c++ 标准库的各种容器

旧城等待， 2022-09-23 11:55 311阅读 0赞

c++ 标准库的各种容器(vector,deque,map,set,unordered\_map,unordered\_set,list)的性能考虑

一、vector

vector采用一段连续的内存来存储其元素，向vector添加元素的时候，如果容量不足，vector便会重新malloc一段更大的内存，然后把原内存中的数据memcpy到新的内存中，并free原内存块，然后将新元素加入。vector的元素插入性能跟以下几个要素关系重大：

1. 插入的位置

头部插入：将所有元素后移，然后将新元素插入

中间插入：将插入点后面的元素后移，然后插入新元素

尾部插入：将新元素直接插入尾部

尾部插入无疑是最快的，头部插入最慢，中间插入次之，慢的点在于插入前要移动内存。

删除元素也是同样的道理。

2. 保留空间大小

如果插入元素是，空间不足将导致重新malloc以及一系列的内存拷贝。如果使用者能对容量有预期，那么采用reserve()来预先分配内存，将大大的提高性能。

3. 内存扩展算法的库实现相关

在空间不足导致需要重新malloc的时候，不同的库实现有很大的不同，往往特定平台的实现会结合操作系统的平台特性以及malloc算法，提供相当优秀的内存扩展算法，在百万次vector<int>的插入操作中，不提供reserve()的情况向，性能表现非常优秀。接近于使用了reserve()的情况。

因为vector采用连续的内存存储其元素，因此其支持元素的下标法随机访问，且时间复杂度是常量0；

如果是查找元素，vector的find()成员函数对元素进行查找时是采用从头到尾扫描的方式，他时间复杂度是O(n)，如果vector要应付查找的性能需求，那么应该采取排序的vector，利用算法库的getlowerbound()进行元素的有序插入，利用binary\_search()对元素进行二分查找。这种情况下其查找性能不输于基于红黑树的set和map,更是令list望尘莫及。

综述，vector适用于尾部插入，但是此时无法兼顾查找的性能，因为二分查找的vector要求重新排序，或者要求vector在插入时就保持有序，这样就无法做到尾部插入。

但是vector作为动态数组的替代，已经足够优秀。

二、deque

deque采用多块内存串起来的方式提供其元素的存错，每一个内存块存储多个元素，每一块内存存储的元素个数相同，这是他不同于vector采用一块内存来存错所有的元素的方式。这样带来的好处是：

首先，头部插入和尾部插入/删除元素的成本是一样，弥补了vector再头部插入元素性能不佳的问题；

其次，对于vector的一个内存块的模式，当有巨大数量的元素，操作系统的大内存分配和赋值时很缓慢的，而且deque的方式就不会带来这个问题。

缺点是：

首先对元素的访问需要经过两个层次，第一次找到元素所在的内存块，第二次找到块中的元素。不过这个时间几乎是可以忽略，除非对性能要求极其苛刻。

其次，对其进行排序，以及排序后的查找会比较慢，想象知名的排序算法，都是针对一段连续内存进行下标访问，而deque是断续的内存块组成。同样排序后的折半查找也无法利用下标直接访问自然性能大打折扣。

三、list

list很简单，他就是个双向链表。每一个节点的内存都是独立的。理论上，其优点是任何位置的插入删除元素操作都是非常块的。缺点是不适合用于元素的查找，因为他只能是扫描的方式。根据实际的测试情况来看，我认为list不值得一用，因为节点的频繁新增与删除将导致大量重复的内存分配和释放操作。而实际上，操作系统以及运行库的内存分配与释放频率和策略才是影响stl各大容器的性能最关键的点。

四、map/multi\_map/set/multi\_set

这四个数据结构是采用平衡树（红黑树）实现其元素在内存中的存储。理论上（与list一样是理论上）他们的性能是很高，而且在插入/删除与元素查找上是的平衡点掌握的相当好的，具体的算法复杂度可参考红黑树算法文献，但是同样基于“操作系统以及运行库的内存分配与释放频率和策略才是影响stl各大容器的性能最关键的点”这一法则，他们在理论之外，实际的应用中，总是表现得不是太好。

五、散列容器unordered\_map/unordered\_set/unordered\_multi\_map/unordered\_multi\_set

c++11引入的散列容器，散列容器具有不稳定性：他依赖于实际所使用的散列算法。而针对不同的元素数量，不同的散列算法具有相当大的性能差异。

所以，理论上（同样是理论上）他们的算法时间复杂度是近乎“常量”（如果要处理冲突那就不是了）。但时间上对于一般用户使用起来可能会带来风险。除非你对所使用的散列算法和元素数量都有很好的预估。在我一些简单的测试（采用int元素类型，采用std的默认散列函数）中，散列容器的性能是排名垫底的。

六、“内存分配与释放频率和策略才是影响stl各大容器的性能最关键的点”

这点非常重要。不同的操作系统，不同的运行库，他的虚拟内存管理算法，以及运行库的malloc和free的内部实现都是有差异的。如何找出最有效率的使用标准库容器的方式，一定要结合这一点进行大量的测试才能得出。

有一点可以确认的是：各个标准库的实现，已经是在遵循c++标准的基础上，在性能和适用性上可以说做到了极致。因此很多人总想自己造重复的轮子是大可不必。理解好各种容器的实现原理，再结合实际应用的需求，选择合适的容器，以及容器的使用方式，才是上上之策。