关于map与unordered_map使用的时间效率的思考探索（可能进一步拓展到C++ STL容器及其操作）

class Solution {
public:
    vector singleNumber(vector& nums) {
        unordered_map freq;
        for (int num: nums) {
            ++freq[num];
        }
        vector ans;
        for (const auto& [num, occ]: freq) {
            if (occ == 1) {
                ans.push_back(num);
            }
        }
        return ans;
    }
};

 以上是官方使用unordered_map的效率

class Solution {
public:
    vector singleNumber(vector& nums) {
vectorans;
maprecord;
for(auto n:nums){
    int x=record[n]++;
if(x)record.erase(record.find(n));
}
for(auto x:record)ans.push_back(x.first);
return ans;
    }
};

以上是自己使用map的效率 

map和unordered_map区别及其优缺点

前言

C++的STL库实现有两种字典结构，即map和unordered_map（也就是通俗意义上的hash map）。这两者虽然都称为Map，但其实它们的底层实现原理具有很大差距，因此它们的使用场景也不尽相同。

今天特意研究了一下，下面从几个方面具体谈谈它们的差别及其具体的使用场景。

介绍

字典类型又被称为关联数组（associative array），关联数组和正常数组的使用方法是相似的，但其不同之处在于字典结构的下标不必是整数，而可以是任意类型。

map和unordered_map这两种字典结构都是通过键值对（key-value）存储数据的，键（key）和值（value）的数据类型可以不同。但是字典中的key只能存在一个，即必须唯一（如果不唯一，则被称为multimap）。上述这点保证了值（value）可以直接通过键（key）来访问，这便是字典结构最为便捷之处。

区别

1. 使用方法不同

使用方法是最直观的区别，这两种结构虽然都在STL库中，但是所使用的头文件不同。

• map：#include
• unordered_map：#include

2. 底层实现的数据结构不同

数据结构其实是两种类型最为根本的区别，其他的不同都是这种区别产生的结果。

• map是基于红黑树结构实现的。红黑树是一种平衡二叉查找树的变体结构，它的左右子树的高度差有可能会大于 1。所以红黑树不是严格意义上的平衡二叉树AVL，但对之进行平衡的代价相对于AVL较低， 其平均统计性能要强于AVL。红黑树具有自动排序的功能，因此它使得map也具有按键（key）排序的功能，因此在map中的元素排列都是有序的。在map中，红黑树的每个节点就代表一个元素，因此实现对map的增删改查，也就是相当于对红黑树的操作。对于这些操作的复杂度都为O(logn)，复杂度即为红黑树的高度。
• unordered_map是基于哈希表（也叫散列表）实现的。散列表是根据关键码值而直接进行访问的数据结构。也就是说，它通过把关键码值映射到表中一个位置来访问记录，以加快查找的速度。这个映射函数叫做散列函数，存放记录的数组叫做散列表。散列表使得unordered_map的插入和查询速度接近于O(1)（在没有冲突的情况下），但是其内部元素的排列顺序是无序的。

3. 元素排列顺序不同

在2中已经解释过了，现在单独列出该点不同之处。

• map：基于红黑树，元素有序存储
• unordered_map：基于散列表，元素无序存储

4. 插入和查询的时间复杂度不同

这点也已经在2中已经解释过了，现在单独列出该点不同。

• map：基于红黑树，复杂度与树高相同，即O(logn)。
• unordered_map：基于散列表，复杂度依赖于散列函数产生的冲突多少，但大多数情况下其复杂度接近于O(1)。

5. 效率及其稳定性不同

这点实际上也是由底层的数据结构决定的。

1. 存储空间：unordered_map的散列空间会存在部分未被使用的位置，所以其内存效率不是100%的。而map的红黑树的内存效率接近于100%。
2. 查找性能的稳定性：map的查找类似于平衡二叉树的查找，其性能十分稳定。例如在1M数据中查找一个元素，需要多少次比较呢？20次。map的查找次数几乎与存储数据的分布与大小无关。而unordered_map依赖于散列表，如果哈希函数映射的关键码出现的冲突过多，则最坏时间复杂度可以达到是O(n)。因此unordered_map的查找次数是与存储数据的分布与大小有密切关系的，它的效率是不稳定的。

优缺点及适用场景

1. map：
   • 优点：
     • map元素有序（这是map最大的优点，其元素的有序性在很多应用中都会简化很多的操作）；
     • 其红黑树的结构使得map的很多操作都可在O(logn)下完成；
     • map的各项性能较为稳定，与元素插入顺序无关；
     • map支持范围查找。
   • 缺点：
     • 占用的空间大：红黑树的每一个节点需要保存其父节点位置、孩子节点位置及红/黑性质，因此每一个节点占用空间大。
     • 查询平均时间不如unordered_map。
   • 适用场景：
     • 元素需要有序；
     • 对于单次查询时间较为敏感，必须保持查询性能的稳定性，比如实时应用等等。
2. unordered_map
   • 优点：
     • 查询速度快，平均性能接近于常数时间O(1)；
   • 缺点：
     • 元素无序；
     • unordered_map相对于map空间占用更大，且其利用率不高；
     • 查询性能不太稳定，最坏时间复杂度可达到O(n)。
   • 适用场景：
     • 要求查找速率快，且对单次查询性能要求不敏感。

结语

map和unordered_map并无好坏之分，它们都有各自应用的场景。它们之间的区别归根结底来源于使用的数据结构不同。

最后一句话，总结一下它们的适用场景：
在需要元素有序性或者对单次查询性能要求较为敏感时，请使用map，其余情况下应使用unordered_map。
因此在需要使用字典结构进行算法编程的大部分情况下，都需要使用unordered_map而不是map。

拓展 ：

c++ std中set与unordered_set区别和map与unordered_map区别类似：

set 基于红黑树实现，红黑树具有自动排序的功能，因此 map 内部所有的数据，在任何时候，都是有序的。
unordered_set 基于哈希表，数据插入和查找的时间复杂度很低，几乎是常数时间，而代价是消耗比较多的内存，无自动排序功能。底层实现上，使用一个下标范围比较大的数组来存储元素，形成很多的桶，利用 hash 函数对 key 进行映射到不同区域进行保存。