C++ 插入无序的_映射需要太多时间

我编写了一个程序，从一个文件（大约500000个）中读取数字，并将其插入到数据结构中。数字是不同的。 我正在使用另一个结构（使用

std:：make_pair（myNumber，emptyStruct））

将数字插入到一个

无序映射中

在插入所有的数字之后，我只用它搜索几百次。在程序运行完成之前，我从不删除DS

分析之后，我注意到插入操作占用了大约50%的运行时间。（还有一些其他代码，它的运行次数与插入相同，但并不需要太多时间）

我想调整大小可能需要时间，所以我使用了保留函数500000，但结果仍然是一样的

据我所知，这个DS应该是O（1）插入和搜索（取舍是大内存），所以我不明白为什么插入要花这么多时间。如何改进结果？
无序映射使用哈希表实现。它摊销了固定插入时间。为地图保留大小会有所帮助，但不会太多。在插入方面，没有比这更好的了

这意味着你也许可以在一段时间内刮胡子，但这只会是边缘的。例如，插入向量的速度稍快一些，但它也是按固定时间摊销的。因此，您将以搜索为代价在插入过程中节省一些时间

这就是数据库的作用所在。假设您将数据放在sqlite数据库中。创建数据库，创建以搜索值作为主键、以数据值作为其他属性的表，然后将这些值插入表中一次。现在，程序只需运行和查询数据库。它只读取所需的最小值。在本例中，sqlite数据库扮演您正在使用的无序映射的角色。
因为您没有使用值，只是在搜索存在，所以使用std:：unordered_set。当您为地图中的每个关键点创建一个虚拟值时，它会执行您想要的操作

首先，我想重述一下大家所说的：插入500000项以使用它数百次将占用您相当大的时间，您无法真正避免这一点，除非您能够扭转局面--构建一组您正在搜索的内容，然后搜索500000次

综上所述，考虑到哈希表的性质，我能够在测试应用程序中插入500000个条目，从而获得一些改进：

回顾过去，我发现：

[插入]复杂性：平均情况：O（1），最坏情况O（大小（））

默认情况下，无序映射容器的最大加载系数为1.0

当你为500000件物品预留空间时，你会得到500000个桶。如果在500000个存储桶中放入500000个数据块，将会发生大量冲突。我预留了额外的空间，而且速度更快

如果您确实需要速度，并且愿意得到一些错误，请查看bloom过滤器。
这是每次插入的O（1）。n个插入仍然是O（n）。我同意。这似乎是合理的。插入将是昂贵的。向后操作如何：首先加载要比较的值，然后检查输入文件。除了插入
无序映射
之外，您还可以进行更多其他处理，这将降低50%的部分。“时间太多”到底是多少？在地图中插入500000个元素的适当时间是多少？您考虑过使用向量吗？将它们全部插入，然后对向量排序，然后使用
binary\u search
进行搜索。无序映射使用哈希函数进行插入。这就是为什么它通常在插入时很慢，在查找时很快。您正在进行大量插入，并且有一个frew读取，因此std:：map可能是一个更好的解决方案。看见