STL中map和hashmap的区别是什么 在C++ STL中，有两个映射、映射和哈希映射。有人知道它们的主要区别吗？

map

是一棵红黑树，

O（log（n））

访问时间

hash\u-map

（这不是标准的，但是

unordered\u-map

将成为标准的）使用（概念上）键的散列作为链接列表数组中的索引，因此最佳情况下的访问时间为

O（1）

，最坏情况下的访问时间为

O（n）

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请参见

地图使用红黑树作为数据结构，因此您放入其中的元素已排序，插入/删除为O（log（n））。元素至少需要实现

操作符，主要区别在于搜索时间

因为很少有数据比地图更好

对于大量数据，hashmap更好

无论如何，前面给出的技术答案都是正确的。
哈希映射使用哈希表。这在理论上是“恒定”时间。大多数实现使用“冲突”哈希表。实际情况是：


它创造了一个大桌子
您的对象有一个“hash”函数，它在表中生成一个随机位置（看起来是随机的，但hash函数将始终为您的对象返回相同的值），通常这是实际32位（或64位）hash值与表大小的mod
该表查看空间是否可用。如果是，则将该项放在表中。如果不是，它会检查那里的元素是否就是您试图插入的元素。如果是，则为重复，因此不插入。如果没有，则称为“碰撞”，它使用一些公式来查找另一个单元格，并一直持续到找到重复单元格或空单元格为止
当表格填满太多时，它会调整大小。一个高效的（及时的）实现将所有原始散列值与元素一起存储，这样在执行此操作时就不需要重新计算散列值。此外，比较散列通常比比较元素快，因此它可以在搜索时这样做，以消除大部分冲突，作为预步骤
如果你从不删除任何东西，那很简单。但是，删除元素会增加额外的复杂性。一个单元格中有一个已被删除的元素，它与一直为空的单元格处于不同的状态，因为可能会发生冲突，如果只是将其清空，则找不到这些元素。所以通常会有一些“标记”。当然，现在当我们想要重用单元格时，我们仍然必须向下递归，以防出现重复的向下循环（在这种情况下，我们无法插入此单元格），然后记住重用已删除的单元格
通常的约束条件是，必须实现对象以检查相等性，但Dinkumware（或者是SGI）使用运算符<实现了它们的相等性，运算符<可能较慢，但其优点是可以解耦元素和它们可以存储在的关联容器的类型，尽管您仍然需要一个散列函数来存储在散列中

理论上，如果你有一个足够大的表，那么操作是固定时间的，也就是说，它不依赖于你拥有的实际元素的数量。当然，在实践中，元素越多，发生的碰撞就越多

映射使用二叉树。无需为对象定义哈希函数，只需严格排序比较即可。插入时，它沿树向下递归以找到插入点（以及是否有任何重复点）并添加节点，并且可能需要重新平衡树，以便树叶的深度间隔永远不超过1。再平衡时间也与树的深度有关，因此所有这些操作都是O（logn），其中N是元素数

散列的优点是复杂性
该树的优点是：


完全可扩展。它只使用它所需要的，不需要一个巨大的表或预先占用表的大小，尽管哈希可能比树需要更少的每个元素的“行李”
不需要首先散列，对于一个好的函数来说，如果数据集不大，那么比较可能需要更长的时间

std:：map
的另一个问题是，它使用一个严格排序的比较函数，而返回-1、0或1的“compare”函数效率更高，特别是对于最常用的键类型std:：string，它已经实现了这个函数（它是
char\u traits:：compare
）。（这种效率低下的前提是，要检查
x==y
，您需要检查
xformap，元素是否需要支持==？@user:No，
std:：map
使用基于
运算符的等价来澄清：等价意味着
！（a随着元素的数量变得天文数字，您的性能评论越来越正确，但如果使用几千甚至几百万个元素，则很可能是错误的……所有这些都取决于创建哈希值的相对速度与键比较、冲突和冲突处理技术。一如既往，如果您能够关于我提到的上一个问题，对于关联容器映射和集合，更有效的比较策略可能是std:：compare或返回-1、0或1的任何内容。可以创建使用（因为有一些提供HHSHMAP的STL供应商，它们不一样，当被添加到C++标准时，它被称为无序的映射。