选 map：需 key 升序遍历或范围查询（如 lower_bound）、要求遍历顺序稳定、自定义 key 仅易实现 operator
选 map 还是 unordered_map，不看“哪个更好”，只看你要不要顺序、能不能接受 rehash、键类型是否方便配哈希——这三个问题一答，基本就定了。
需要按 key 升序遍历或范围查询时必须用 map
比如打印所有配置项按字典序排列，或查“年龄在 25 到 35 之间的人”，map 支持 lower_bound、upper_bound 和 equal_range，而 unordered_map 根本没有这些函数。
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map的迭代器遍历结果每次运行都一致，且严格升序 -
unordered_map的begin()到end()顺序不确定，两次遍历可能完全不同 - 哪怕你只插入 10 个元素，只要需要
find_if配合比较逻辑做范围筛选，map仍是更直接的选择
自定义 key 类型时，map 只需 operator，<code>unordered_map 要三样东西
用 struct Person 当 key？map 只要重载 operator；<code>unordered_map 必须同时提供：
- 特化
std::hash<person></person>（或传入自定义哈希函数） - 重载
operator== - 确保哈希值分布均匀，否则实际性能可能比
map还慢
基础类型如 int、std::string 已内置支持，但 std::pair<int int></int> 或结构体就得手动补全——漏一个，编译就报错：no match for call to ‘std::hash<person>’</person>。
unordered_map 的 rehash 是隐藏的性能断点
当插入导致负载因子（size() / bucket_count()）超过默认阈值（约 1.0），unordered_map 会触发 rehash：分配新桶数组、逐个重新计算哈希、搬迁所有节点。这个过程是 O(n) 的，且会使所有现有迭代器失效。
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map没有 rehash，每次插入都是稳定O(log n) - 如果你在实时系统、游戏帧循环或高频回调里做插入，
unordered_map的瞬时卡顿可能暴露为掉帧或超时 - 可通过
reserve(n)预分配桶数缓解，但得预估容量；max_load_factor(0.75)也能压低触发频率，但代价是内存占用上升
真正容易被忽略的是：unordered_map 的“平均 O(1)”依赖哈希函数质量与数据分布。如果 key 天然聚集（比如时间戳取秒级精度后大量重复），或者哈希函数把不同 key 映射到同一桶，它就会退化成链表遍历——这时 map 反而更稳。别只测平均 case，得压测最坏输入。
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