C++ 加快地图速度的最快方法<；字符串，int>。在c++。钥匙是按字母顺序排列的

我有一张大约100000双的地图。如果键是按字母顺序排列的，那么在使用find（）时是否有任何方法可以加快搜索速度。还有，我该怎么做呢。我知道你可以在创建地图时指定一个新的比较器。但是这会加快find（）函数的速度吗

提前谢谢

[已解决]感谢一群家伙，我决定使用向量，并使用上下限来“剪断”一些搜索

---

另外，我是新来的。有没有办法将这个问题标记为已回答，或者选择一个最佳答案？

std:：map

已经利用了键按字母顺序排列的事实，它保证了这一点。您无法通过更改比较器来改进它（假设它已经是一个相当有效的字符串比较）

您是否考虑过在C++11之前的各种实现中使用

unordered_map

（aka

hash_map

）？它应该能够在O（1）中而不是O（log（n））中搜索

std:：map

---

你也可以研究一些更奇特的东西，比如trie，但这不是标准库的一部分，所以你要么在别处找到一个，要么自己动手，所以我建议

unordered\u map

是一个很好的起点。

如果一个不同的比较器能够更快地进行比较，那么它只能加快查找速度（对于字符串来说，这通常是相当困难的）

如果基本上是按顺序插入所有数据，然后进行搜索，那么使用

std:：vector

和

std:：lower_bound

或

std:：upper_bound

可能会更快

如果您并不真正关心排序，只想尽快找到数据，您可能会发现

std:：unordered_map

更适合您

---

编辑：仅供记录：您“可能找到”或“可能找到”这些东西的方式通常是通过分析。根据情况，分析速度可能足够快，即使在简单的测试中也很明显，因此分析不是真的必要，但如果有（很多）怀疑，或者你想量化效果，探查器可能是正确的方法。

我投票支持

无序地图

，但我想提出另一点

在现代机器上，影响性能的一个因素是缓存使用不当。映射将在所有位置分配节点，并且没有太多的引用位置。此外，由于它必须在节点之间存储一组指针，因此会占用更多内存

在最近的一次会议上，比亚恩·斯特劳斯特鲁（Bjarne Stroustroup）给出了一个关于这个主题的演讲。他比较了

vector

和

list

在一项涉及大量随机插入和删除的任务中的性能，在这项任务中，似乎

list

应该占主导地位，但由于内存大小和布局问题，

vector

被我忽略了事实上是目前为止最快的。请看，从幻灯片43开始

---

unordered\u map

允许您直接访问元素，因此它可能意味着在内存中跳跃的次数比尝试将数据粘贴到

向量中的次数更少（因此性能优于
向量
）因此，我的评论只是一个警告，要时刻牢记内存访问模式以提高性能
如果您使用
std:：find
查找元素，您应该切换到使用
map:：find
（您的问题中并没有真正的说明）。
map:：find
使用这样一个事实，即映射的顺序是为了更快地搜索

如果这还不够好，您可以查看散列容器，例如
unordered_-map
，而不是
map
，如果您的编译器支持它，请尝试
std:：unordered_-map
。另外，按字母顺序排列键并不重要，
map
无论如何都会将它们重新排列为字母顺序。@MarkRansom:就因为我不同意：这取决于比较器：d要将问题标记为已回答，你可以在答案的左侧，投票按钮下面用勾号选择一个最佳答案。关于排序的
std:：vector
，请参阅“s”，以获得一个预写、预测试的实现。@JerryCoffin:我删除了下一票。我删除了下一票有一种令人不快的倾向。这是一个很好的观点。问题真的没有弄清楚。使用
std:：find
基本上是搜索的最坏情况，无论是在算法上还是在内存访问模式方面。实际上，如果用于
std:：find
的比较器与用于映射或是的，无法
std:：find
专门使用member
find
？@bames53否，因为
std:：find
无法通过或不知道容器是什么。它只是进行线性搜索。@bames53:可以，但不需要，而且我从未见过实现这样做，因为它远比听起来难。@MarkB这是有道理的。尽管我认为如果迭代器提供对容器的访问（就像调试迭代器用于有效性检查）就可以做到这一点。显然，依赖一个实现来实现这一点是不好的，因此首先不值得实现，除非是出于好奇。我喜欢他在演讲期间绘制的速度比较图。局部性很好，但只适用于线性内容。向量上的二进制搜索可能比地图慢。我想知道a是否会快比排序数组好吗？@MooingDuck幻灯片上确实有图表：）@MooingDuck为什么对
向量
的二进制搜索要比搜索
映射
慢？在这两种情况下，您都会在内存中四处跳跃，直到在
向量
情况下，范围缩小到适合缓存线的位置。除非所有
映射
节点一起分配