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说明：下文中的所谓的优缺点只不过算作一个分隔符，其实只有使用场景的不同，没有孰优孰劣。
vector：
【实现】vector的底层就是一个数组，所以其才能有O(1)的查找效率。只不过它是变长的，容量到达end_of_storage时便另寻空间自动扩容一倍，并将原来的数据都拷贝到新空间，之后将原来空间销毁。由于其数组的特性，决定了vector的频繁插入和删除的效率比较低。
【优点】查找效率高。
【缺点】除了查找，其他的效率都不特别高。
【其他】1，在优点和缺点这方面，list和queue简直是和vector形成了互补，所以在合适的应用场景下要选择合适的容器；
2,vector的iterator不仅重载了++，--，而且重载了*(前置）和==，这种重载更多的是考虑了vector存储对象的多样性，方便使用自定义对象。
hashtable：
【实现】C++的hashtable和普通的hashtable并没有什么区别，在防止冲突上采用的还是拉链法。其底层实现是vector+linkedlist，其每一个bucket就是一个vector，vector中存放的是linkedlist，不过这里的linkedlist并不是STL中的list或slist，而是自己维护的hash table node。
【优点】hashtable的优点就不用说了。
【缺点】hashtable的一个很重要的问题就是rehashing，如果数据量足够大，hashtable的空间总是会用完，那么就需要rehashing了，rehashing是非常浪费时间的，参考vector的扩容。例如， 在PHP中大型网站使用Memcached，它就是一个内存中很大的hashtable，里面存储着各种各样的数据，所以在rehashing时就会浪费很多时间并在此时间内拒绝访问。这样就会增加数据库的压力，甚至让网站不堪重负的down掉。所以，要么一开始就将Memcached设置到可用内存的上限，要么将不用继续提供的数据从Memcached中覆盖或清除掉。或者.....不向其中加入那么多的数据。
【其他】1，在防止冲突上除了线性探测和二次探测之外，还可以使用二重散列和多重散列，其目的都是尽可能将插入的数据比较均匀的存放在hashtable的内存空间内，防止冲突。
2，防止冲突，就一定要用到hashfunc，好的hashfunc会尽力做到上文第一点提到的结果。这里有一个Apache底层hashtable的hashfunc，参考如下：
//这是一个Apache底层的一个hashfunc，Magic Number 33,33只是试验得出的而已
//这里以一个string为例，将字符串中的每一个字母转换成33进制，然后对hashtable取模运算
int hashfunc(String key){
int sum=0;
for(int i=0;i<key.length();++i){
sum=sum*33+(int)(key.charAt(i));
sum=sum % HASH_TABLE_SIZE;
}
return sum;
}
hash_set：
hash_set和set的使用方式是一样的，只不过，其底层是实现机制不一样。
【实现】set多半是以RB-tree来实现的，而hash_set只是转而调用了hashtable的操作。使用set是为了快速查找元素，RB-tree和hashtable都能满足这个要求，只是RB-tree不允许数据重复，且set能根据键值自动排序。
【优点】就是查找。
【缺点】hash_set的查找效率比set高，不过它不具有基于RB-tree set的其他性质。
【其他】hash_set和hashtable构造其实是一样的，不过其初始分配的大小是不一样的。
hash_map：
hash_map和map相比，底层是使用hashtable来实现的，所以hash_map不具有自动排序的功能。
除此之外，其他的使用方法是相同的，可以参考我的《STL读书笔记》里面对map的描述。
vector ,hashtable ,hashset 和 hashtable
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原文地址：http://www.cnblogs.com/kzcdqbz/p/4744520.html
