Question

我经常需要将整数0...N-1中的映射表示为某种类型T的列表。对于单个列表，我需要动态添加元素到最后。 N通常是预先知道的（但不是在编译时）。我需要快速访问各个列表。

我通常使用vector<vector<T> > my_map(N)实现此功能，并使用my_map[key].push_back(val)添加元素。

我有两个问题：

这是实现这种地图的有效推荐方式吗？

另外，我想知道元素的连续性及其对调整大小的影响。说，我添加了一个my_map[key].push_back(val)的元素，而my_map[key]需要key != N-1来调整大小。这会触发整个向量my_map的副本以保持其内容连续吗？或者是my_map在内部实现了指向堆上向量的指针？

我知道这可能取决于STL的实现。我主要对Visual Studio 2010的机制（和速度影响）和Linux中的GCC感兴趣。

更新

在评论中，@ PeterWood指出我将std::deque作为列表的容器，不需要重新分配来增长。我做了一些不科学的基准测试，将vector< deque<T> >与vector< vector<T> >与unsigned int作为T进行比较。对于两者，我定时了100万个包含30个元素的列表，以及10,000个列表，每个包含3000个元素。请注意，我的测试反映了我对此类数据结构的典型应用场景。

我定时随机访问“build-up”，其工作原理如下：

vector<ContainerT> my_map(numKeys);
vector<unsigned int> random_keys(numKeys);
for (unsigned int i=0; i<numKeys; ++i) random_keys[i] = i;
random_shuffle(random_keys.begin(),random_keys.end());

for (auto pKey=random_keys.begin(); pKey!=random_keys.end(); ++pKey)
{
  for (unsigned int i=0; i<listSize; ++i)
  {
    my_map[*pKey].push_back( rand() );
  }
}

我定时从随机选择的列表中查询3000万个随机元素。

结果

对于许多小型列表，

deque的构建速度稍快，但查询的方式比两种方案的向量都慢。我的结论是，由于我的问题，我与vector< vector<T> >保持联系。

deque

Keys: 1000000, list size: 30
Mean time buildup: 1.29517 seconds
Mean time query: 4.17624 seconds

Keys: 10000, list size: 3000
Mean time buildup: 0.998761 seconds
Mean time query: 5.052 seconds


vector

Keys: 1000000, list size: 30
Mean time buildup: 1.5347 seconds
Mean time query: 1.63043 seconds

Keys: 10000, list size: 3000
Mean time buildup: 0.604954 seconds
Mean time query: 1.58328 seconds

Answer 1

这是实现这种地图的有效推荐方式吗？

我认为这是实现这种地图的完美合理方式。

另外，我想知道元素的连续性及其对调整大小的影响。说，我添加了一个my_map[key].push_back(val)的元素，而my_map[key]需要key != N-1来调整大小。这会触发整个向量my_map的副本以保持其内容连续吗？或者是my_map在内部实现了指向堆上向量的指针？

不，它不会触发整个外部矢量的副本。只有子矢量是连续的;整个矢量一般不是。

就心理模型而言，您可以将my_map视为指向1D数组的指针数组，而不是单个连续的2D数组。

Answer 2

它复制外部矢量中的矢量对象。但是这些向量内的堆上的对象不会被重新分配。

Answer 3

每个std :: vector通常都有一个指向内存的内部指针，它指向T类型的对象数组。

在这种类型为T的向量向量中，调整内部向量的大小不会调整外部向量的大小（在您的示例中为my_map），因为外部向量只能被视为指向此类数组的指针向量。内部矢量数组位于除外部矢量之外的其他存储器位置。

出于同样的原因，my_map

的内部向量之间没有连续性

STL矢量矢量 - 好主意？调整“内部”向量的机制？

更新

3 个答案: