Question

我得到this example关于在C ++中实现泛型memoization。但是，正如有人在此评论中发出通知，原始代码进行了2次查找，而下面的代码只有一次。

template <typename ReturnType, typename... Args>
std::function<ReturnType (Args...)> memoize(std::function<ReturnType (Args...)> func)
{
    std::map<std::tuple<Args...>, ReturnType> cache;
    return ([=](Args... args) mutable  {
            std::tuple<Args...> t(args...);
auto range = cache.equal_range(t);
if (range.first != range.second) return (*range.first).second;
return (*cache.insert(range.first, func(args...))).second;

    });
}

有人注意到使用unordered_map可能会有更好的表现。但是我read：

对于通过子集的范围迭代，它们通常效率较低他们的元素。我不明白为什么范围操作会更少有效的，如果上述情况是这些情况之一（因为我们使用范围）？

Answer 1

当有人在此评论中发出通知时，原始代码会进行2次查找，而下面的代码只会进行一次

好的，所以你试图使用提示的insert来避免插入点的冗余对数复杂性搜索。您仍然遇到与其他问题相同的错误，您的代码可能应该如下所示：

cache.insert(range.first, std::make_pair(t, func(args...)));
//           ^hint        ^value_type

（这是链接文档中的重载＃4）。

你可以完全没有第一次查找：如果密钥存在，insert只返回现有元素的迭代器，所以你可以用乐观插入来写它 - 这是否更好取决于成本default-construct然后分配你的ReturnType：

auto result = cache.insert(make_pair(t, ReturnType{}));
if (result.second) {
    // insertion succeeded so the value wasn't cached already
    result.first->second = func(args...);
}
return result.first->second;

...使用unordered_map可能会有更好的表现......

std::map查找/插入具有对数复杂度的比例，std::unordered_map以恒定复杂度进行比例缩放。实际上哪个更好取决于你有多少条目，以及其他因素，你需要进行分析以确定。

... [unordered_map]对范围迭代的效率较低......

好吧，如果你避免equal_range，你根本不需要范围迭代。

查看您实际使用的操作，并了解哪种数据结构非常适合。对于简单的查找和插入，这些都是你真正需要的，unordered_map可能很好。如果您关心密钥的相对排序，那么std::map会更好。

两种结构对密钥的要求也不同：map需要排序（operator<或自定义比较器），而unordered_map需要定义良好的散列函数{{1或者自定义谓词。

首先，我不确定operator==是否支持std::hash，因此您可能需要提供自定义哈希来使用std::tuple。

unordered_map：为什么范围操作效率低下，这是事实？

1 个答案: