http://www.cnblogs.com/sthv/p/5511921.html
http://www.169it.com/article/3215620760.html
http://www.cnblogs.com/sharpfeng/archive/2012/09/18/2691096.html
在C++的STL库中，要实现排序可以 通过将所有元素保存到vector中，然后通过sort算法来排序，也可以通过multimap实现在插入元素的时候进行排序。在通过 vector+sort进行排序时，所有元素需要先存入vector容器中，sort在排序时又需要将元素全部取出来再进行排序。multimap底层实 现为红黑树，因此元素在插入的过程中就实现了排序。那么到底哪一种排序速度更快呢？
下面有一个测试程序:
#include <vector>
#include <set>
#include <algorithm>
#include <stdio.h>
#include <string.h>
#include <unistd.h>
#include <sys/types.h>
#include <sys/time.h>
using
namespace
std;
double
time
() {
struct
timeval tv;
if
(gettimeofday(&tv, NULL) != 0)
return
0.0;
return
tv.tv_sec + tv.tv_usec / 1000000.0;
}
struct
Score {
string name;
double
score;
bool
operator <(
const
Score& right)
const
{
return
score < right.score;
}
};
int
main(
int
argc,
char
** argv) {
vector<Score> src;
for
(
int
i = 0; i < 10000000; i++) {
int
num =
rand
();
char
buf[32];
sprintf
(buf,
"%d"
, num);
Score score = { buf, num };
src.push_back(score);
}
{
double
stime =
time
();
vector<Score> res;
for
(vector<Score>::const_iterator it = src.begin();
it != src.end(); ++it) {
res.push_back(*it);
}
sort(res.begin(), res.end());
double
etime =
time
();
printf
(
"vector: %f\n"
, etime - stime);
}
{
double
stime =
time
();
multiset<Score> res;
for
(vector<Score>::const_iterator it = src.begin();
it != src.end(); ++it) {
res.insert(*it);
}
double
etime =
time
();
printf
(
"multiset: %f\n"
, etime - stime);
}
return
0;
}
|
程序运行结果为:
time
vector 4.776060
multiset 10.761023
|
在这个测试中，vector+sort排序比multiset(multimap实现基于multiset)快多了。快速排序是目前已知的所有排序算法中最快的排序算法，因此它比基于堆排序的multiset快。
在这个测试结果出来之前，大多数人都会毫无疑问地认为multiset排序要更快。这也是有原因的，快速排序速度虽然快，但是在实际的运行过程中，它需 要大量地拷贝元素，其拷贝操作的时间复杂度为o(NlogN),而基于红黑树的multiset在排序的过程中则避免了元素的拷贝。如果元素的内存占用空 间比较大，那么multiset排序的速度将比vector+sort快。为了测试这个结果，将上面测试程序中的结构体改为：
struct
Score {
string name1;
string name2;
string name3;
string name4;
double
score;
bool
operator <(
const
Score& right)
const
{
return
score < right.score;
}
};
|
然后重新编译运行测试程序，测试结果为:
time
vector 12.955739
multiset 11.368364
|
这个测试结果和我们的预期一致。
总之，我们在使用STL的排序算法时，需要根据不同的元素构造来进行合适的选择，如果都是比较简单的元素，那么适合选择vector+sort来进行排 序，对于由字符串构成的占用了比较大的空间的复杂元素，应该使用multiset。如果排序的元素的总个数比较少，那么选择任意一种都可以。
list支持快速的插入和删除，但是查找费时;
vector支持快速的查找，但是插入费时。
map查找的时间复杂度是对数的，这几乎是最快的，hash也是对数的。
如果我自己写，我也会用二叉检索树，它在大部分情况下可以保证对数复杂度，最坏情况是常数复杂度，而std::map在任何情况下都可以保证对数复杂度，原因是它保证存诸结构是完全二叉检索树，但这会在存诸上牺牲一些时间。
STL 中的 map 内部是平衡二叉树，所以平衡二叉树的性质都具备。查找数据的时间也是对数时间。vector，在分配内存上一般要比 new 高效的多。
为什么说 hash_map 是对数级的？在不碰撞的情况下，hash_map是所有数据结构中查找最快的，它是常数级的。
如果对问题设计了足够好的hash算法，保证碰撞率很低，hash_map的查找效率无可置疑。
另外，STL的map，它的查找是对数级的，是除hash_map外最高的了，你可以说“也许还有改进余地”，但对于99.9999%的程序员，设计一个比STL map好的map，我执悲观态度。
STL的map有平衡策略（比如红黑树什么的），所以不会退化，不需要考虑数据本身的分布问题。只不过，如果数据本身是排好序的，用vector或heap会明显的快些，因为它们的访问比较简单。
我 想没必要怀疑stl::map的查找效率,影响效率最主要的因素是什么?算法,在查找问题上,有什么算法比RB_tree更好吗？至少现在还没有。不否 认你可以通过自己写代码，设计一个符合你需要的BR—TREE，比stl：：map简捷那么一点，但最多也就每次迭代中少一行指令而已，处理十万个数据多 执行十万行指令，这对你重要吗？如果你不是在设计OS像LINUX，没人会关注这十万行指令花的时间。
rb-tree的时间花在了插入和删除上，如果你不是对插入和删除效率要求很高，你没有理由不选择基于rb-tree的stl::map。
大多数程序员写不出比std::map更好的map，这是当然的。然而并不是std::map的所有特性都出现在我们的程序中，自己编写的可以更适合自己的程序，的确会比std::map更快一些。
关于hash_map，它与map的实现机制是不一样的，map内部一般用树来实现，其查找操作是O(logN)的，这个没有争议，我就不多说了。
hash_map 的查找，内部是通过一个从key到value的运算函数来实现的，这个函数“只接受key作为参数”，也就是说，hash_map的查找 算法与数据量无关，所以认为它是O(1)级的。来这里的应该都是达人，可以参看《数据结构》。当然，事实总不这样完美，再引一段前面我自已说的话，进一步 说明，以免误会：
-----------------------------------------
在不碰撞的情况下，hash_map是所有数据结构中查找最快的，它是常数级的。
------------------------------------------
注意我的前提：“在不碰撞的情况下”，其实换句话说，就是要有足够好的hash函数，它要能使key到value的映射足够均匀，否则，在最坏的情况下，它的计算量就退化到O(N)级，变成和链表一样。
如果说 hash_map 是所有容器中最慢的，也只能说：“最拙劣的hash函数”会使hash_map成为查找最慢的容器。但这样说意义不大，因为，最凑巧的排列能使冒泡排序成为最快的排序算法。
BS: "对于大型容器而言,hash_map能够提供比map快5至10倍的元素查找速度是很常见的,尤其是在查找速度特别重要的地方.另一方面,如果hash_map选择了病态的散列函数,他也可能比map慢得多. "
ANSIC++在1998年之后就没再有重大改变，并且决定不再向C++标准库中做任何重大的变更，正是这个原因，hash table(包括hash_map)并没有被列入标准之中，虽然它理应在C++标准之中占有一席之地。
虽然，现在的大多数编译平台支持hash table，但从可移植性方面考虑，还是不用hash table的好。
hehe俺也来凑凑热闹。
1.有的时候vector可以替代map
比如key是整数，就可以以key的跨度作为长度来定义vector。
数据规模很大的时候，差异是惊人的。当然，空间浪费往往也惊人。
2.hash是很难的东西
没有高效低碰撞的算法，hash_xxx没有意义。
而对不同的类型，数据集，不可能有优良的神仙算法。必须因场合而宜。
俺有的解决方法是GP，可不是饭型，是遗传编程，收效不错。
你的百万级的数据放到vector不大合适。因为vector需要连续的内存空间，显然在初始化这个容器的时候会花费很大的容量。
使用map，你想好了要为其建立一个主键吗？如果没有这样的需求，为什么不考虑deque或者list？
map默认使用的是deque作为容器。其实map不是容器，拿它与容器比较意义不大。因为你可以配置它的底层容器类型。
如果内存不是考虑的问题。用vector比map好。map每插入一个数据，都要排序一次。所以速度反不及先安插所有元素，再进行排序。
用 binary_search对已序区间搜索，如果是随机存取iterator，则是对数复杂度。可见，在不考虑内存问题的情况下，vector比map 好。
如果你需要在数据中间进行插入，list 是最好的选择，vector 的插入效率会让你痛苦得想死。
涉及到查找的话用map比较好，因为map的内部数据结构用rb-tree实现，而用vector你只能用线性查找，效率很低。
stl还提供了 hash容器，理论上查找是飞快~~~。做有序插入的话vector是噩梦，map则保证肯定是按key排序的，list要自己做些事情。
HASH类型的查找肯定快，是映射关系嘛，但是插入和删除却慢，要做移动操作, LIST类型的使链式关系，插入非常快，但是查找却费时，需要遍历~~ , 还是用LIST类型的吧，虽然查找慢点，
先快速排序，然后二分查找，效率也不低
