翻译 | QMap与QHash小基准测试

本文翻译自: https://woboq.com/blog/qmap_q...
作者: Olivier Goffart

  在我的Qt开发者日2012演示文稿(深入探讨QtCore)时，我做了一个比较QMap和QHash的基准。我认为在这篇简短的博客文章中分享结果会很不错。

在底层实现上

在Qt 4中QHash使用哈希表实现，而QMap使用跳跃表实现。

在Qt 5中，虽然容器的实现有所改变，但概念仍然相同。主要有以下区别：

• QVector、QString和QByteArray现在共享相同的实现(QArrayData)。主要的区别是现在有一个偏移量，将来可能允许引用外部数据。
• QMap的实现已经完全改变了。它不再是跳跃表，而是一个红黑树。

基准

  基准测试很简单，并且在一秒钟内在循环中进行大量查找并计算迭代次数。
  这不是真正科学严谨的。我们的目标只是展示曲线的形状。

结果

  在我的电脑上运行，gcc 4.7。越高越好。元素的数量是对数标度。对于QHash，人们应该期望它不随元素数量而变化，对于QMap，它应该是O(log N): 对数刻度上的直线。

Qt 4.8

  QMap的执行稍微慢于std::map。对于少于10个元素，QMap查找比QHash更快。

Qt 5

  将跳跃表更改为红黑树是一个好主意。与STL相比，Qt容器的性能基本相同。如果少于20个元素，QMap比QHash更快。

  如果比较Qt5和Qt4之间的数量，您会发现Qt5的性能更好。这可能与QString中的更改有关。

结论

  典型的规则是：仅当您需要对项进行排序，或者您知道您的映射中始终只有很少的项时，才使用QMap。

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相关知识

• 跳跃表：通过增加多级索引(会增加额外的空间)来提升插入与删除操作。
• 红黑树：是一种特定类型的二叉树，进行插入和删除操作时通过特定操作保持二叉查找树的平衡。

附: 基准测试程序

/* Copyright 2013 Olivier Goffart 
http://woboq.com/blog/qmap_qhash_benchmark.html
*/

#include 
#include 

#ifndef CONTAINER
#error CONTAINER must be defined to QMap, QHash, std::map or std::unordered_map
#endif

namespace std{
/* std::hash specialization for QString so it can be used
  * as a key in std::unordered_map */
template struct hash;
template<> struct hash {
    typedef QString Key;
    typedef uint result_type;
    inline uint operator()(const QString &s) const { return qHash(s); }
};
}


int main(int argc, char **argv) {
    if (argc < 2)
        qFatal("Missing number of element to add");

    QByteArray a = argv[1];
    uint num = a.toUInt();

    // creates an array of random keys
    QVector strs(num);
    for (int i=0; i < num; ++i)
        strs[i] = qvariant_cast(qrand());

    CONTAINER c;
    for (uint i = 0; i < num; ++i) {
        QString &k = strs[i];
        c[k] = QString::number(i);
    }

    quint64 it = 0;
    const QString *arr = strs.constData();

    QElapsedTimer t;
    t.start();

    while (t.elapsed() < 1000) {
        const QString &k = arr[(++it)*797%num];
        c[k]; // perform a lookup
    }
    qDebug() << it/1000;
}