C++ std：：列表和std：：向量-两个世界中最好的？

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• 向量：最后的插入是固定的，摊销时间，但是其他地方的插入是一个昂贵的O（n）

• 列表：您不能随机访问元素，因此获取列表中的特定元素可能会很昂贵

我需要一个容器，这样您既可以在O（1）时间内的任何索引处访问元素，也可以在O（1）时间内的任何索引处插入/删除元素。它还必须能够管理数千个条目。有这样的容器吗

编辑：如果不是O（1），那么有些X表示任何表示有序列表的数据结构都不能比O（log n/log n）具有插入、按索引查找、删除和更新的全部时间，因此不存在这样的数据结构

不过，有些数据结构与此非常接近。例如，允许您在每个时间O（logn）内对列表中的任何位置执行插入、删除、查找和更新。这些在实践中是相当好的，您可以在网上找到一个实现

根据您的具体应用，可能会有更适合您需要的替代数据结构。例如，如果您只关心在每个时间点查找最小/最大的元素，那么像a这样的数据结构可能符合要求。（Fibonacci堆在实践中通常比常规二进制堆慢，但相关堆的运行速度往往非常快。）如果您经常通过添加或减去元素来更新元素范围，那么a可能是更好的调用

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希望这有帮助

看看几个数据结构

• 
  数组树。树按数组索引排序，以便快速索引搜索
• 
  已排序数组的已排序树。几乎所有的数据库都使用这个东西

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两个都不是O（1），因为那是不可能的。但是它们非常好。

由于内存行为，无论算法复杂度如何，

std:：vector几乎总是最佳选择。关于以下主题的一些好的阅读（以及一些好的浏览链接）：@super你有没有测试过“它太慢”的说法，或者你只是基于时间复杂度？这在很大程度上取决于平台，但通常在其他容器变得更快之前，它至少需要几万或几十万个元素。具体来说，您想做什么？我猜还有其他一些专门用于您的目的的数据结构在这里会更有用。@super这并没有回答我的问题。您仍然需要填充向量，那么您关心的是该填充期间的复杂性，还是该填充之后的复杂性？你还没有提供任何关于如何使用你所寻找的容器的有用细节。理论结果的功劳+1列表和向量都没有次线性查找，这意味着我们可以牺牲它。@moonigduck我想这取决于“查找”的含义。我假设这是“按索引查找”，在这种情况下，向量在前面工作，但在插入和删除时速度不够快。然后，您完全可以使用logN insert、indexLookup、remove和indexUpdate创建一个容器。我做了一个。是的！这就是我所指的顺序统计树。（这通常作为平衡的BST来完成，但如果您只使用订单统计树的形状，而不是排序功能，则会得到一个序列，其中每个操作都有对数成本。）