std::map find 陷阱

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本文详细阐述了在C++标准库中使用map迭代器时的注意事项，包括避免空指针访问、防止系统插入隐藏键值对等关键点。通过实例演示了如何安全地使用迭代器来访问map中的元素。

正确做法

std::map<int,int*>::iterator iter = mapTemp.find(i);

if( mapTemp.end() != iter )
    return iter->second;

return NULL;

1.注意判断空,如果不判断是否为mapTemp.end(),如果用mapTemp[x].second方式获取，系统会自己偷偷插入一个查询的键。 因此直接 return mapTemp[x].second 有很大风险。

2.尽量用iterator 而不是[].因为[] 运算符内部有一次查询，最好就是调用一次find，返回iterator，根据iterator获取值。

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std::unordered_multimap是C++ STL中的哈希表实现，支持重复键和无序存储。其核心特性包括：基于桶数组和链地址法的哈希表结构，平均O(1)时间复杂度操作，最坏情况O(n)性能。使用时需注意重哈希导致的迭代器失效问题。关键API包括insert()、find()、count()和equal_range()，特别适合需要快速查找且允许键重复的场景。自定义键类型需实现哈希函数和相等比较。相比有序容器，它牺牲顺序性换取更高性能。
#include "pch.h" #include "TCalcFuncSets.h" #include <windows.h> #include <string> #include <vector> #include <fstream> #include <sstream> #include <map> #include <algorithm> #include <iostream> #include <cmath> #include <cctype> #include <unordered_map> #include <mutex> #include <memory> // 用于std::make_shared #include <chrono> // 用于std::chrono时间功能 // 缓存项结构体 struct CacheEntry { std::map<std::string, float> data; std::chrono::steady_clock::time_point lastAccessed; CacheEntry() : lastAccessed(std::chrono::steady_clock::now()) {} }; // 统一的缓存管理类 class QuantileCache { private: std::unordered_map<std::string, CacheEntry> cache_; std::mutex mutex_; const size_t maxCacheSize_ = 100; // 最大缓存项数量 public: // 尝试从缓存获取数据 bool tryGet(const std::string& key, std::map<std::string, float>& result) { std::lock_guard<std::mutex> lock(mutex_); auto it = cache_.find(key); if (it != cache_.end()) { // 更新访问时间 it->second.lastAccessed = std::chrono::steady_clock::now(); result = it->second.data; return true; } return false; } // 存储数据到缓存 void put(const std::string& key, const std::map<std::string, float>& data) { std::lock_guard<std::mutex> lock(mutex_); // 清理过期缓存项 if (cache_.size() >= maxCacheSize_) { evictOldEntries(); } cache_[key].data = data; cache_[key].lastAccessed = std::chrono::steady_clock::now(); } private: // 移除最旧的缓存项 void evictOldEntries() { // 找到最旧的缓存项 auto oldestIt = cache_.begin(); for (auto it = cache_.begin(); it != cache_.end(); ++it) { if (it->second.lastAccessed < oldestIt->second.lastAccessed) { oldestIt = it; } } // 移除最旧的缓存项 cache_.erase(oldestIt); } }; // 全局缓存实例 static QuantileCache g_quantileCache; // 清理字符串中的空白字符 std::string CleanString(const std::string& str) { std::string result; result.reserve(str.size()); for (unsigned int i = 0; i < str.size(); i++) { char c = str[i]; if (!std::isspace((unsigned char)c)) { result.push_back(c); } } return result; } // 清理路径中的无效字符 std::string CleanPath(const std::string& path) { std::string result; result.reserve(path.size()); for (unsigned int i = 0; i < path.size(); i++) { char c = path[i]; if (c == ' ' || !std::isspace((unsigned char)c)) { result.push_back(c); } } return result; } // 将通达信日期格式转换为标准日期格式(yyyymmdd) std::string ConvertTDXDateToYYYYMMDD(float tdxDate) { int dateInt = (int)tdxDate + 19000000; if (dateInt <= 19000000 || dateInt > 21000000) { return ""; } char buffer[16]; sprintf_s(buffer, sizeof(buffer), "%d", dateInt); return std::string(buffer); } // 快速解析日期字符串 std::string ParseDateString(const std::string& dateStr) { // 移除引号 std::string cleaned = dateStr; if (!cleaned.empty() && cleaned[0] == '"') { cleaned = cleaned.substr(1); } if (!cleaned.empty() && cleaned[cleaned.length() - 1] == '"') { cleaned = cleaned.substr(0, cleaned.length() - 1); } // 如果已经是yyyymmdd格式 if (cleaned.length() == 8 && cleaned.find_first_not_of("0123456789") == std::string::npos) { return cleaned; } // 处理分隔符格式 int year = 0, month = 0, day = 0; size_t firstDelim = cleaned.find_first_of("-/\/"); if (firstDelim != std::string::npos) { size_t secondDelim = cleaned.find_first_of("-/\/", firstDelim + 1); if (secondDelim != std::string::npos) { year = atoi(cleaned.substr(0, firstDelim).c_str()); month = atoi(cleaned.substr(firstDelim + 1, secondDelim - firstDelim - 1).c_str()); day = atoi(cleaned.substr(secondDelim + 1).c_str()); } } else if (cleaned.length() == 8) { year = atoi(cleaned.substr(0, 4).c_str()); month = atoi(cleaned.substr(4, 2).c_str()); day = atoi(cleaned.substr(6, 2).c_str()); } if (year > 1900 && year < 2100 && month >= 1 && month <= 12 && day >= 1 && day <= 31) { char buffer[16]; sprintf_s(buffer, sizeof(buffer), "%04d%02d%02d", year, month, day); return std::string(buffer); } return ""; } // 处理单个CSV文件并提取指定列的数据 bool ProcessSingleCSVFileForColumn(const std::string& filePath, std::map<std::string, std::vector<double> >& dateColumnMap, int columnIdx) { std::ifstream inFile(filePath.c_str()); if (!inFile.is_open()) { return false; } // 跳过表头 std::string headerLine; if (!std::getline(inFile, headerLine)) { inFile.close(); return false; } std::string line; while (std::getline(inFile, line)) { std::istringstream lineIss(line); std::string token; int columnIndex = 0; std::string dateStr; double columnValue = 0.0; bool hasValue = false; while (std::getline(lineIss, token, ',')) { std::string cleanedToken = CleanString(token); if (columnIndex == 0) { // date列 dateStr = ParseDateString(cleanedToken); } else if (columnIndex == columnIdx) { // 指定列 if (!cleanedToken.empty()) { columnValue = atof(cleanedToken.c_str()); hasValue = true; } } columnIndex++; } // 只有当日期有效且指定列有值时才添加 if (!dateStr.empty() && hasValue) { dateColumnMap[dateStr].push_back(columnValue); } } inFile.close(); return true; } // 处理单个CSV文件并计算N日涨跌幅 bool ProcessSingleCSVFileForReturns(const std::string& filePath, std::map<std::string, std::vector<double> >& dateReturnsMap, int N) { std::ifstream inFile(filePath.c_str()); if (!inFile.is_open()) { return false; } // 跳过表头 std::string headerLine; if (!std::getline(inFile, headerLine)) { inFile.close(); return false; } // 预分配向量空间以提高性能 std::vector<std::string> dates; std::vector<double> closePrices; dates.reserve(1000); // 预估每只股票约1000个交易日 closePrices.reserve(1000); std::string line; while (std::getline(inFile, line)) { std::istringstream lineIss(line); std::string token; int columnIndex = 0; std::string dateStr; double closePrice = 0.0; while (std::getline(lineIss, token, ',')) { std::string cleanedToken = CleanString(token); if (columnIndex == 0) { // date列 dateStr = ParseDateString(cleanedToken); } else if (columnIndex == 5) { // close列 if (!cleanedToken.empty()) { closePrice = atof(cleanedToken.c_str()); } } columnIndex++; } dates.push_back(dateStr); closePrices.push_back(closePrice); } inFile.close(); // 计算N日涨跌幅 for (unsigned int i = N; i < closePrices.size(); i++) { if (!dates[i].empty() && closePrices[i] > 0 && closePrices[i - N] > 0) { double returnRate = (closePrices[i] - closePrices[i - N]) / closePrices[i - N] * 100.0; dateReturnsMap[dates[i]].push_back(returnRate); } } return true; } // 优化的文件处理函数 - 用于计算指定列的分位数 void ReadCSVAndCalculateColumnData(const std::string& directory, std::map<std::string, std::vector<double> >& dateColumnMap, int columnIdx) { WIN32_FIND_DATAA findData; std::string cleanedDirectory = CleanPath(directory); std::string searchPath = cleanedDirectory + "\\*.csv"; HANDLE hFind = FindFirstFileA(searchPath.c_str(), &findData); if (hFind == INVALID_HANDLE_VALUE) { return; } do { if (!(findData.dwFileAttributes & FILE_ATTRIBUTE_DIRECTORY)) { std::string fileName(findData.cFileName); std::string filePath = cleanedDirectory + "\\" + fileName; filePath = CleanPath(filePath); ProcessSingleCSVFileForColumn(filePath, dateColumnMap, columnIdx); } } while (FindNextFileA(hFind, &findData) != 0); FindClose(hFind); } // 优化的文件处理函数 - 用于计算N日涨跌幅 void ReadCSVAndCalculateReturns(const std::string& directory, std::map<std::string, std::vector<double> >& dateReturnsMap, int N) { WIN32_FIND_DATAA findData; std::string cleanedDirectory = CleanPath(directory); std::string searchPath = cleanedDirectory + "\\*.csv"; HANDLE hFind = FindFirstFileA(searchPath.c_str(), &findData); if (hFind == INVALID_HANDLE_VALUE) { return; } do { if (!(findData.dwFileAttributes & FILE_ATTRIBUTE_DIRECTORY)) { std::string fileName(findData.cFileName); std::string filePath = cleanedDirectory + "\\" + fileName; filePath = CleanPath(filePath); ProcessSingleCSVFileForReturns(filePath, dateReturnsMap, N); } } while (FindNextFileA(hFind, &findData) != 0); FindClose(hFind); } // 函数前向声明 template <typename DataReaderFunc> void ProcessQuantileData( const std::string& csvDirectory, std::map<std::string, float>& dateQuantileMap, DataReaderFunc readDataFunc, float quantile ); template <typename DataReaderFunc> void ProcessQuantileData( const std::string& csvDirectory, std::map<std::string, float>& dateQuantileMap, DataReaderFunc readDataFunc, float quantile, std::map<std::string, std::vector<double>>& dateDataMap ); float CalculateQuantile(const std::vector<double>& data, float quantile); // 通用分位数数据处理函数 // 提取两个主要函数的公共数据处理逻辑 template <typename DataReaderFunc> void ProcessQuantileData( const std::string& csvDirectory, std::map<std::string, float>& dateQuantileMap, DataReaderFunc readDataFunc, float quantile ) { // 存储日期对应的数据 std::map<std::string, std::vector<double>> dateDataMap; // 调用传入的函数读取数据 readDataFunc(csvDirectory, dateDataMap); // 计算每个日期的分位数 for (const auto& entry : dateDataMap) { dateQuantileMap[entry.first] = CalculateQuantile(entry.second, quantile); } // 清理数据以释放内存 dateDataMap.clear(); } // 兼容不同参数类型的重载版本 template <typename DataReaderFunc> void ProcessQuantileData( const std::string& csvDirectory, std::map<std::string, float>& dateQuantileMap, DataReaderFunc readDataFunc, float quantile, std::map<std::string, std::vector<double>>& dateDataMap ) { // 调用传入的函数读取数据 readDataFunc(csvDirectory, dateDataMap); // 计算每个日期的分位数 for (const auto& entry : dateDataMap) { dateQuantileMap[entry.first] = CalculateQuantile(entry.second, quantile); } } // 计算分位数 - 使用O(n)时间复杂度的优化算法 float CalculateQuantile(const std::vector<double>& data, float quantile) { if (data.empty()) { return 0.0f; } if (quantile < 0.0f) quantile = 0.0f; if (quantile > 1.0f) quantile = 1.0f; std::vector<double> sortedData = data; size_t n = sortedData.size(); double pos = quantile * (n - 1); int lowerIndex = static_cast<int>(pos); int upperIndex = lowerIndex + 1; // 对于精确索引的情况，直接使用nth_element if (lowerIndex == upperIndex || upperIndex >= static_cast<int>(n)) { std::nth_element(sortedData.begin(), sortedData.begin() + lowerIndex, sortedData.end()); return static_cast<float>(sortedData[lowerIndex]); } // 对于需要插值的情况，找到两个位置的元素 // 先找lowerIndex位置的元素 std::nth_element(sortedData.begin(), sortedData.begin() + lowerIndex, sortedData.end()); double lowerValue = sortedData[lowerIndex]; // 再在lowerIndex之后的范围内找upperIndex位置的元素 std::nth_element(sortedData.begin() + lowerIndex + 1, sortedData.begin() + upperIndex, sortedData.end()); double upperValue = sortedData[upperIndex]; // 线性插值计算最终分位数值 double fractionalPart = pos - lowerIndex; double quantileValue = lowerValue + fractionalPart * (upperValue - lowerValue); return static_cast<float>(quantileValue); } // 生成缓存键值 std::string GenerateColumnCacheKey(int columnIdx, float quantile) { char buffer[64]; sprintf_s(buffer, "column_%d_%.2f", columnIdx, quantile); return std::string(buffer); } std::string GenerateReturnsCacheKey(int N, float quantile) { char buffer[64]; sprintf_s(buffer, "returns_%d_%.2f", N, quantile); return std::string(buffer); } // 函数2 - 计算指定列的分位数 void CalculateColumnQuantileReturns(int DataLen, float* pfOUT, float* pfINa, float* pfINb, float* pfINc) { // 初始化输出数组为0 for (int i = 0; i < DataLen; i++) { pfOUT[i] = 0.0f; } // 获取列索引和分位数参数 int columnIdx = (int)(pfINb[0] + 0.5f); // M参数表示列号 float quantile = pfINc[0]; // N参数表示分位数 // 生成缓存键值，添加前缀以区分不同类型的缓存 std::string cacheKey = "column:" + GenerateColumnCacheKey(columnIdx, quantile); // 检查缓存中是否已有计算结果 std::map<std::string, float> dateQuantileMap; bool hasCache = g_quantileCache.tryGet(cacheKey, dateQuantileMap); // 如果缓存中没有，则进行计算 if (!hasCache) { // 设置CSV文件的目录 const std::string csvDirectory = "F:\\His_STOCKDATA"; // 使用堆分配存储日期对应的指定列数据，避免栈溢出 auto dateColumnMap = std::make_shared<std::map<std::string, std::vector<double>>>(); // 读取CSV文件并提取指定列的数据 ReadCSVAndCalculateColumnData(csvDirectory, *dateColumnMap, columnIdx); // 计算每个日期的分位数 for (const auto& entry : *dateColumnMap) { dateQuantileMap[entry.first] = CalculateQuantile(entry.second, quantile); } // 自动释放内存（通过shared_ptr的作用域） // 将结果存入缓存 g_quantileCache.put(cacheKey, dateQuantileMap); } // 将结果匹配到输出数组 for (int i = 0; i < DataLen; i++) { std::string dateStr = ConvertTDXDateToYYYYMMDD(pfINa[i]); if (dateStr.empty() || dateStr.length() != 8) { pfOUT[i] = 0.0f; continue; } std::map<std::string, float>::const_iterator iter = dateQuantileMap.find(dateStr); if (iter != dateQuantileMap.end()) { pfOUT[i] = iter->second; } else { pfOUT[i] = 0.0f; } } } // 函数3 - 快速计算分位数收益 void CalculateQuantileReturns(int DataLen, float* pfOUT, float* pfINa, float* pfINb, float* pfINc) { // 初始化输出数组为0 for (int i = 0; i < DataLen; i++) { pfOUT[i] = 0.0f; } // 获取N和M的值 int N = (int)(pfINb[0] + 0.5f); float M = pfINc[0]; // 生成缓存键值，添加前缀以区分不同类型的缓存 std::string cacheKey = "returns:" + GenerateReturnsCacheKey(N, M); // 检查缓存中是否已有计算结果 std::map<std::string, float> dateQuantileMap; bool hasCache = g_quantileCache.tryGet(cacheKey, dateQuantileMap); // 如果缓存中没有，则进行计算 if (!hasCache) { // 设置CSV文件的目录 const std::string csvDirectory = "F:\\His_STOCKDATA"; // 使用堆分配存储日期对应的涨跌幅数据，避免栈溢出 auto dateReturnsMap = std::make_shared<std::map<std::string, std::vector<double>>>(); // 读取CSV文件并计算N日涨跌幅 ReadCSVAndCalculateReturns(csvDirectory, *dateReturnsMap, N); // 计算每个日期的分位数 for (const auto& entry : *dateReturnsMap) { dateQuantileMap[entry.first] = CalculateQuantile(entry.second, M); } // 自动释放内存（通过shared_ptr的作用域） // 将结果存入缓存 g_quantileCache.put(cacheKey, dateQuantileMap); } // 将结果匹配到输出数组 for (int i = 0; i < DataLen; i++) { std::string dateStr = ConvertTDXDateToYYYYMMDD(pfINa[i]); if (dateStr.empty() || dateStr.length() != 8) { pfOUT[i] = 0.0f; continue; } std::map<std::string, float>::const_iterator iter = dateQuantileMap.find(dateStr); if (iter != dateQuantileMap.end()) { pfOUT[i] = iter->second; } else { pfOUT[i] = 0.0f; } } } // 函数注册 PluginTCalcFuncInfo g_CalcFuncSets[] = { {2, (pPluginFUNC)CalculateColumnQuantileReturns}, {3, (pPluginFUNC)CalculateQuantileReturns}, {0, NULL}, }; BOOL RegisterTdxFunc(PluginTCalcFuncInfo** pFun) { if (*pFun == NULL) { (*pFun) = g_CalcFuncSets; return TRUE; } return FALSE; }有哪些值得优化的地方
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using Map = std::unordered_map, typename List::iterator>; List lruList_; Map cacheMap_; size_t maxSize_; public: bool tryGet(const Key& key, Value& result) { auto it = cacheMap_.find(key); ...
【底层机制】std::unordered_map 为什么引入？是什么？怎么实现的？怎么正确用？
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C++ `std::map` 解析：`find`, `end`, `insert` 和 `operator[]`
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本文详细解析了C++中std::map的四个核心函数：find()用于查找键值对，返回迭代器或end()；end()返回尾后迭代器；insert()插入键值对，返回插入结果；operator[]通过键访问值，若不存在则插入新元素。文章通过示例代码展示了这些函数的使用方法与区别，并给出了最佳实践建议：优先使用find()检查键存在性，注意operator[]可能意外插入的特性。最后总结了不同操作的行为差异，帮助开发者更安全高效地使用std::map。
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关于std::map中的find和[]的问题
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     std::map不是顺序容器，这应该都知道的，map中重载了operator []操作符，可以用map的键值索引到相关的数据，但是这个[]和一般数组的[]可不一样。有的人又认为既然[]就是利用下标做索引和std::map中的find用键值索引是不是一样的，所以有的会写出下面类似的代码：std::map mapTemp;...int* Find1(int i){   
STL map::find 使用方法简单例子
lyykjen0816的博客
11-15 3062
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从std::map查找数据时，不要用[]，而要用find
PI2024的专栏
08-02 1629
用[]查找元素，如果不存在，则会默认新加一个元素
C++ std::map按值查找
passionkk的专栏
04-23 1万+
我们都熟知STL 中模板库的std::map可以按key查找，但是有时候应用中会出现Value 也是唯一的，不如GUID等，那么如何按Value来进行查找呢？
std::map顺序取出，是否每次取出的顺序一致
05-09
<think>好的，我现在需要回答用户关于C++中std::map在迭代时顺序是否一致的问题。用户还提供了几个相关的引用，我需要结合这些引用来组织答案。 首先，用户的问题是关于std::map在每次顺序取出时是否保持一致的顺序。根据我的知识，std::map通常是基于红黑树实现的，会自动根据键进行排序。因此，在标准情况下，每次迭代的顺序应该是一致的，按照键的升序排列。不过，我需要确认C++标准中的具体规定，确保没有特殊情况。 接下来，查看用户提供的引用。引用[1]提到std::map是关联容器，通过键快速检索值，内部数据结构和对元素的排序方式不同。这里指出std::map内部是有序的，这支持我的初步理解。引用[3]中的代码示例展示了使用迭代器遍历std::map并删除元素，虽然主要是关于删除操作的陷阱，但间接说明迭代顺序可能影响删除逻辑，进一步提示了顺序的一致性。 然后，我需要明确C++标准的规定。根据C++标准，std::map的迭代顺序是按照键的严格弱序排列的，通常是升序。因此，只要没有插入、删除或修改键的操作，迭代顺序在多次遍历中应保持一致。当有元素被插入或删除时，树的结构可能调整，但顺序仍按键值维持。 此外，用户可能关心的是在不同操作后顺序是否变化。例如，插入新元素后，迭代器是否仍然按顺序遍历。根据标准，插入元素后，map会自动调整以保持顺序，所以迭代顺序依然按排序后的键进行。 需要区分std::map和其他容器，比如std::unordered_map，后者不保证顺序，而std::map是保证的。引用[2]提到std::unordered_map基于哈希表，不保持顺序，这也与std::map形成对比，进一步确认std::map的顺序一致性。 总结起来，回答需要涵盖以下几点： 1. std::map的内部实现（红黑树）和自动排序特性。 2. C++标准对迭代顺序的规定：按键排序，一致。 3. 插入、删除操作对顺序的影响：调整后仍保持顺序。 4. 与std::unordered_map的对比，强调有序和无序的区别。 5. 可能的例外情况（如自定义比较函数改变排序方式）。 需要确保引用正确，比如引用[1]提到std::map的特点，可以引用它来支持有序性的说明。同时，引用[3]中的示例虽然主要关于删除，但可以用来提醒用户在修改map时迭代器的有效性，但此处用户的问题是关于顺序一致性，所以可能不需要深入讨论迭代器失效的问题，除非有直接影响。 最后，用户可能的应用场景是依赖迭代顺序的程序逻辑，需要明确std::map的顺序保证，以便用户可以放心使用。同时，可能生成相关问题，比如如何自定义排序顺序，或者在不同操作下保持顺序的需求。</think>#### C++中std::map的迭代顺序特性 ##### 1. **标准行为与内部实现** - **有序性保证**： `std::map` 是**基于红黑树**实现的有序关联容器，其迭代顺序始终按照**键的严格弱序（默认升序）**排列。例如，对于键类型为 `int` 的 `std::map<int, string>`，每次遍历输出的键顺序一定是 `1, 2, 3, ...`，与插入顺序无关[^1]。 - **C++标准规定**： 根据C++标准（C++11及后续版本），`std::map` 的迭代顺序由键的比较函数（默认为 `std::less<Key>`）决定，且保证**一致性**，即只要元素未被修改或删除，多次迭代的顺序完全相同。 ##### 2. **关键验证实验** ```cpp #include <iostream> #include <map> int main() { std::map<int, std::string> m = { {3, "third"}, {1, "first"}, {4, "fourth"}, {2, "second"} }; // 第一次迭代 std::cout << "第一次迭代: "; for (const auto& p : m) std::cout << p.first << " "; // 输出 1 2 3 4 // 插入新元素后再次迭代 m[5] = "fifth"; std::cout << "\n插入后迭代: "; for (const auto& p : m) std::cout << p.first << " "; // 输出 1 2 3 4 5 return 0; } ``` 输出结果验证了顺序的一致性：即使插入新元素，迭代顺序仍按键升序排列。 ##### 3. **与无序容器的对比** - **`std::unordered_map`**： 基于哈希表实现，**不保证任何迭代顺序**，不同编译器或同一程序多次运行的顺序可能不同[^2]。 - **`std::multimap`**： 允许重复键，但迭代顺序仍按键排序（与 `std::map` 一致）。 ##### 4. **影响顺序的特殊情况** - **自定义比较函数**： 若通过模板参数指定自定义比较器（如降序排序），迭代顺序将按该规则排列，但仍保持一致性。 ```cpp struct CompareDesc { bool operator()(int a, int b) const { return a > b; } }; std::map<int, std::string, CompareDesc> m; // 迭代顺序为 4,3,2,1... ``` - **键的修改风险**： 直接修改 `map` 中元素的键会导致红黑树结构破坏（需先删除再插入）： ```cpp auto it = m.find(3); if (it != m.end()) { auto value = it->second; m.erase(it); m[4] = value; // 安全修改键值 } ``` ##### 5. **应用场景建议** - **依赖顺序的操作**： 如需要按键顺序处理数据（如范围查询、有序序列生成），优先使用 `std::map`。 - **性能权衡**： 若仅需快速查找且不关心顺序，选择 `std::unordered_map`（时间复杂度 $O(1)$ vs. $O(\log n)$）[^2]。 #### 相关问题 1. 如何实现`std::map`的降序迭代？ 2. 修改`std::map`中元素的键会导致什么问题？ 3. `std::map`和`std::unordered_map`在性能上有何差异？
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