标签：总结 情况 hand memory 并且 获得 图片 大于 cimage
map和unordered_map的差别
还不知道或者搞不清unordered_map和map是什么的，请见：
http://blog.csdn.net/billcyj/article/details/78065438
需要引入的头文件不同
map: #include < map >
unordered_map: #include < unordered_map >
内部实现机理不同
map： map内部实现了一个红黑树（红黑树是非严格平衡二叉搜索树，而AVL是严格平衡二叉搜索树），红黑树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的操作。map中的元素是按照二叉搜索树（又名二叉查找树、二叉排序树，特点就是左子树上所有节点的键值都小于根节点的键值，右子树所有节点的键值都大于根节点的键值）存储的，使用中序遍历可将键值按照从小到大遍历出来。
unordered_map: unordered_map内部实现了一个哈希表（也叫散列表，通过把关键码值映射到Hash表中一个位置来访问记录，查找的时间复杂度可达到O(1)，其在海量数据处理中有着广泛应用）。因此，其元素的排列顺序是无序的。哈希表详细介绍
优缺点以及适用处
map：
优点：
有序性，这是map结构最大的优点，其元素的有序性在很多应用中都会简化很多的操作
红黑树，内部实现一个红黑书使得map的很多操作在lgn的时间复杂度下就可以实现，因此效率非常的高
缺点： 空间占用率高，因为map内部实现了红黑树，虽然提高了运行效率，但是因为每一个节点都需要额外保存父节点、孩子节点和红/黑性质，使得每一个节点都占用大量的空间
适用处：对于那些有顺序要求的问题，用map会更高效一些
unordered_map：
优点： 因为内部实现了哈希表，因此其查找速度非常的快
缺点： 哈希表的建立比较耗费时间
适用处：对于查找问题，unordered_map会更加高效一些，因此遇到查找问题，常会考虑一下用unordered_map
总结：
内存占有率的问题就转化成红黑树 VS hash表 , 还是unorder_map占用的内存要高。
但是unordered_map执行效率要比map高很多
对于unordered_map或unordered_set容器，其遍历顺序与创建该容器时输入的顺序不一定相同，因为遍历是按照哈希表从前往后依次遍历的
map和unordered_map的使用
unordered_map的用法和map是一样的，提供了 insert，size，count等操作，并且里面的元素也是以pair类型来存贮的。其底层实现是完全不同的，上方已经解释了，但是就外部使用来说却是一致的。
C++ Map常见用法说明
常用操作汇总举例：
#include <iostream> #include <unordered_map> #include <map> #include <string> using namespace std; int main() { //注意：C++11才开始支持括号初始化 unordered_map<int, string> myMap={{ 5, "张大" },{ 6, "李五" }};//使用{}赋值 myMap[2] = "李四"; //使用[ ]进行单个插入，若已存在键值2，则赋值修改，若无则插入。 myMap.insert(pair<int, string>(3, "陈二"));//使用insert和pair插入 //遍历输出+迭代器的使用 auto iter = myMap.begin();//auto自动识别为迭代器类型unordered_map<int,string>::iterator while (iter!= myMap.end()) { cout << iter->first << "," << iter->second << endl; ++iter; } //查找元素并输出+迭代器的使用 auto iterator = myMap.find(2);//find()返回一个指向2的迭代器 if (iterator != myMap.end()) cout << endl<< iterator->first << "," << iterator->second << endl; system("pause"); return 0; }
此时用的是unordered_map，输出的结果为：
若把unordered_map换成map，输出的结果为：
set和unordered_set的使用方法类似于map和unordered_map，详情请见：
【总结】unordered_map,unordered_set,map和set的用法和区别
参考
【1】c++中map与unordered_map的区别
http://blog.csdn.net/batuwuhanpei/article/details/50727227
【2】C++Map常见用法说明
http://blog.csdn.net/shuzfan/article/details/53115922#二-插入操作
原文地址：https://blog.csdn.net/BillCYJ/article/details/78985895
另外附一篇两折内存及消耗的情况对比
DWORD key = 0; auto nowClock = GetTickCount(); vector<pair<DWORDLONG, FileInfo>> data; vector<SortItem> itemdata; FileInfo file_info; HANDLE handle = GetCurrentProcess(); PROCESS_MEMORY_COUNTERS pmc; GetProcessMemoryInfo(handle, &pmc, sizeof(pmc)); ULONG mem_size = pmc.WorkingSetSize / 1024; for (DWORD i = 0; i < 10000000; i++) { int key = rand() % 100000; key += i; file_info.parent_fid = key; data.push_back(make_pair(key, file_info)); } GetProcessMemoryInfo(handle, &pmc, sizeof(pmc)); cout << "vector插入1000万条数据，耗时:" << (GetTickCount() - nowClock) << "ms" << " 消耗内存:" << pmc.WorkingSetSize / 1024 - mem_size << " K" << endl; mem_size = pmc.WorkingSetSize / 1024; nowClock = GetTickCount(); std::sort(data.begin(), data.end()); cout << "vector排序1000万条数据，耗时:" << (GetTickCount() - nowClock) << "ms" << endl; key = data[rand() % 900000].first; nowClock = GetTickCount(); if (binary_search(data, key) > -1) cout << "vector从1000万条数据查找，耗时:" << (GetTickCount() - nowClock) << "ms" << endl; cout << "===========================================================" << endl; nowClock = GetTickCount(); unordered_map<DWORDLONG, FileInfo> unordered_map_data; for (DWORD i = 0; i < 10000000; i++) { file_info.parent_fid = key; unordered_map_data[i] = file_info; } GetProcessMemoryInfo(handle, &pmc, sizeof(pmc)); cout << "unordered_map插入1000万条数据，耗时:" << (GetTickCount() - nowClock) << "ms" << " 消耗内存:" << pmc.WorkingSetSize / 1024 - mem_size << " K" << endl; mem_size = pmc.WorkingSetSize / 1024; nowClock = GetTickCount(); if (unordered_map_data.find(key) != unordered_map_data.end()) cout << "unordered_map从1000万条数据查找，耗时:" << (GetTickCount() - nowClock) << "ms" << endl; cout << "===========================================================" << endl; nowClock = GetTickCount(); map<DWORDLONG, FileInfo> map_data; for (DWORD i = 0; i < 10000000; i++) { file_info.parent_fid = key; map_data[i] = file_info; } GetProcessMemoryInfo(handle, &pmc, sizeof(pmc)); cout << "map插入1000万条数据，耗时:" << (GetTickCount() - nowClock) << "ms" << " 消耗内存:" << pmc.WorkingSetSize / 1024 - mem_size << " K" << endl;; mem_size = pmc.WorkingSetSize / 1024; nowClock = GetTickCount(); if (map_data.find(key) != map_data.end()) cout << "map从1000万条数据查找，耗时:" << (GetTickCount() - nowClock) << "ms" << endl; 链接：https://www.jianshu.com/p/6da55d10a37a 來源：简书 简书著作权归作者所有，任何形式的转载都请联系作者获得授权并注明出处。
标签：总结 情况 hand memory 并且 获得 图片 大于 cimage
原文地址：https://www.cnblogs.com/wangshaowei/p/9876929.html
