Question

我有一系列数字（未分类，没有重复）与目标进行排序。

方法1：插入向量。 O（n），使用排序算法和排序。 O（nlogn）

方法2：插入集合。 O（nlogn）

哪种方法会更快？

我觉得set会更快，因为vector中的每个插入都必须分配完成数组元素并复制它然后删除它可能是昂贵的。但是我在网上阅读了大部分地方的矢量已经过了。

任何人都可以建议我使用正确的逻辑哪一个更快？

编辑：如果我们事先不知道哪个元素会更快设置或向量（对于两个元素都没有，并且元素的数量很大？注意：如果没有元素是大的设置似乎是更好的选择，但它对小也有好处吗？不知道）

Answer 1

如果您事先了解了许多要素，您可以reserve()向量中的空格以避免重新分配，使第一选择非常有趣（快速插入，单一的）。

如果您需要执行一次，请转到std::vector<>。如果稍后在程序中发生其他插入，则std::set<>可能会更有趣。
如果您事先不知道预期的尺寸，则可能会对矢量进行重新分配，std::set<>是一个不错的选择（更好的理论平均复杂度））。

O（n）+ O（n * log（n））对于 vs O（n * log（n））的集合
如果元素的数量非常少，您仍然可以预留一些空间（例如，如果您需要10个元素，则可以保留100个为安全），并使用std::vector

无论如何，分析这两种解决方案总是一种很好的做法，实际结果将取决于输入的初始排序状态（以及其他内容），以及每个容器的实施质量。

注意：

请记住，std::set有一个更大的记忆足迹，如果它对你很重要。

Answer 2

这取决于您的使用案例。

设置：

+快速数据插入O（logn）

+您无需关心排序

- 由于 set 是作为树实现的，因此每个元素都有内存开销。

-Data可以分布在内存堆中，因此CPU缓存效果不佳。

vector ：

+数据包含在连续的内存块中。所以，你的CPU缓存更好。

+您的搜索相同O（logn）

+你可以reserve内存。

- 你需要在每次改变后进行排序。

所以，如果你有很多元素并且做了一次插入，很多搜索＆＃34;，我更喜欢 vector 。如果您进行了许多插入/搜索查询，最好坚持使用设置。

用O（）术语思考我说向量插入成本是O（nlogn），但是在所有插入之后可以调用一次。设置插入成本为O（logn）并调用每个插入。因此，如果您需要在向量排序后进行插入，您将为向量支付num_insertions*O(nlogn)，为设置支付O(log (n+num_insertions))，这实际上更便宜。< / p>

Answer 3

我以为我会使用分析器来研究这个问题。我的代码：

//g++ -std=c++11 -Wall vectorvsset.cpp -g -pg -o vectorvsset
#include <time.h>
#include <iostream>
#include <vector>
#include <set>
#include <algorithm>
using namespace std;

void GenRandom(vector<int32_t> &original)
{
    original.clear();
    for(size_t i=0; i<10000; i++)
        original.push_back(rand());
}

void TestSet(const vector<int32_t> &original)
{
    set<int32_t> testset;
    testset.insert(original.begin(), original.end());
}

void TestVector(const vector<int32_t> &original)
{
    vector<int32_t> testvec;
    testvec.insert(testvec.end(), original.begin(), original.end());
    sort(testvec.begin(), testvec.end());
}

void TestVectorConvertToSet(const vector<int32_t> &original)
{
    vector<int32_t> testvec;
    testvec.insert(testvec.end(), original.begin(), original.end());
    sort(testvec.begin(), testvec.end());
    std::set<int32_t> testsec(testvec.begin(), testvec.end());
}

int main()
{
    srand(time(NULL));
    cout << "RAND_MAX " <<  RAND_MAX << endl;
    vector<int32_t> original;

    for(size_t i=0; i<100; i++)
    {
        GenRandom(original);

        TestSet(original);

        TestVector(original);

        TestVectorConvertToSet(original);
    }

    return 0;
}

在g ++上使用gprof（Ubuntu 5.4.0-6ubuntu1~16.04.4）5.4.0 20160609我的（缩写）结果是：

Each sample counts as 0.01 seconds.
  %   cumulative   self              self     total           
 time   seconds   seconds    calls  ms/call  ms/call  name    
  0.00      1.42     0.00      100     0.00     3.36  TestVector(std::vector<int, std::allocator<int> > const&)
  0.00      1.42     0.00      100     0.00     6.86  TestVectorConvertToSet(std::vector<int, std::allocator<int> > const&)
  0.00      1.42     0.00      100     0.00     3.57  TestSet(std::vector<int, std::allocator<int> > const&)

因此使用矢量更快，但差别不大。

哪种方法是更快的矢量（插入然后排序）或设置？

3 个答案: