Question

以最少的数据取std::map示例我有2张地图如下：

map<string, Object*> map_ShortKey; // keys are single English words
map<string, Object*> map_LongKey; // keys are concatenated English words

map_ShortKey在程序开头填充了大约50个元素，并始终保持不变。但map_LongKey在整个计划中不断增加，可能会达到1000-10000个元素。

当我想在这些地图中搜索一个单词时，最好的方法是什么？

（1）首先在map_ShortKey中搜索，如果找不到，则搜索m_LongKey （2）将map_ShortKey添加到m_LongKey，然后搜索

Answer 1

您的意思是搜索一个单词，还是搜索一个键？

如果map_LongKey包含连接的单词，那么搜索连接的第一个单词将不会成功。

如果您正在搜索其中一个地图中实际上是关键字的内容，那么（2）的答案取决于很多事情 - 需要更多信息。

如果您关心速度，请先搜索最有可能包含密钥的地图。

如果速度不是您的关注点，那么为了清晰起见，请构建代码 - 这是否涉及将地图合并在一起，否则将取决于您的情况。

Answer 2

这取决于map_Shortkey中成功查找的可能性 - 如果很可能，那么您只需在此搜索[log2（n）]中花费6个“步骤”，其中{{1}列表平均10-13“步”。

另一方面，如果你不太可能在map_LongKey中找到你想要的东西，那么在大集合中另外50个元素之间进行搜索的额外负担并不会对差异。

由于我们不知道成功的统计数据，因此很难说哪种方法更好。

Answer 3

如果你喜欢最坏情况的复杂性和而不知道任何关于你的搜索（例如，密钥更可能在一个地图中找到而不是在另一个地图中找到），那么我会选择方法1 ）。

std::map中的查找具有对数最坏情况的复杂性，因此在第一种情况下，您将最终遇到log(n) + log(m)次查找的最坏情况复杂性（假设您的地图分别有n和m元素。因此，k查询将花费您k * (log(n) + log(m))。

在地图中插入也具有对数复杂度，因此在第二种情况下，您将强制m从一个地图插入到另一个地图中，然后在地图中使用m + n元素进行查找。因此，对于k查找（假设您仅在第一次进行插入），您会得到m * log(n) + k * log(n + m)最坏情况的复杂性。

因此，如果您关心最坏情况的复杂性，那么方法1）是可取的，只要：

k * (log(n) + log(m)) < m * log(n) + k * log(n + m)

您可以根据工作量估算k，根据输入的大小n和m进行估算，然后进行数学运算以找出最佳效果（然后加倍）通过测量来检查这一点。