C++ 基于容器范围的构造函数效率

在一个算法挑战网站上进行测试时，我遇到了这个问题，我的

std:：unordered_set

在使用range base init时（稍微）减慢了我的速度：

无效测试（向量和nums1）{
无序集合set1（nums1.begin（），nums1.end（））；
}

慢于

向量测试（向量和nums1）{
无序集set1；
用于（自动编号：nums1）{
set1.插入（num）；
}
}

---

如何解释这一点？

我做了一个简单的基准测试：

--------------------------------------------------------------------
Benchmark                          Time             CPU   Iterations
--------------------------------------------------------------------
from_range<int>/256            13998 ns        13998 ns        50128
from_inserts<int>/256          16543 ns        16542 ns        41822

from_range<int>/512            27573 ns        27573 ns        25060
from_inserts<int>/512          36691 ns        36691 ns        19426

from_range<int>/4096          246584 ns       246584 ns         2881
from_inserts<int>/4096        335115 ns       335111 ns         2111

from_range<int>/32768        2401152 ns      2401123 ns          291
from_inserts<int>/32768      3398496 ns      3398509 ns          204

from_range<int>/262144      29351062 ns     29351113 ns           23
from_inserts<int>/262144    52871572 ns     52871542 ns           12

from_range<int>/1048576    245771472 ns    245772469 ns            3
from_inserts<int>/1048576  445421451 ns    445415603 ns            2

--------------------------------------------------------------------
基准时间CPU迭代
--------------------------------------------------------------------
从\u范围/256 13998 ns 13998 ns 50128
从U插件/256 16543 ns 16542 ns 41822
从_范围/512 27573 ns 27573 ns 25060
来自_inserts/512 36691 ns 36691 ns 19426
自量程/4096 246584 ns 246584 ns 2881
来自_插件/4096 335115 ns 335111 ns 2111
从_范围/32768 2401152 ns 2401123 ns 291
来自_插件/32768 3398496 ns 3398509 ns 204
从_范围/262144 29351062 ns 29351113 ns 23
来自_插件/262144 52871572 ns 52871542 ns 12
从_范围/1048576 245771472 ns 245772469 ns 3
来自_插件/1048576 445421451 ns 44541503 ns 2

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使用GCC 8.3.0版的

g++-O3-m64-march=native

编译。

在询问性能度量时，请显示完整的基准代码（包括使用的编译器优化级别）。这两个测试使用相同的数据集（即nums1在两个基准测试中完全相同，我的意思不是大小，而是向量的内容）？您的第二个

测试

有一个非

无效

返回类型，并且不

返回

。这也是两个函数之间的差异。在进行基准测试时，除了您想要测量的内容外，尽量保持所有内容完全相同。