map和unordered_map的差别和使用

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

unordered_map原理的转载

https://blog.csdn.net/qq_26591517/article/details/79621348

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

• 测试总结
  待补充
• 运行结果

 

• 代码片段

• 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
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