我不知道红黑树是如何使用字符串键的。我已经在youtube上用数字看过它了，它让我很困惑。但是我非常清楚unoredred_map是如何工作的（哈希映射的内部）。 std :: map对我来说保持深奥，但我读过并测试过，如果我们在std :: map中没有很多变化，它可以击败哈希映射。
我的情况很简单，我有<std::string,bool>的std :: map。键包含XML元素的路径（键的示例：＆＃34; Instrument_Roots / Instrument_Root / Rating_Type＆＃34;），我在SAX解析器中使用布尔值来了解我们是否到达了特定元素。
我制作这张地图＆＃34;只有一次＆＃34 ;;然后我所做的就是使用std :: find搜索特定的＆＃34;键＆＃34; （＆＃34; path＆＃34;）的存在是为了将其布尔值设置为true，或搜索具有＆＃34; true＆＃34;的第一个元素。作为关联值并使用其对应的键＃34;最后我将所有布尔值设置为false以保证只有一个键＃34;有一个真实的＆＃34;布尔值。
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您不应该了解红黑树的工作原理，以了解如何使用std::map。它只是一个关联数组，其中键是有序的（字典顺序，在字符串键的情况下，至少与默认比较函数）。这意味着您不仅可以在std::map中查找密钥，还可以进行依赖于订单的查询。例如，您可以在地图中找到不大于您所拥有的密钥的最大密钥。你可以找到下一个更大的钥匙。或者（在字符串的情况下）你可以找到所有以相同前缀开头的键。
如果您遍历std::map中的所有键值对，您将按键顺序查看它们。这有时非常有用。
额外的功能是有代价的。 std::map通常比std::unordered_map慢（但并非总是如此;对于大字符串键，计算哈希函数的开销可能会很明显），并且底层数据结构有一定的开销，因此它们可能会占用更多空间。通常的建议是使用std::map，如果您发现密钥被命令为必要或甚至有用的事实。
但是，如果您已经对基准测试并得出结论，对于您的应用程序，std::map也更快，那么请继续使用它：）
有一个映射类型为bool的地图偶尔会有用，但前提是你需要区分对应值为false的键和地图中不存在的键。 。实际上，std::map<T, bool>（或std::unordered_map<T, bool>）为每个可能的密钥提供了三元选择。
如果您不需要区分两个false个案例，并且您不经常更改某个键的值，那么使用std::set（或{{}可能会更好1}}），这是完全相同的数据结构，但没有每个元素中std::unordered_set的开销。 （尽管bool中只有一位是有用的，但对齐考虑可能最终会为每个条目使用8个额外字节。）除了存储空间之外，不会有太多（如果有的话）性能差异。 / p>
如果您确实需要三元案例，那么建议您将值设为bool而不是enum。 bool和true在您的使用环境中意味着什么？我猜他们并不是指“真实”和“虚假”。相反，它们意味着“是属性路径”和“是元素路径”。通过使用false，可以使这种区别更加清晰（因此不易发生事故）。这不会涉及任何额外的资源，因为enum PathType {ATTRIBUTE_PATH, ELEMENT_PATH};在任何情况下都占用了8个字节的存储空间（因为对齐）。
顺便说一句，不能保证底层数据结构恰好是一个红黑树，尽管没有某种自平衡树就很难实现性能保证。我不知道这样的实现，但是例如可以使用k-ary树（对于一些小k）来利用SIMD向量比较操作。当然，需要针对适当的密钥类型进行自定义。
如果你想了解红黑树，你可能会比罗伯特塞奇威克的算法标准教科书更糟糕。在本书的网站上，您可以在chapter on balanced trees中找到简要说明的解释。
答案 1 :(得分：1)
我建议你使用std :: unordered_set，因为你真的不需要存储这个布尔标志，你也不需要保持这些xml标签的排序顺序所以std :: unordered_set似乎对我来说是合乎逻辑且最有效的选择。