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Guide de sélection et d'application des conteneurs dans l'optimisation des performances des fonctions C++

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2024-04-24 09:27:01274parcourir

C++ 函数性能优化中的容器选择与应用指南

Guide de sélection et d'application des conteneurs dans l'optimisation des performances des fonctions C++

Les conteneurs sont les outils de base en C++ pour stocker et gérer les structures de données. En optimisation des fonctions, le choix du bon conteneur est crucial pour améliorer les performances. Cet article fournira un guide de sélection de conteneur pour vous aider à choisir le conteneur le plus approprié à vos besoins spécifiques.

Types de conteneurs courants

  • Array : Le conteneur avec les meilleures performances, mais la taille est fixe et ne peut pas être modifiée dynamiquement.
  • Vecteur : Matrice dynamique, la capacité peut être ajustée automatiquement. L'insertion et la suppression d'éléments sont relativement efficaces.
  • Liste liée : La structure linéaire des données, les opérations d'insertion et de suppression sont efficaces, mais les performances d'accès aléatoire sont médiocres.
  • Table de hachage : Conteneur basé sur des paires clé-valeur, l'opération de recherche est très efficace.
  • Ensemble : Conteneur qui ne contient pas d'éléments en double, et les opérations de recherche et d'insertion sont plus efficaces.
  • Carte : Conteneur de paires clé-valeur, similaire à une table de hachage mais gardant les clés triées. Guide de sélection des conteneurs Taille xée, performances optimales

Besoin d'ajuster dynamiquement la capacité

VecteurRedimensionnement flexible, meilleures performancesOptimisée pour ces opérationsTrouver la valeur maximale dans un tableau de chaînesDans ce cas, l'utilisation d'une table de hachage peut considérablement optimiser les performances de recherche, car son opération de recherche est de degré de complexité temporelle O(1), tandis que l'opération de recherche de tableau est de complexité temporelle O(n).
Nécessite une insertion et une suppression efficaces Liste chaînée
Nécessite une recherche efficace Table de hachage Basée sur des paires clé-valeur, rechercher Extrêmement rapide
Ne nécessite aucun élément en double Collections Recherche et insertion rapides, pas de doublons
Nécessite un tri basé sur des paires clé-valeur Mapping Combine les avantages des tables de hachage et du tri
Cas pratique
// 使用数组,O(n) 时间复杂度
int max_value(const string arr[], int size) {
  int max = arr[0];
  for (int i = 1; i < size; ++i) {
    if (arr[i] > max) {
      max = arr[i];
    }
  }
  return max;
}

// 使用哈希表,O(1) 时间复杂度
int max_value(const string arr[], int size) {
  unordered_map<string, int> values;
  for (const string& s : arr) {
    if (values.count(s) == 0) {
      values[s] = 1;
    } else {
      values[s]++;
    }
  }
  int max_count = 0;
  string max_string;
  for (const auto& [str, count] : values) {
    if (count > max_count) {
      max_count = count;
      max_string = str;
    }
  }
  return max_string;
}

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