1. unordered_set系列的使用

1.1 unordered_set和unordered_multiset参考文档

https://legacy.cplusplus.com/reference/unordered_set/

1.2 unordered_set类的详细介绍

• unordered_set的声明模板如下：

template<class Key,class Hash = std::hash<Key>,class KeyEqual = std::equal_to<Key>,class Allocator = std::allocator<Key>>
class unordered_set;

其中Key就是unordered_set底层存储的关键字类型，其他三个模板参数都有默认值。

• 哈希函数要求：

• 默认情况下要求Key类型能够转换为整型(std::hash支持基本类型和字符串)
• 如果Key是自定义类型，可以通过两种方式处理：
  1. 特化std::hash模板
  2. 自定义哈希函数对象传入第二个参数
• 示例：对于自定义结构体Point的哈希函数

  struct PointHash {size_t operator()(const Point& p) const {return std::hash<int>()(p.x) ^ std::hash<int>()(p.y);}
  };
  

• 键值相等比较：

• 默认使用std::equal_to进行相等比较
• 对于自定义类型，可以：
  1. 重载==运算符
  2. 自定义比较函数传入第三个参数
• 示例：自定义比较函数

  struct PointEqual {bool operator()(const Point& p1, const Point& p2) const {return p1.x == p2.x && p1.y == p2.y;}
  };
  

• 内存分配器：

• 默认使用std::allocator
• 可以传入自定义内存池实现(如boost::pool_allocator)
• 主要用于性能优化和特殊内存管理需求

• 实际使用建议：

• 90%的使用场景只需要关注Key类型
• 复杂场景才需要自定义哈希/比较函数
• 更高级的内存管理需求才需要自定义分配器

• 底层实现特点：

• 使用哈希表(开链法解决冲突)
• 平均时间复杂度：
  • 插入：O(1)
  • 删除：O(1)
  • 查找：O(1)
• 最坏情况下可能退化到O(n)
• 遍历顺序不确定(取决于哈希函数和插入顺序)

1.3 unordered_set与set的使用区别

• 查阅文档可以发现，unordered_set和set都支持增删查操作，且接口使用方式完全相同，这里不再赘述具体使用方法。

• 两者的首要区别在于对key的要求不同：

• std::set: 元素类型 Key 必须支持严格的弱序比较。要么定义 < 运算符，要么在构造 set 时提供一个自定义的比较函数对象 (Compare)。

• std::unordered_set: 元素类型 Key 必须满足两个要求：

  1. 支持计算哈希值：要么有 std::hash 的特化（标准类型如 int, std::string 通常已有），要么在构造 unordered_set 时提供一个自定义的哈希函数对象 (Hash)。

  2. 支持相等比较：要么定义 == 运算符，要么在构造 unordered_set 时提供一个自定义的相等比较函数对象 (Pred)。

• 第二个区别体现在迭代器特性上：

• 元素顺序：

  • std::set: 元素是有序的。元素总是按照其内部的严格弱序（默认是 < 运算符，或用户提供的比较函数 Compare）进行升序排序。当你遍历一个 set（例如使用迭代器）时，元素会按照这个排序顺序依次出现。

  • std::unordered_set: 元素是无序的。元素的存储顺序取决于它们的哈希值和哈希表的内部状态（桶）。遍历 unordered_set 得到的元素顺序是不确定的（通常看起来是随机的），并且可能随着插入和删除操作而改变。它不保证任何特定的顺序。

• 内存开销：

  • std::set: 通常每个元素需要额外的指针（用于树结构中的左右子节点和父节点，以及可能的颜色信息），所以内存开销相对较高（每个元素大约需要额外 2-3 个指针的开销）。

  • std::unordered_set: 需要维护哈希表本身（桶数组）以及可能的链表（或其他解决冲突的结构）。为了保持低冲突率和 O(1) 的平均性能，哈希表通常需要比实际元素数量更多的桶（负载因子 < 1），因此也可能有较高的内存开销。具体开销取决于实现和负载因子。

• 迭代器稳定性：

  • std::set: 迭代器在元素被删除时（除了被删除元素本身的迭代器失效），通常保持稳定。插入操作通常不会使现有迭代器失效（除非容器重组，这在平衡树中不是每次插入都发生）。

  • std::unordered_set: 插入操作可能导致重哈希（当元素数量增加导致负载因子超过阈值时，哈希表会重建一个更大的桶数组并重新映射所有元素）。重哈希会使所有迭代器失效。删除操作只使指向被删除元素的迭代器失效。

• 性能差异是第三个重要区别： 多数情况下，unordered_set的增删查改操作效率更高。这是因为：

• 查找、插入和删除的平均时间复杂度：

  • std::set: 查找（find）、插入（insert）和删除（erase）操作的平均和最坏时间复杂度都是 O(log n)，其中 n 是容器中元素的数量。这是因为平衡树的高度大约是 log n。

  • std::unordered_set: 在理想情况下（好的哈希函数、低冲突）：

    • 查找、插入和删除的平均时间复杂度是 O(1)（常数时间）。这是哈希表的主要优势。

    • 然而，最坏情况下的时间复杂度是 O(n)。这发生在哈希函数产生大量冲突（很多元素被映射到同一个哈希桶）时，导致查找退化成在链表（或类似结构）中线性搜索。选择一个好的哈希函数和适当的桶数量可以降低这种风险。

总结对比表：

如何选择？

• 如果你需要元素按顺序存储和遍历，或者需要进行范围查询（如 lower_bound, upper_bound），或者元素的类型不易定义良好的哈希函数，或者需要迭代器稳定性，那么选择 std::set。

• 如果你只关心元素是否存在（成员资格测试），对顺序没有要求，并且元素类型有良好、高效的哈希函数，追求平均情况下的常数时间查找、插入和删除性能，那么选择 std::unordered_set。这是更常用的集合类型，除非有明确的排序或范围查询需求。

简单来说：要顺序用 set，要速度（平均）用 unordered_set。 选择时务必考虑你的具体需求（顺序、性能要求、元素类型特性、迭代器稳定性）。

#include<unordered_set>
#include<unordered_map>
#include<set>
#include<iostream>
using namespace std;
int test_set2()
{const size_t N = 1000000;unordered_set<int> us;set<int> s;vector<int> v;v.reserve(N);srand(time(0));for (size_t i = 0; i < N; ++i){v.push_back(rand()); // N比较大时，重复值比较多//v.push_back(rand() + i); // 重复值相对少//v.push_back(i); // 没有重复，有序}size_t begin1 = clock();for (auto e : v){s.insert(e);}size_t end1 = clock();cout << "set insert:" << end1 - begin1 << endl;size_t begin2 = clock();us.reserve(N);for (auto e : v){us.insert(e);}size_t end2 = clock();cout << "unordered_set insert:" << end2 - begin2 << endl;int m1 = 0;size_t begin3 = clock();for (auto e : v){auto ret = s.find(e);if (ret != s.end()){++m1;}}size_t end3 = clock();cout << "set find:" << end3 - begin3 << "->" << m1 << endl;int m2 = 0;size_t begin4 = clock();for (auto e : v){auto ret = us.find(e);if (ret != us.end()){++m2;}}size_t end4 = clock();cout << "unorered_set find:" << end4 - begin4 << "->" << m2 << endl;cout << "插入数据个数：" << s.size() << endl;cout << "插入数据个数：" << us.size() << endl << endl;size_t begin5 = clock();for (auto e : v){s.erase(e);}size_t end5 = clock();cout << "set erase:" << end5 - begin5 << endl;size_t begin6 = clock();for (auto e : v){us.erase(e);}size_t end6 = clock();cout << "unordered_set erase:" << end6 - begin6 << endl << endl;return 0;
}

运行结果：

2. 插入数据重复值相对少

运行结果：

3. 没有重复，有序

运行结果：

运行结果对比可以看出，只有在完全有序时，set性能才占优，其余情况都是unordered_set更具优势，另外以上代码均在release版本下运行

2. unordered_map系列的使用

2.1 unordered_set和unordered_multiset参考文档

https://legacy.cplusplus.com/reference/unordered_map/

2.2 unordered_set与set的使用区别

• 查看STL文档我们会发现unordered_map和map都支持增删查改等基本操作，它们的接口设计几乎相同，包括insert()、erase()、find()、operator[]等常用方法。例如：

std::map<int, string> m;
m.insert({1, "one"});
std::unordered_map<int, string> um;
um.insert({1, "one"});

由于两者的接口高度一致，本节将不再重复演示基本使用方法，而着重讨论它们的关键差异。

• unordered_map和map的第一个主要差异是对key类型的要求不同：

• std::map: 键类型 Key 必须支持严格的弱序比较。要么定义 < 运算符，要么在构造 map 时提供自定义的比较函数对象 (Compare)。

• std::unordered_map: 键类型 Key 必须满足两个要求：

  1. 可哈希： 要么有 std::hash 的特化（标准类型如 int, std::string 通常已有），要么在构造 unordered_map 时提供自定义的哈希函数对象 (Hash)。

  2. 可相等比较： 要么定义 == 运算符，要么在构造 unordered_map 时提供自定义的相等比较函数对象 (Pred)。 例如：

  struct MyKey {int id;bool operator==(const MyKey& other) const { return id == other.id; }
  };
  namespace std {template<> struct hash<MyKey> {size_t operator()(const MyKey& k) const { return hash<int>()(k.id); }};
  }

这种差异源于它们的底层实现机制：map基于红黑树，而unordered_map基于哈希表。

• unordered_map和map的第二个重要差异是迭代器特性：

• map的迭代器是双向迭代器（bidirectional iterator），支持++和--操作，可以向前和向后遍历。由于底层是红黑树（一种二叉搜索树），采用中序遍历时元素是有序的，因此map迭代器遍历时会得到按键值升序排列的结果，并且自动去重。例如：

  map<int, string> m{{2,"b"}, {1,"a"}, {3,"c"}};
  for(auto it = m.begin(); it != m.end(); ++it) cout << it->first; // 输出顺序为1,2,3
  

• unordered_map的迭代器是单向迭代器（forward iterator），只支持++操作。由于底层是哈希表，元素存储位置由哈希函数决定，因此迭代器遍历时是无序的（但仍保证去重）。例如：

  unordered_map<int, string> um{{2,"b"}, {1,"a"}, {3,"c"}};
  for(auto it = um.begin(); it != um.end(); ++it)cout << it->first; // 输出顺序不确定
  

• unordered_map和map的第三个关键差异是性能特点：

• 查找、插入和删除的平均时间复杂度：

  • std::map: 查找 (find)、插入 (insert) 和删除 (erase) 操作的平均和最坏时间复杂度都是 O(log n)（n 是元素数量）。平衡树保证了稳定的对数时间复杂度。

  • std::unordered_map: 在理想情况下（好的哈希函数、低冲突）：

    • 查找、插入和删除的平均时间复杂度是 O(1)（常数时间）。这是哈希表的核心优势。

    • 然而，最坏情况下的时间复杂度是 O(n)。当哈希函数产生大量冲突（许多键映射到同一个桶）时，性能会线性下降。良好的哈希函数和适当的桶大小管理至关重要。

总结对比表：

如何选择？

• 选择 std::map 当：

  • 你需要按键排序遍历元素。

  • 你需要进行范围查询（例如，“找出所有键在 A 和 B 之间的元素”）。

  • 键的类型不易或无法定义良好的哈希函数。

  • 你需要迭代器在插入操作后保持相对稳定。

  • 你能接受 O(log n) 的查找/插入/删除时间。

• 选择 std::unordered_map 当：

  • 你只关心通过键快速查找、插入和删除值，对键的顺序完全不在意。

  • 键的类型有高效、低冲突的哈希函数可用。

  • 平均情况下的常数时间 (O(1)) 性能是你的首要目标。

  • 你不需要范围查询。

  • 迭代器失效（尤其是插入可能导致的重哈希）在你的使用场景中可以接受或容易管理。

简单来说：需要键有序遍历或范围查询用 map；需要最快的平均查找速度且不关心顺序用 unordered_map。 根据你的具体应用场景（对顺序、性能、键类型、迭代器稳定性的要求）做出选择。unordered_map 因其平均 O(1) 的访问速度，在不需要顺序的场景下通常是首选。

请参考以下代码演示的对比差异:

int test_set1()
{const size_t N = 1000000;unordered_map<int, int> um;map<int, int> m;vector<int> v;v.reserve(N);srand(time(0));for (size_t i = 0; i < N; ++i){v.push_back(rand()); // N比较大时，重复值比较多//v.push_back(rand() + i); // 重复值相对少//v.push_back(i); // 没有重复，有序}size_t begin1 = clock();for (auto e : v){m.insert({e, e});}size_t end1 = clock();cout << "map insert:" << end1 - begin1 << endl;size_t begin2 = clock();um.reserve(N);for (auto e : v){um.insert({e, e});}size_t end2 = clock();cout << "unordered_map insert:" << end2 - begin2 << endl;int m1 = 0;size_t begin3 = clock();for (auto e : v){auto ret = m.find(e);if (ret != m.end()){++m1;}}size_t end3 = clock();cout << "map find:" << end3 - begin3 << "->" << m1 << endl;int m2 = 0;size_t begin4 = clock();for (auto e : v){auto ret = um.find(e);if (ret != um.end()){++m2;}}size_t end4 = clock();cout << "unorered_map find:" << end4 - begin4 << "->" << m2 << endl;cout << "插入数据个数：" << m.size() << endl;cout << "插入数据个数：" << um.size() << endl << endl;size_t begin5 = clock();for (auto e : v){m.erase(e);}size_t end5 = clock();cout << "map erase:" << end5 - begin5 << endl;size_t begin6 = clock();for (auto e : v){um.erase(e);}size_t end6 = clock();cout << "unordered_map erase:" << end6 - begin6 << endl << endl;return 0;
}

运行结果：

2. 插入数据重复值相对少

运行结果：

3. 没有重复，有序

运行结果：

测试结果显示，在大多数场景下unordered_map的操作速度更快。但需要注意：

1. 哈希表性能受负载因子影响，可能需要rehash
2. 在最坏情况下（大量哈希冲突），unordered_map性能会退化到O(N)
3. map的优势在于能保持元素有序，且性能稳定

3. unordered_multimap/unordered_multiset

• 功能特性：与multimap/multiset类似，支持键值冗余存储

• 主要差异体现在以下三个方面：

• 对键值(Key)的要求不同
• 迭代器及遍历顺序的差异
• 性能表现的区别

这里就不过多阐述

std::unordered_map<std::string, int> umap;
// 获取哈希表当前使用的桶数量
size_t bucket_num = umap.bucket_count(); 
// 获取键为"apple"的元素所在的桶编号
size_t bucket_idx = umap.bucket("apple");

// 设置最大负载因子为0.5
umap.max_load_factor(0.5f);
// 预留100个元素的存储空间
umap.reserve(100);