给出两个大的unordered_map，比如map_a，map_b。如何有效地决定map_a与map_b具有相同的信息？
例如，如果map_a为{'a':3, 'b':2}且map_b为{'a':3,'b':2}，则它们是相同的。也就是说，对于map_a中的每个密钥k，map_a [k] = map_b [k]。
我的问题是如何有效地决定这个问题。我知道最糟糕的时间是O( max{map_a.size(), map_b.size()} )。但有一些观察结果可以很快决定map_a不等同于map_b。例如，map_a.size（）！= map_b.size（）。
还有其他意见吗？我们可以使用bucket_count（）和bucket_size（）吗？
W.l.o.g，让我们假设map_a和map_b具有相同的散列函数和（键，值）类型。
答案 0 :(得分：5)
问题比看起来更难，可能是O（log（load_factor）* size），因为元素在每个映射中不需要处于相同的顺序。 （因此unordered_map。）在比较之前，需要对每对相应的桶进行排序（通过哈希值）。
根据23.2.5 / 12，
对于unordered_set和unordered_map，operator ==的复杂性（即，对value_type的==运算符，对key_equal（）返回的谓词以及hash_function（）返回的hasher的调用次数）是在平均情况下与N成比例，在最坏情况下与N2成比例，其中N是a.size（）。对于unordered_multiset和unordered_multimap，operator ==的复杂度在平均情况下与ΣEi2成比例，在最坏的情况下与N2成正比，其中N是a.size（），而Ei是第i个等价键组的大小。一个。然而，如果每对相应的等效键组Eai和Ebi的相应元件以相同的顺序排列（通常情况下，例如，如果a和b是同一容器的未修改的副本），那么平均值 - unordered_multiset和unordered_multimap的大小写复杂度与N成正比（但最坏情况下的复杂性仍为O（N2），例如，对于病态错误的哈希函数）。
这个网站的格式正确相当多，但请注意“N2”应该是N 2 。
我的日志（load_factor）分析可能过于简单化了：我认为算法实际上不需要分配内存。我的建议不是在家尝试这个。您应该依赖标准库的operator ==实现，因为它可以依赖于标准可能无法保证的内部不变量。