C++ 要使用哪个STL容器？

在以下情况下，我应该使用哪个STL容器：

定期插入和删除数据

定期随机访问数据

例如：数据集（4,10,15）如果我想找到最接近9的数字，那么它应该返回我10

我只存储一个整数

它需要分类

可以访问100k数据集

我曾想过使用矢量，但矢量的插入和删除是昂贵的

   vector<int>

向量

如果我使用list，我必须在访问数据之前访问O（n）个元素

   list<int>

列表

我曾经考虑过使用set，因为如果它被分类的话会很好，但是我不太确定使用set的效率

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所以我希望有人能给出一个好的解决方案

您的问题的答案完全取决于您的数据集大小，当列表变大时，线性遍历到需要删除/插入的元素所需的时间远远超过向量删除/插入所需的时间。

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所以，如果你的数据集很小，请选择列表，如果数据集很大，请选择矢量。

如果需要对数据集进行排序，请使用二叉搜索树。

我认为你应该检查一下这一点，因为无论你打算做什么，对于小尺寸的数据集，矢量都适合大多数情况

图表只是一个指南，定期访问容器的事实并不影响容器的选择，存储int的事实并不重要，除非您关心容器的大小，在这种情况下，列表容器或映射中指针的开销对您来说重要吗

排序是由map自动完成的，但是如果容器大小足够小，可以放入内存，那么对向量和列表进行排序可能会非常快

数据插入针对容器中任何位置的列表和地图进行了优化，对于地图，您可以获得这样的好处，即它将自行排序，但如果大小足够小，则使用新条目构建新向量的速度可能非常快

您可能还想考虑散列映射，您仍然可以最好地配置代码，试图根据您的用法来猜测什么是最优的，并且您确实需要测量和配置。 您还可以决定STL

是一个足够好的平衡，或者是一个

并使用这些容器，因为它们在插入和删除时自动排序，查找速度很快，但是在每个条目中维护指针的开销会增加所用内存的大小，而不是向量，如果你不关心这个，那么你可以考虑这些容器。

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尽管如此，如果这很重要，那么测试和分析并比较每个容器的性能，您会惊讶于代码将如何在您的假设下执行。

一个集合足够有效，可以插入/删除/访问，并且它总是被排序的。唯一需要考虑的是集合中的条目是const（因此排序没有被破坏），所以要改变，你应该删除、更新和插入

如果要求仅仅是性能，那么选择应该基本上是<代码> STD:：向量< /代码>。 它避免了基于节点的数据结构（树和列表）的大量内存分配，并利用空间局部性进行更高效的遍历

当然，向量中间的插入/删除需要移动元素，但即使这样也很少足以使向量比其他数据结构慢

我认为使用其他数据结构的唯一真正原因是：

• std:：map

  /

  std:：set

  ：这些非常方便。非常好用，所以如果不需要最佳性能，我会在需要排序容器或键/值映射时使用它们。（为了获得最佳性能，排序向量可能更可取）
• 所有其他容器：可能对在面对修改时提供的正确性保证有用：向量经常重新分配和移动其内容，这会使指向向量的指针和迭代器无效。其他数据结构提供了更强的保证（对于

  deque

  ，指针在末尾插入/删除后保证保持有效，但迭代器仍然可能无效。对于

  list

  、

  set

  和

  map

  ，指针和迭代器在插入/删除期间保证保持有效）

当然，这些只是经验法则

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当涉及到性能时，唯一普遍适用的规则是“自己进行基准测试”。我可以告诉您

向量

在许多常见场景中通常是如何执行的，但我无法告诉您它在您的代码、编译器和标准库中是如何执行的。因此，如果您担心性能，请测量它。尝试不同的选择，看看哪个更快

这完全取决于插入和访问数据的方式，以及数据的排序方式。你需要随机访问吗？您需要保持数据的准确顺序吗？您希望如何访问数据？因为访问数据的向量也是o（n），除非您已经知道要访问的项的索引？如果向量已排序，则查找仅为log（n），因为您可以进行二进制搜索如果Boost是一个选项，请将您的结果与容器库中Boost的“平面集”进行比较。为什么您更喜欢小型数据集的列表？它的速度也慢得可笑case@jalf不管你怎么看，列表都慢得可笑。@jalf的答案与OP试图从中选择的内容有关是的，但我不理解“如果你的数据集很小，就用列表”。如果数据集很小，则向量的速度与大数据集的速度一样快图表非常完美！谢谢D+1对于vector的评论。感谢您的详细建议！通知它！：）+1对于哈希映射，这些可能是OP问题的最佳解决方案。您好，谢谢您的回复，s