實際上這個問題不光c++會遇到，其他所有語言的標準容器的實現及選擇上都是要考慮的。做應用程式你可能覺得影響不大，但是寫演算法或者核心**就要小心了。今天改進**，順便又來溫習基礎功課了。
還記得herb sutter那極有味道的《c++對話系列》麼，在其中《產生真正的hash物件》這個故事裡就講了map的選擇。順便回顧一下，也講一下我在實用中的理解。
選擇map容器，是為了更快的從關鍵字查詢到相關的物件。與使用list這樣的線性表容器相比，一可以簡化查詢的演算法，二可以使任意的關鍵字做索引，並與目標物件配對，優化查詢演算法。在c++的stl中map是使用樹來做查詢演算法，這種演算法差不多相當與list線性容器的折半查詢的效率一樣，都是o(log2n)，而list就沒有map這樣易定製和操作了。
相比hash_map，hash_map使用hash表來排列配對，hash表是使用關鍵字來計算表位置。當這個表的大小合適，並且計算演算法合適的情況下，hash表的演算法複雜度為o(1)的，但是這是理想的情況下的，如果hash表的關鍵字計算與表位置存在衝突，那麼最壞的複雜度為o(n)。
那麼有了這樣的認識，我們應該怎麼樣選用演算法呢？前兩天看python文章的時候，不知道哪個小子說python的map比c++的map快，如何如何的。但是他並不知道python是預設使用的hash_map，而且這些語言特徵本質上是使用c/c++寫出來的，問題在與演算法和手段，而不是在於語言本身的優劣，你熟悉了各種演算法，各種語言的細節、設計思想，還能在這偏激的嚷嚷孰好孰壞(片面與偏激的看待事物只能表明愚昧與無知，任何事物都有存在的價值，包括技術)。顯然c++的stl預設使用樹結構來實現map，是有考究的。
樹查詢，在總查詢效率上比不上hash表，但是它很穩定，它的演算法複雜度不會出現波動。在一次查詢中，你可以斷定它最壞的情況下其複雜度不會超過o(log2n)。而hash表就不一樣，是o(1)，還是o(n)，或者在其之間，你並不能把握。假若你在開發乙個供外部呼叫的介面，其內部有關鍵字的查詢，但是這個介面呼叫並不頻繁，你是會希望其呼叫速度快、但不穩定呢，還是希望其呼叫時間平均、且穩定呢。反之假若你的程式需要查詢乙個關鍵字，這個操作非常頻繁，你希望這些操作在總體上的時間較短，那麼hash表查詢在總時間上會比其他要短，平均操作時間也會短。這裡就需要權衡了。
這裡總結一下，選用map還是hash_map，關鍵是看關鍵字查詢操作次數，以及你所需要保證的是查詢總體時間還是單個查詢的時間。如果是要很多次操作，要求其整體效率，那麼使用hash_map，平均處理時間短。如果是少數次的操作，使用hash_map可能造成不確定的o(n)，那麼使用平均處理時間相對較慢、單次處理時間恆定的map，考慮整體穩定性應該要高於整體效率，因為前提在操作次數較少。如果在一次流程中，使用hash_map的少數操作產生乙個最壞情況o(n)，那麼hash_map的優勢也因此喪盡了。
1.不錯
hash_map 和 map 的權衡也和他們被呼叫查詢介面的「距離」有關係。hash的演算法也許不能保證cache的命中機率比較大。在元素個數較小的時候，甚至可以考慮直接使用vector。對於情況比較複雜的查詢，可能會結合這三者都使用。根據不同的個數規模和呼叫頻率自我調節。
2.這個「距離」決定介面呼叫的數量級
如果使用int為index key的話，vector效果當然好，但是vector的「插入」和「伸縮」效能又如何呢。或者使用vector是線性查詢，還是折半查詢呢，演算法還是需要選擇與考慮。
問題是：如果使用整數陣列作為關鍵字的話。。。
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