數據結構的選型中,“高效查找與操作”始終是核心需求。當面對海量數據的插入、查詢場景時,基於紅黑樹實現的map/set雖能保證有序性,卻受限於O(log n)的時間複雜度,難以突破性能瓶頸。而哈希表及其衍生的unordered_map/unordered_set,憑藉“平均O(1)”的極致效率,成為解決這類問題的最優解之一。 為什麼哈希表能實現遠超紅黑樹的操作速度?unord
目錄 前言 一、insert 與 emplace 的基本語法 二、底層機制分析 1. `insert` 的工作方式 2. `emplace` 的工作方式 三、性能差異:insert vs emplace 四、隱式類型轉換時的區別 五、是否可以用 emp
前言: 在上一篇文章中我們詳細的向大家介紹了vector的一些核心接口的使用,那麼本篇文章就來深度的剖析一下vector的底層實現。 文章目錄 一、vector的基本成員變量 二、vector核心接口的實現 2.1構造相關接口的實現 2.2迭代器相關的接口實現 2.3空間相關的接口的實現
#include locale #include codecvt #include cassert #include string #include vector /* *注意這裏必須用std::codecvt_utf8char32_t和std::wstring_convertstd::codecvt_utf8char32_t, char32_t, *含義是將utf8編碼的字節字符串 轉化為
之前我們介紹過vector, queue, stack,他們都有一個共同的特點,就是都可以用線性表來模擬。今天我們來學習一個全新且高封裝性的容器:map。 🎈 作者:Eriktse 🎈 簡介:19歲,211計算機在讀,現役ACM銀牌選手🏆力爭以通俗易懂的方式講解算法!❤️歡迎關注我,一起交流C++/Python算法。(優質好文持續更新中……)🚀 🎈 個人博客:www.er