C++ 哪个数据结构是按插入排序的，并且具有fast“；包括「；支票？

我正在寻找一种数据结构，它保留元素插入的顺序，并提供一个快速的“contains”谓词。我还需要迭代器和随机访问。插入或删除期间的性能不相关。我也愿意接受内存消耗方面的开销

背景：我需要存储一个对象列表。这些对象是名为

Neuron

的类的实例，存储在

层

中。

层

对象具有以下公共接口：

class Layer {
public:
    Neuron *neuronAt(const size_t &index) const;
    NeuronIterator begin();
    NeuronIterator end();
    bool contains(const Neuron *const &neuron) const;
    void addNeuron(Neuron *const &neuron);
};

当软件运行时，

contains（）

方法经常被调用，我断言使用callgrind。我试图绕过对

contains（）

的一些调用，但仍然是一个热点。现在我希望能对这个方法进行优化

我考虑使用

std:：set

，使用template参数来提供我自己的comparator结构。但是

神经元

类本身并没有给出它在

层

中的位置。另外，我想让

*someneuronitoriterator=anotherNeuron

在不破坏顺序的情况下工作

另一个想法是使用普通的旧C数组。由于我不关心添加一个新的

Neuron

对象的性能，我想我可以确保

Neuron

对象总是线性存储在内存中。但这会使我传递给

addNeuron（）

的指针无效；至少我必须将其更改为指向我创建的新副本，以保持线性对齐。对吧?

另一个想法是在

层

对象中使用两种数据结构：用于顺序的向量/列表和用于查找的映射/哈希。但这与我希望的迭代器相矛盾，迭代器允许

运算符*

不使用常量引用，不是吗

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我希望有人能给我一个能满足我需求的数据结构或概念的想法，或者至少给我一个替代方案的想法。谢谢

堆似乎对你有用。它就像一棵树，但最新的元素总是插入到顶部，然后根据其值向下移动，因此有一种方法可以快速检查它是否存在

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否则，您可以存储一个哈希表（用于检查表中是否包含神经元的快速方法），其中包含神经元的键、值：神经元本身以及插入神经元的时间步长（以检查其按时间顺序的插入时间）.

如果此

包含

检查确实是您需要最快执行的地方，并且假设您可以稍微侵入源代码，检查

神经元是否属于某个层的最快方法是在将其插入层时对其进行标记（例如：位标记）

在这一点上，你保证了O（1）检查，看一个
神经元是否属于一个层，并且在微观层面上也很快

如果可以有许多层对象，这可能会变得有点棘手，因为神经元可能属于的每个潜在层都需要一个单独的位，除非一个
neuron
一次只能属于一个层。但是，如果层的数量在大小上相对固定，这是可以合理管理的

如果后一种情况和神经元一次只能属于一个层，那么您所需要的只是一个指向
层*
的反向指针。要查看神经元是否属于某个层，只需查看该反向指针是否指向该层对象

如果一个
Neuron
可以同时属于多个层，但一次不能属于太多层，那么您可以像存储一个小数组一样存储，如下所示：

struct Neuron
{
    ...
    Layer* layers[4]; // use whatever small size that usually fits the common case
    Layer* ptr;
    int num_layers;
};

初始化
ptr
以指向
层
，前提是
神经元所属的层不超过4层。如果有更多，在免费商店分配。在析构函数中，如果
ptr！=图层
。如果常见情况类似于1层，您还可以优化掉
num_layers
，在这种情况下，以null结尾的解决方案可能会更好。要查看神经元是否属于某一层，只需通过
ptr
进行线性搜索。对于神经元的数量来说，这实际上是恒定的时间复杂度，前提是它们不同时属于大量的层

您也可以在此处使用
向量
，但您可能会减少这些常见情况下的缓存命中，因为它总是将其内容放在单独的块中，即使神经元仅属于1或2层

这可能与您所寻找的通用、非侵入式数据结构有所不同，但如果您的性能需求确实偏向于这些类型的集合操作，那么侵入式解决方案通常是最快的。它并没有那么漂亮，并将您的元素耦合到容器，但是，嘿，如果您需要最大的性能

另一个想法是使用普通的旧C数组。由于我不关心添加新神经元对象的性能，我想我可以确保神经元对象在内存中总是线性存储。但这会使我传递给addNeuron（）的指针无效；[……]

是的，但它不会使索引无效。虽然不像指针那样方便使用，但如果您正在处理网格顶点或发射器粒子等海量数据，通常在此处使用索引以避免无效，并可能在64位系统上为每个条目节省额外的32位

更新
考虑到神经元一次只存在于一层中，我会采用反向指针法。查看一个神经元是否属于某一层就变成了一个简单的问题，即检查后指针是否指向同一层

由于涉及到一个API，我建议，仅仅因为听起来你在推送大量数据，并且已经对其进行了分析，所以你应该关注一个围绕聚合（例如，层）而不是单个的接口