我有多个项目由其二维坐标（有符号的短距离）标识。每个项目都是包含64KB数据的类。随时有大约500-1500件物品。物品通常在一个点左右~20组。我的问题是我应该如何映射它们以便它不会占用太多内存。项目将被缓慢添加/删除（每秒1-10次）并且将经常被提取，因此从列表中获取元素（指向更大结构的指针）应该尽可能快。
我想到的是会有一些gridContainer类让我们说它会存储64x64指针的矩形。我将有主网格容器，它将存储其他gridContainer，这个嵌套的gridContainer将存储我想要映射的实际项目（这将允许4096x4096实际项目）。要访问特定项目，例如[260,130]，我将其除以64并使用商来查找父gridContainer位置和余数以查找嵌套的gridContainer位置。所以对于[270,145]，我会[4,2]和[14,17]。
我也在考虑使用std::map，但我不知道它的内部结构，我不知道我应该从中得到什么性能。
对我的方法有任何建议或有更好的方法吗？
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您可以使用已建议的std :: map，它只是一个b树容器，或者您可以使用哈希表，它可能更快。四叉树也是一种选择，它比前两个选项更复杂，但会提供早期选项。
具有最小负载的哈希表很有可能成为O（1）查找，但是当n =项目存在时，具有O（n）的最坏情况。如果你可以将负载保持在10％以下，那么你必须有一个非常可怕的散列函数才能比O（1）更糟糕。这显然会扼杀许多额外的内存，但它有可能成为最快的选择。哈希表的比较类型非常复杂。你有一个hasher函数接受键类型的输入，在这种情况下是一对short，并返回一个索引。该索引对应于半固定对象数组上的位置。如果那里已有一个物体，则必须解决碰撞，这可能导致不利的运行时间，因此越稀疏越好。
四叉树的最佳情况返回时间为O（1），但仅适用于空单元格，而如果存在一个项目，则其查找时间为O（log n），其中n是所需的大小领域。除非你的对象很少，否则它有可能占用比哈希表更多的内存，但如上所述，你得到一个不错的运行时间，并且产生没有结果的查找可以以相对速度终止。 Quad树的比较类型通常只是一个级联布尔检查。
std :: map的查找时间常数为O（log n），其中n是地图中的元素。这是内存效率最高的选项，但可以保证任何查找的运行时间。 std :: map的比较类型是级联小于操作，在int（（short1＆lt;＆lt; 16）| short2）的情况下，也非常快。
您可能会使用的容器有一个很好的概述。你应该使用的那个取决于你期望你的桌子的装载量。只有几个对象（＆lt; 500），std :: map可能是你最好的选择。对于500到大约5000，您应该使用四叉树。除此之外，你将开始为树使用大量的内存，而应该使用哈希表。
答案 1 :(得分：1)
您可以随时使用std::map<std::pair<short, short>, *item>，这样可以在log(n)时间内检索和添加，但要获得更准确的答案，我们必须知道您需要快速执行哪些操作
答案 2 :(得分：1)
Quad Tree似乎就是你要找的。