Query Time"<<(double)(GetTickCount() - start)<<" :"<<exsit<<endl;

	exsit = 0;
	start = GetTickCount();
	for (int i=0; i<DATASET; ++i)
	{
		hmap[tempnum[i]] = 1;
	}

	for (int i=0; i<QUERYNUM; ++i)
	{
		if (hmap.find(query[i]) != hmap.end())
		{
			exsit++;
		}
	}
	hmap.clear();
	cout<<"Query Time"<<(double)(GetTickCount() - start)<<" :"<<exsit<<endl;

	system("pause");
	return 0;
}


<think>首先,用户的问题是关于“cmap=ir_cmap”的含义、用法和相关问题解决方案。用户提到这个来自引用[1],但引用[1]是关于普朗克定律的代码解析,不是直接相关的内容。用户说“上述引用仅供参考”,所以我需要忽略它,专注于用户真正的需求。 用户说:“请尽可能多的参考用户上一次的问题和你的回答。” 回顾对话历史: - 系统有指令:所有行内数学表达式用$...$,独立公式用$$...$$,正确LaTeX语法,中文回答,生成相关问题,引用的段落末尾加引用标识如[^1]。 - 用户之前的查询是:“我想了解 'cmap=ir_cmap' 的含义、用法或相关问题的解决方案 请问cmap=ir_cmap 的含义、用法及相关问题解决方案” 在对话历史中,用户第一次提到这个,所以没有“上一次的问题”。之前的系统指令是示例,关于快速排序。现在用户直接问了关于“cmap=ir_cmap”。 分析“cmap=ir_cmap”: - “cmap” 通常在编程中,尤其是在Python的数据可视化库如Matplotlib中,代表“colormap”,即颜色映射。 - “ir_cmap” 可能是一个自定义的变量名,其中“ir”可能表示“infrared”(红外),因为在引用[1]中提到了红外辐射(7~14微米波长)。 从引用[1]的内容看: - 它描述了绘制红外辐射曲线的代码。 - 代码中提到了“输出图形显示”,但没有具体提及“cmap=ir_cmap”。 用户说引用仅供参考,但我可以从上下文推断:在红外数据的可视化中,经常使用特定的颜色映射来表示温度或强度。 所以,“cmap=ir_cmap” 很可能在绘图函数中使用,比如在Matplotlib的imshow或plot函数中设置colormap。 含义: - “cmap” 是colormap的参数。 - “ir_cmap” 可能是一个自定义的colormap对象,专门用于红外图像,以更好地表示温度梯度或其他红外特定数据。 用法: - 在代码中,它可能用于类似 `plt.imshow(data, cmap=ir_cmap)` 的调用。 相关问题解决方案: - 如何创建自定义colormap? - 常见问题:如颜色不准确、性能问题或兼容性问题。 - 解决方案:使用Matplotlib的LinearSegmentedColormap或ListedColormap创建自定义colormap。 回答结构: - 系统指令要求:结构清晰,逐步解决问题,中文回答,数学表达式正确格式化(但这里可能不涉及数学),生成相关问题。 - 由于涉及编程,可能需要代码示例。 - 引用的段落末尾加引用标识,但用户说引用仅供参考,所以我可能需要基于通用知识回答,并假设引用[1]是来源。 用户说“上述引用仅供参考”,所以我不必强制引用它。但为了符合指令,我可以引用它如果相关。 步骤: 1. **解释含义**:说明cmap=ir_cmap 是什么。 2. **描述用法**:给出示例代码,展示如何在Python中使用。 3. **相关问题解决方案**:讨论常见问题和如何解决。 4. **生成相关问题**:在最后添加相关问题部分。 使用中文回答。 内容大纲: - **含义**:在数据可视化中,'cmap' 参数用于指定颜色映射,'ir_cmap' 可能是一个红外专用的颜色映射变量。 - **用法**:在绘图函数中传入,如 `plt.imshow(image_data, cmap=ir_cmap)`。需要先定义或导入ir_cmap。 - **创建自定义colormap**:解释如何定义它,使用Matplotlib。 - **常见问题**:如颜色条不显示、自定义colormap无效等。 - **解决方案**:确保ir_cmap是有效的colormap对象;调试步骤。 生成相关问题: 1. 如何创建自定义的红外颜色映射? 2. 在红外图像处理中,选择颜色映射的最佳实践是什么? 3. 如何处理颜色映射的性能问题? 代码示例:如果需要,展示定义和使用ir_cmap的代码。但用户没有提供代码上下文,所以基于通用知识。 假设在引用[1]的上下文中,ir_cmap是定义的,但我可以泛化。 最终回答结构: - 引入主题。 - 逐步解释含义、用法、解决方案。 - 最后添加§§相关问题§§部分。 </think>### cmap=ir_cmap 的含义、用法及相关问题解决方案 在数据可视化中,尤其是使用Python库如Matplotlib时,`cmap=ir_cmap` 是一个常见的参数设置。以下我将逐步解释其含义、典型用法,以及相关问题的解决方案。内容基于通用编程知识(尤其是在红外图像处理中的应用),并参考了您提供的引用上下文(涉及红外辐射曲线的绘制)[^1]。 #### 1. **含义** - **cmap**:这是“colormap”(颜色映射)的缩写,用于控制可视化中数据的颜色表示。例如,在热力图或图像渲染中,它将数值映射到特定颜色(如低值对应蓝色,高值对应红色)。 - **ir_cmap**:这是一个自定义变量名,其中“ir”通常代表“infrared”(红外),表示这是一个专为红外数据设计的颜色映射。红外图像常用于表示温度分布(如热成像),因此`ir_cmap` 可能是一个优化过的颜色映射,以确保温度梯度被直观地显示(例如,黑色代表低温,红色或白色代表高温)。 - 在您的引用[^1]中,代码涉及红外辐射曲线的绘制(7~14微米波长范围),`ir_cmap` 很可能是为了增强红外数据的可视化效果而定义的。例如,它可能使用连续渐变色来突出温度变化,避免标准颜色映射导致的误解。 简言之,`cmap=ir_cmap` 表示在绘图函数中应用一个红外专用的颜色映射变量,以提高数据的可读性和准确性。 #### 2. **用法** 在Python中,`cmap=ir_cmap` 通常用于Matplotlib的绘图函数(如`imshow()`、`pcolormesh()` 或 `scatter()`)。以下是基于典型红外应用的代码示例,我会逐行解析用法: - **步骤1: 定义或导入 ir_cmap**:首先需创建或获取这个自定义颜色映射。通常,您可以使用Matplotlib的`LinearSegmentedColormap`来定义红外友好的颜色方案(如从黑到红再到白的渐变)。 - **步骤2: 应用到绘图函数**:在绘图时传入`cmap`参数。 - **示例代码**: ```python import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from matplotlib.colors import LinearSegmentedColormap # 步骤1: 定义红外专用的颜色映射 (ir_cmap) # 创建从黑(低温)到红(中温)到白(高温)的渐变 colors = ["black", "darkred", "red", "orange", "yellow", "white"] ir_cmap = LinearSegmentedColormap.from_list("ir_colormap", colors) # 步骤2: 使用 cmap=ir_cmap 绘制红外数据 # 假设有红外温度数据 (例如:二维数组表示图像) data = np.random.rand(100, 100) * 100 # 模拟温度数据(0-100°C) plt.figure(figsize=(10, 6)) plt.imshow(data, cmap=ir_cmap) # 关键:应用 ir_cmap plt.colorbar(label='温度 (°C)') # 添加颜色条 plt.title('红外温度分布图') plt.xlabel('X轴 (像素)') plt.ylabel('Y轴 (像素)') plt.show() ``` - **解析**: - 第3行:导入创建自定义颜色映射的工具。 - 第6-7行:定义`ir_cmap`,使用`LinearSegmentedColormap.from_list()`方法构建颜色列表。 - 第12行:在`imshow()`中设置`cmap=ir_cmap`,这将数据值映射到定义的颜色。 - 效果:在实际红外应用中(如引用[^1]中的辐射曲线),这确保了温度变化以视觉友好的方式呈现。 - **用途场景**:常用于热成像、红外遥感或辐射分析(如您的引用中提到的普朗克定律曲线)。 #### 3. **相关问题解决方案** 使用`cmap=ir_cmap` 时,常见问题包括颜色映射无效、性能问题或视觉失真。以下是常见问题及解决方案: - **问题1: `ir_cmap` 未定义或无效** - **症状**:运行代码时报错,如 `NameError: name 'ir_cmap' is not defined` 或颜色显示不正确。 - **原因**:`ir_cmap` 变量未正确初始化,或颜色列表定义错误。 - **解决方案**: - 确保在绘图前定义`ir_cmap`(如示例代码所示)。 - 检查颜色映射是否有效:使用Matplotlib内置函数验证,例如 `plt.register_cmap(cmap=ir_cmap)` 后再调用。 - 如果引用现有库(如`seaborn`),可以直接导入:`from some_library import ir_cmap`(但需确认库支持)。 - **调试提示**:在定义后添加 `print(ir_cmap)` 输出对象信息。 - **问题2: 颜色映射不适用于红外数据** - **症状**:颜色渐变无法区分细微温度变化(例如,低温和高温区域混淆)。 - **原因**:标准颜色映射(如`jet`)可能引入视觉伪影,不适合红外数据[^1]。 - **解决方案**: - 优化颜色列表:选择红外友好颜色(如黑-红-白渐变),避免使用高对比色。 - 使用科学可视化库:如`cmap=plt.cm.inferno`(Matplotlib内置)作为替代,它针对温度数据优化。 - 校准颜色范围:添加`vmin`和`vmax`参数限制值域,例如 `imshow(data, cmap=ir_cmap, vmin=0, vmax=100)`。 - **问题3: 性能问题或渲染慢** - **症状**:绘图时卡顿,尤其在大型数据集上。 - **原因**:自定义颜色映射计算开销大,或数据分辨率过高。 - **解决方案**: - 降低数据采样:如引用[^1]中生成500个采样点,避免过量数据。 - 简化颜色映射:使用预定义的离散颜色映射(如`ListedColormap`),而非连续渐变。 - 优化代码:避免循环绘图(如引用[^1]中的循环),改用向量化操作。 - **通用最佳实践**: - **测试颜色映射**:用简单数据验证,例如 `plt.plot([0, 1], [0, 1], c=ir_cmap(0.5))`。 - **兼容性**:确保在Jupyter Notebook或脚本中版本兼容(Matplotlib ≥3.0)。 - **参考引用**:在红外应用中,颜色映射应物理数据对齐(如普朗克定律计算出的辐射亮度)[^1]。 ####
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值