我知道单个 map 查询最多需要 log(N) 时间。但是我想知道，我已经看到很多使用字符串作为映射键的示例。例如，将 std::string 作为键关联到映射而不是 int 的性能成本是多少？
std::map<std::string, aClass*> someMap;对比std::map<int, aClass*> someMap;
谢谢!
最佳答案
分析算法的渐近性能正在研究必须执行的操作以及它们添加到等式中的成本。为此，您需要首先了解执行的操作是什么，然后评估其成本。
在平衡二叉树(映射恰好是)中搜索键需要 O( log N ) 复杂的操作。这些操作中的每一个都意味着比较匹配的键，如果键不匹配则跟随适当的指针(子指针)。这意味着总成本与 log N 乘以这两个操作的成本成正比。跟随指针是一个常数时间操作O(1)，比较键依赖于键。对于整数键，比较很快 O(1)。比较两个字符串是另一回事，它所花费的时间与涉及的字符串的大小成正比 O(L)(我故意使用 L 作为 的长度string 参数而不是更常见的 N。
当您将所有成本相加时，您会发现使用整数作为键，总成本为 O( log N )*( O(1) + O(1) ) 等同于 O( log N )。 (O(1) 隐藏在 O 符号默默隐藏的常量中。
如果您使用字符串作为键，总成本为 O( log N )*( O(L) + O(1) ) 其中常数时间操作被成本更高的线性操作 O(L) 并且可以转换为 O( L * log N )。也就是说，在以字符串为键的映射中定位元素的成本与映射中存储的元素数量乘以用作键的字符串的平均长度的对数成正比。
请注意，大 O 表示法最适合用作分析工具来确定算法在问题规模增长时的行为方式，但它隐藏了许多对原始性能很重要的事实。
作为最简单的示例，如果您将键从通用字符串更改为包含 1000 个字符的数组，您可以将成本隐藏在从表示法中删除的常量中。比较 1000 个字符的数组是一个常量操作，恰好需要相当多的时间。使用渐近符号，这只是一个 O( log N ) 操作，就像整数一样。
许多其他隐藏成本也会发生同样的情况，因为创建元素的成本通常被视为常数时间操作，只是因为它不依赖于问题的参数(定位 block 的成本每次分配中的内存不取决于您的数据集，而是取决于算法分析范围之外的内存碎片，在 malloc 中获取锁的成本以保证不会有两个进程尝试返回同一 block 内存取决于锁的争用，锁的争用本身取决于处理器、进程的数量以及它们执行的内存请求量……，再次超出算法分析的范围)。在阅读大 O 表示法中的成本时，您必须意识到它的真正含义。
关于c++ - 使用带有 std::string 键和 int 键的 std::map 的成本？，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/1842979/
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