C++ STL map容器

一、存储：map是一种关联式容器，map容器存储的都是pair对象，也就是用pair类模板创建的键值对。各个键值对的键和值可以是任意数据类型，包括c++基本数据类型（int、double等），使用结构体或类自定义的类型。通常情况下，map容器中存储的各个键值对都用string字符串作为键的类型。

二、排序：在使用 map 容器存储多个键值对时，该容器会自动根据各键值对的键的大小，按照既定的规则进行排序。默认情况下，map 容器选用std::less<T>排序规则（其中 T 表示键的数据类型），其会根据键的大小对所有键值对做升序排序。当然，根据实际情况的需要，我们可以手动指定 map 容器的排序规则，既可以选用 STL 标准库中提供的其它排序规则（比如std::greater<T>），也可以自定义排序规则。

注意：使用 map 容器存储的各个键值对，键的值既不能重复也不能被修改。（unordered_map容器是哈希表的应用）

三、创建

std::map<std::string, int>myMap
std::map<std::string, int>myMap{ {"C语言教程",10},{"STL教程",20} };

四、常用函数

begin()

end()

find(key)：在 map 容器中查找键为 key 的键值对，如果成功找到，则返回指向该键值对的双向迭代器；反之，则返回和 end() 方法一样的迭代器。另外，如果 map 容器用 const 限定，则该方法返回的是 const 类型的双向迭代器。

empty()

size()

at() ：找到 map 容器中 key 键对应的值，如果找不到，该函数会引发 out_of_range 异常。

insert() ：向 map 容器中插入键值对。

erase() ：删除 map 容器指定位置、指定键（key）值或者指定区域内的键值对。

swap() ：交换 2 个 map 容器中存储的键值对，这意味着，操作的 2 个键值对的类型必须相同。

clear() ：清空 map 容器中所有的键值对，即使 map 容器的 size() 为 0。

count(key)：在当前 map 容器中，查找键为 key 的键值对的个数并返回。注意，由于 map 容器中各键值对的键的值是唯一的，因此该函数的返回值最大为 1。

五、遍历map

C++中访问容器需要使用迭代器，而非下标。

map<string, int>::iterator it;

 // 用it = m2.begin();的方法将迭代器和map联系起来

第一种访问：

for (it = m2.begin(); it != m2.end(); it++) {

string s = it->first;

printf("%s %d\n", s.data(), it->second);

}

第二种访问：

for(auto it : map1){

cout << it.first <<" "<< it.second <<endl;

}

六、unordered_map和map的同与异

相同点：

C++的STL库实现有两种字典结构，即map和unordered_map（也就是通俗意义上的hash map）。这两者虽然都称为Map，但其实它们的底层实现原理具有很大差距，因此它们的使用场景也不尽相同。

字典类型又被称为关联数组（associative array），关联数组和正常数组的使用方法是相似的，但其不同之处在于字典结构的下标不必是整数，而可以是任意类型。

map和unordered_map这两种字典结构都是通过键值对（key-value）存储数据的，键（key）和值（value）的数据类型可以不同。但是字典中的key只能存在一个，即必须唯一（如果不唯一，则被称为multimap）。上述这点保证了值（value）可以直接通过键（key）来访问，这便是字典结构最为便捷之处。

相异处：

1. 底层的数据结构不同
——map是基于红黑树结构实现的。红黑树是一种平衡二叉查找树的变体结构，它的左右子树的高度差有可能会大于 1。所以红黑树不是严格意义上的平衡二叉树AVL，但对之进行平衡的代价相对于AVL较低，其平均统计性能要强于AVL。红黑树具有自动排序的功能，因此它使得map也具有按键（key）排序的功能，因此在map中的元素排列都是有序的。在map中，红黑树的每个节点就代表一个元素，因此实现对map的增删改查，也就是相当于对红黑树的操作。对于这些操作的复杂度都为O(logn)，复杂度即为红黑树的高度。

——unordered_map是基于哈希表（也叫散列表）实现的。散列表是根据关键码值而直接进行访问的数据结构。也就是说，它通过把关键码值映射到表中一个位置来访问记录，以加快查找的速度。这个映射函数叫做散列函数，存放记录的数组叫做散列表。散列表使得unordered_map的插入和查询速度接近于O(1)（在没有冲突的情况下），但是其内部元素的排列顺序是无序的。

2. 元素排列顺序不同

map：基于红黑树，元素有序存储
unordered_map：基于散列表，元素无序存储

3. 插入和查询的时间复杂度不同

map：基于红黑树，复杂度与树高相同，即O(logn)。
unordered_map：基于散列表，复杂度依赖于散列函数产生的冲突多少，但大多数情况下其复杂度接近于O(1)。

4. 效率及其稳定性不同

存储空间：unordered_map的散列空间会存在部分未被使用的位置，所以其内存效率不是100%的。而map的红黑树的内存效率接近于100%。
查找性能的稳定性：map的查找类似于平衡二叉树的查找，其性能十分稳定。例如在1M数据中查找一个元素，需要多少次比较呢？20次。map的查找次数几乎与存储数据的分布与大小无关。而unordered_map依赖于散列表，如果哈希函数映射的关键码出现的冲突过多，则最坏时间复杂度可以达到是O(n)。因此unordered_map的查找次数是与存储数据的分布与大小有密切关系的，它的效率是不稳定的。

5. 总结

map：
- 优点：
  - map元素有序（这是map最大的优点，其元素的有序性在很多应用中都会简化很多的操作）；
  - 其红黑树的结构使得map的很多操作都可在O(logn)下完成；
  - map的各项性能较为稳定，与元素插入顺序无关；
  - map支持范围查找。
- 缺点：
  - 占用的空间大：红黑树的每一个节点需要保存其父节点位置、孩子节点位置及红/黑性质，因此每一个节点占用空间大。
  - 查询平均时间不如unordered_map。
- 适用场景：
  - 元素需要有序；
  - 对于单次查询时间较为敏感，必须保持查询性能的稳定性，比如实时应用等等。
unordered_map
- 优点：
  - 查询速度快，平均性能接近于常数时间O(1)；
- 缺点：
  - 元素无序；
  - unordered_map相对于map空间占用更大，且其利用率不高；
  - 查询性能不太稳定，最坏时间复杂度可达到O(n)。
- 适用场景：
  - 要求查找速率快，且对单次查询性能要求不敏感。