Cara std::unordered_map Dilaksanakan
Pengenalan
Memahami kerja dalaman data struktur adalah penting untuk mengoptimumkan prestasi dan memahami tingkah laku mereka. Artikel ini bertujuan untuk menjelaskan butiran pelaksanaan std::unordered_map, komponen asas Perpustakaan Standard C.
Gambaran Keseluruhan Reka Bentuk
Bertentangan dengan andaian biasa , std::unordered_map tidak menggunakan pendekatan senarai terpaut semata-mata untuk pengendalian perlanggaran. Sebaliknya, ia menggunakan reka bentuk hibrid yang dikenali sebagai "pencincangan tertutup" atau "pengalamatan terbuka". Teknik ini memperuntukkan tatasusunan baldi, dan apabila perlanggaran, kuar lokasi berbeza dalam tatasusunan berdasarkan fungsi cincang.
Pengendalian Perlanggaran
Gelagat std: :unordered_map ditakrifkan oleh dua parameter: bucket_count dan max_load_factor. Baldi_count mentakrifkan saiz tatasusunan, manakala max_load_factor, lalai kepada 1.0, menentukan nisbah maksimum elemen yang disimpan kepada kiraan baldi sebelum jadual mesti diubah saiznya.
Untuk memastikan kesahihan iterator semasa pemasukan atau pemadaman elemen, std::unordered_map mesti mengekalkan tatasusunan baldi. Keperluan ini menjadikan penggunaan pencincangan tertutup, di mana perlanggaran diselesaikan dengan menyelidik lokasi tatasusunan yang berbeza, tidak dapat dielakkan.
Mengubah Saiz dan Saiz Semula
Untuk mengekalkan prestasi optimum, std:: unordered_map mengagihkan semula elemennya ke dalam tatasusunan baldi baharu apabila faktor beban melebihi max_load_factor. Proses ini, dikenali sebagai rehashing, dicetuskan oleh operasi sisipan apabila faktor beban menjadi terlalu tinggi. Saiz tatasusunan baharu lazimnya dua kali ganda daripada saiz sebelumnya.
Implikasi Prestasi
Walaupun pendekatan pencincangan terbuka ialah kompromi pragmatik untuk kegunaan umum, ia mungkin bukan penyelesaian yang paling berkesan untuk semua senario. Dalam kes di mana perlanggaran jarang berlaku dan datanya kecil, pengalamatan tertutup dengan nilai sentinel untuk baldi yang tidak digunakan dan fungsi cincang yang mantap boleh meningkatkan prestasi dengan ketara dan mengurangkan penggunaan memori.
Kesimpulan
Memahami nuansa pelaksanaan std::unordered_map memberi kuasa kepada pembangun untuk memanfaatkan sepenuhnya potensi. Dengan menghargai reka bentuk hibrid dan mekanisme pengendalian perlanggaran, menjadi jelas mengapa pilihan fungsi cincang dan ciri beban yang dijangka memainkan peranan penting dalam mengoptimumkan prestasi dan kecekapan.
Atas ialah kandungan terperinci Bagaimanakah std::unordered_map Dilaksanakan dalam C ?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

XML digunakan dalam C kerana ia menyediakan cara yang mudah untuk menyusun data, terutamanya dalam fail konfigurasi, penyimpanan data dan komunikasi rangkaian. 1) Pilih perpustakaan yang sesuai, seperti TinyXML, PugixML, RapidXML, dan tentukan mengikut keperluan projek. 2) Memahami dua cara parsing dan generasi XML: DOM sesuai untuk akses dan pengubahsuaian yang kerap, dan SAX sesuai untuk fail besar atau data streaming. 3) Apabila mengoptimumkan prestasi, TinyXML sesuai untuk fail kecil, PuGixML berfungsi dengan baik dalam ingatan dan kelajuan, dan RapidXML sangat baik dalam memproses fail besar.

Perbezaan utama antara C# dan C ialah pengurusan memori, pelaksanaan polimorfisme dan pengoptimuman prestasi. 1) C# menggunakan pemungut sampah untuk mengurus memori secara automatik, sementara C perlu diuruskan secara manual. 2) C# menyedari polimorfisme melalui antara muka dan kaedah maya, dan C menggunakan fungsi maya dan fungsi maya murni. 3) Pengoptimuman prestasi C# bergantung kepada struktur dan pengaturcaraan selari, manakala C dilaksanakan melalui fungsi inline dan multithreading.

Kaedah DOM dan SAX boleh digunakan untuk menghuraikan data XML dalam C. 1) DOM Parsing beban XML ke dalam ingatan, sesuai untuk fail kecil, tetapi mungkin mengambil banyak ingatan. 2) Parsing Sax didorong oleh peristiwa dan sesuai untuk fail besar, tetapi tidak dapat diakses secara rawak. Memilih kaedah yang betul dan mengoptimumkan kod dapat meningkatkan kecekapan.

C digunakan secara meluas dalam bidang pembangunan permainan, sistem tertanam, urus niaga kewangan dan pengkomputeran saintifik, kerana prestasi dan fleksibiliti yang tinggi. 1) Dalam pembangunan permainan, C digunakan untuk rendering grafik yang cekap dan pengkomputeran masa nyata. 2) Dalam sistem tertanam, pengurusan memori dan keupayaan kawalan perkakasan C menjadikannya pilihan pertama. 3) Dalam bidang urus niaga kewangan, prestasi tinggi C memenuhi keperluan pengkomputeran masa nyata. 4) Dalam pengkomputeran saintifik, pelaksanaan algoritma yang cekap C dan keupayaan pemprosesan data sepenuhnya dicerminkan.

C tidak mati, tetapi telah berkembang dalam banyak bidang utama: 1) pembangunan permainan, 2) pengaturcaraan sistem, 3) pengkomputeran berprestasi tinggi, 4) pelayar dan aplikasi rangkaian, C masih pilihan arus perdana, menunjukkan senario vitalitas dan aplikasi yang kuat.

Perbezaan utama antara C# dan C ialah sintaks, pengurusan memori dan prestasi: 1) C# sintaks adalah moden, menyokong Lambda dan Linq, dan C mengekalkan ciri -ciri C dan menyokong templat. 2) C# secara automatik menguruskan memori, C perlu diuruskan secara manual. 3) Prestasi C lebih baik daripada C#, tetapi prestasi C# juga dioptimumkan.

Anda boleh menggunakan perpustakaan TinyXML, PuGixML, atau libxml2 untuk memproses data XML dalam C. 1) Parse XML Files: Gunakan kaedah DOM atau SAX, DOM sesuai untuk fail kecil, dan SAX sesuai untuk fail besar. 2) Menjana fail XML: Tukar struktur data ke dalam format XML dan tulis ke fail. Melalui langkah -langkah ini, data XML dapat diuruskan dan dimanipulasi dengan berkesan.

Bekerja dengan struktur data XML di C boleh menggunakan perpustakaan TinyXML atau PugixML. 1) Gunakan perpustakaan PugixML untuk menghuraikan dan menghasilkan fail XML. 2) Mengendalikan elemen XML bersarang kompleks, seperti maklumat buku. 3) Mengoptimumkan kod pemprosesan XML, dan disyorkan untuk menggunakan perpustakaan yang cekap dan parsing streaming. Melalui langkah -langkah ini, data XML dapat diproses dengan cekap.


Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

Video Face Swap
Tukar muka dalam mana-mana video dengan mudah menggunakan alat tukar muka AI percuma kami!

Artikel Panas

Alat panas

Penyesuai Pelayan SAP NetWeaver untuk Eclipse
Integrasikan Eclipse dengan pelayan aplikasi SAP NetWeaver.

DVWA
Damn Vulnerable Web App (DVWA) ialah aplikasi web PHP/MySQL yang sangat terdedah. Matlamat utamanya adalah untuk menjadi bantuan bagi profesional keselamatan untuk menguji kemahiran dan alatan mereka dalam persekitaran undang-undang, untuk membantu pembangun web lebih memahami proses mengamankan aplikasi web, dan untuk membantu guru/pelajar mengajar/belajar dalam persekitaran bilik darjah Aplikasi web keselamatan. Matlamat DVWA adalah untuk mempraktikkan beberapa kelemahan web yang paling biasa melalui antara muka yang mudah dan mudah, dengan pelbagai tahap kesukaran. Sila ambil perhatian bahawa perisian ini

MinGW - GNU Minimalis untuk Windows
Projek ini dalam proses untuk dipindahkan ke osdn.net/projects/mingw, anda boleh terus mengikuti kami di sana. MinGW: Port Windows asli bagi GNU Compiler Collection (GCC), perpustakaan import yang boleh diedarkan secara bebas dan fail pengepala untuk membina aplikasi Windows asli termasuk sambungan kepada masa jalan MSVC untuk menyokong fungsi C99. Semua perisian MinGW boleh dijalankan pada platform Windows 64-bit.

SublimeText3 Linux versi baharu
SublimeText3 Linux versi terkini

Versi Mac WebStorm
Alat pembangunan JavaScript yang berguna
