c++11 标准模板(STL)(std::unordered_multimap)(十三)

news/2024/11/30 20:49:59/
定义于头文件 <unordered_map>
template<

    class Key,
    class T,
    class Hash = std::hash<Key>,
    class KeyEqual = std::equal_to<Key>,
    class Allocator = std::allocator< std::pair<const Key, T> >

> class unordered_multimap;
(1)(C++11 起)
namespace pmr {

    template <class Key, class T,
              class Hash = std::hash<Key>,
              class Pred = std::equal_to<Key>>
    using unordered_multimap = std::unordered_multimap<Key, T, Hash, Pred,
                                   std::pmr::polymorphic_allocator<std::pair<const Key,T>>>;

}
(2)(C++17 起)

 unordered_multimap 是无序关联容器,支持等价的关键(一个 unordered_multimap 可含有每个关键值的多个副本)和将关键与另一类型的值关联。 unordered_multimap 类支持向前迭代器。搜索、插入和移除拥有平均常数时间复杂度。

元素在内部不以任何特定顺序排序,而是组织到桶中。元素被放进哪个桶完全依赖于其关键的哈希。这允许到单独元素的快速访问,因为哈希一旦计算,则它指代元素被放进的准确的桶。

不要求此容器的迭代顺序稳定(故例如 std::equal 不能用于比较二个 std::unordered_multimap ),除了关键比较等价(以 key_eq() 为比较器比较相等)的每组元素在迭代顺序中组成相接的子范围,它亦可用 equal_range() 访问。

哈希策略

返回每个桶的平均元素数量

std::unordered_multimap<Key,T,Hash,KeyEqual,Allocator>::load_factor

float load_factor() const;

(C++11 起)

返回每个桶元素的平均数,即 size() 除以 bucket_count() 。

参数

(无)

返回值

每个桶元素的平均数。

复杂度

常数。

管理每个桶的平均元素数量的最大值

std::unordered_multimap<Key,T,Hash,KeyEqual,Allocator>::max_load_factor

管理最大加载因子(每个桶的平均元素数)。若加载因子超出此阈值,则容器自动增加桶数。

1) 返回最大加载因子。

2) 设置最大加载因子为 ml

参数

ml-新设置的最大加载因子

返回值

1) 当前最大加载因子。

2) 无。

复杂度

常数

为至少为指定数量的桶预留存储空间。

这会重新生成哈希表。

std::unordered_multimap<Key,T,Hash,KeyEqual,Allocator>::rehash

void rehash( size_type count );

(C++11 起)

设置桶数为 count 并重哈希容器,即考虑桶总数已改变,再把元素放到适当的桶中。若新的桶数使加载因子大于最大加载因子( count < size() / max_load_factor() ),则新桶数至少为 size() / max_load_factor() 。

参数

count-新的桶数

返回值

(无)

复杂度

平均与容器大小成线性,最坏情况成平方。

注意

rehash(0) 可用于强制无条件的重哈希,例如在通过临时增加 max_load_factor() 暂停自动重哈希之后。

为至少为指定数量的元素预留存储空间。

这会重新生成哈希表。

std::unordered_multimap<Key,T,Hash,KeyEqual,Allocator>::reserve

void reserve( size_type count );

(C++11 起)

设置桶数为适应至少 count 个元素,而不超出最大加载因子所需的数,并重哈希容器,即考虑桶数已更改后将元素放进适合的桶。等效地调用 rehash(std::ceil(count / max_load_factor())) 。

参数

count-容器的新容量

返回值

(无)

复杂度

平均情况与容器大小成线性,最坏情况成平方。

调用示例

#include <iostream>
#include <forward_list>
#include <string>
#include <iterator>
#include <algorithm>
#include <functional>
#include <unordered_map>
#include <time.h>using namespace std;struct Cell
{int x;int y;Cell() = default;Cell(int a, int b): x(a), y(b) {}Cell &operator +=(const Cell &cell){x += cell.x;y += cell.y;return *this;}Cell &operator +(const Cell &cell){x += cell.x;y += cell.y;return *this;}Cell &operator *(const Cell &cell){x *= cell.x;y *= cell.y;return *this;}Cell &operator ++(){x += 1;y += 1;return *this;}bool operator <(const Cell &cell) const{if (x == cell.x){return y < cell.y;}else{return x < cell.x;}}bool operator >(const Cell &cell) const{if (x == cell.x){return y > cell.y;}else{return x > cell.x;}}bool operator ==(const Cell &cell) const{return x == cell.x && y == cell.y;}
};struct myCompare
{bool operator()(const int &a, const int &b){return a < b;}
};std::ostream &operator<<(std::ostream &os, const Cell &cell)
{os << "{" << cell.x << "," << cell.y << "}";return os;
}std::ostream &operator<<(std::ostream &os, const std::pair<Cell, string> &pCell)
{os << pCell.first << "-" << pCell.second;return os;
}struct CHash
{size_t operator()(const Cell& cell) const{size_t thash = std::hash<int>()(cell.x) | std::hash<int>()(cell.y);
//        std::cout << "CHash: " << thash << std::endl;return thash;}
};struct CEqual
{bool operator()(const Cell &a, const Cell &b) const{return a.x == b.x && a.y == b.y;}
};int main()
{auto generate = [](){int n = std::rand() % 10 + 110;Cell cell{n, n};return std::pair<Cell, string>(cell, std::to_string(n));};std::unordered_multimap<Cell, string, CHash, CEqual> unordered_multimap1;while (unordered_multimap1.size() < 6){//返回每个桶元素的平均数,即 size() 除以 bucket_count() 。std::cout << "unordered_multimap1 load_factor :  " << unordered_multimap1.size()<< " / " << unordered_multimap1.bucket_count() << " = "<< unordered_multimap1.load_factor() << std::endl;//6) 插入来自 initializer_list ilist 的元素。unordered_multimap1.insert({generate()});}std::cout << "unordered_multimap1:   ";std::copy(unordered_multimap1.begin(), unordered_multimap1.end(),std::ostream_iterator<pair<Cell, string>>(std::cout, " "));std::cout << std::endl;std::cout << std::endl;std::unordered_multimap<Cell, string, CHash, CEqual> unordered_multimap2;size_t index = 1;while (unordered_multimap2.size() < 3){//管理最大加载因子(每个桶的平均元素数)。若加载因子超出此阈值,则容器自动增加桶数。//1) 返回最大加载因子。std::cout << "unordered_multimap2 max_load_factor    :  "<< unordered_multimap2.max_load_factor() << std::endl;//2) 设置最大加载因子为 ml 。unordered_multimap2.max_load_factor(index);std::cout << "unordered_multimap2 max_load_factor(" << index << ") :  "<< unordered_multimap2.max_load_factor() << std::endl;//返回每个桶元素的平均数,即 size() 除以 bucket_count() 。std::cout << "unordered_multimap2 load_factor        :  " << unordered_multimap2.size()<< " / " << unordered_multimap2.bucket_count() << " = "<< unordered_multimap2.load_factor() << std::endl;//6) 插入来自 initializer_list ilist 的元素。unordered_multimap2.insert({generate()});index++;}std::cout << std::endl;std::unordered_multimap<Cell, string, CHash, CEqual> unordered_multimap3;index = 1;while (unordered_multimap3.size() < 3){unordered_multimap3.max_load_factor(index);std::cout << "unordered_multimap3 max_load_factor(" << index << ") :  "<< unordered_multimap3.max_load_factor() << std::endl;//1) 返回最大加载因子。std::cout << "unordered_multimap3 max_load_factor    :  "<< unordered_multimap3.max_load_factor() << std::endl;//设置桶数为 count 并重哈希容器,即考虑桶总数已改变,再把元素放到适当的桶中unordered_multimap3.rehash(index);std::cout << "unordered_multimap3 rehash(" << index << ") " << std::endl;//返回每个桶元素的平均数,即 size() 除以 bucket_count() 。std::cout << "unordered_multimap3 load_factor        :  " << unordered_multimap3.size()<< " / " << unordered_multimap3.bucket_count() << " = "<< unordered_multimap3.load_factor() << std::endl;//6) 插入来自 initializer_list ilist 的元素。unordered_multimap3.insert({generate()});index++;}std::cout << std::endl;std::unordered_multimap<Cell, string, CHash, CEqual> unordered_multimap4;index = 1;while (unordered_multimap4.size() < 3){unordered_multimap4.max_load_factor(index);std::cout << "unordered_multimap4 max_load_factor(" << index << ") :  "<< unordered_multimap4.max_load_factor() << std::endl;//1) 返回最大加载因子。std::cout << "unordered_multimap4 max_load_factor    :  "<< unordered_multimap4.max_load_factor() << std::endl;//设置桶数为 count 并重哈希容器,即考虑桶总数已改变,再把元素放到适当的桶中unordered_multimap4.reserve(index);std::cout << "unordered_multimap4 reserve(" << index << ") " << std::endl;//返回每个桶元素的平均数,即 size() 除以 bucket_count() 。std::cout << "unordered_multimap4 load_factor        :  " << unordered_multimap3.size()<< " / " << unordered_multimap4.bucket_count() << " = "<< unordered_multimap4.load_factor() << std::endl;//6) 插入来自 initializer_list ilist 的元素。unordered_multimap4.insert({generate()});index++;}return 0;
}

输出

 


http://www.ppmy.cn/news/43022.html

相关文章

图像分割中的混淆矩阵和利用混淆矩阵计算指标

目录 1. 介绍 2. 创建混淆矩阵 2.1 update 方法 2.2 compute 方法 2.3 str 方法 3. 测试 4. 完整代码 1. 介绍 语义分割中&#xff0c;性能指标可以利用混淆矩阵进行计算 这里实现的方法和图像分类中不一样&#xff0c;需要的可以参考&#xff1a;混淆矩阵Confusion M…

springboot+jwt令牌简单登录案例

1. 什么是JWT&#xff1f;JSON Web Token JSON Web Token (JWT)是⼀个开放标准(RFC 7519)&#xff0c;它定义了⼀种紧凑的、⾃包含的⽅式&#xff0c;⽤于 作为JSON对象在各⽅之间安全地传输信息。该信息可以被验证和信任&#xff0c;因为它是数字签名的。 1.1 什么时候应该⽤…

webgl-画一个彩色矩形

html <!DOCTYPE html> <head> <style> *{ margin: 0px; padding: 0px; } </style> </head> <body> <canvas id webgl> 您的浏览器不支持HTML5,请更换浏览器 </canvas> <script src"./main.js"></script&g…

SDUT操作系统课程(CAST)专题二+专题四参考总结

专题二+进程调度算法 RR q=1(含做题代码) 总结:到达时间一到对应进程进入,执行队首进程一次,对应的服务时间划一记号(推荐用正字),队首进程未执行到完成的话重新进入队尾,队首进程执行到完成的话出队,下一秒继续执行队首进程,当5个进程全部入队之后只要执行后两步操…

更新按日期分表,多个表添加字段

更新日志表 SET sql ‘’; SELECT GROUP_CONCAT(CONCAT(‘ALTER TABLE , table_name, ADD COLUMN result_total bigint(20) NULL DEFAULT 0 COMMENT “接口返回数据量”;’) SEPARATOR ’ ) INTO sql FROM information_schema.tables WHERE table_name LIKE ‘t_dg_service_…

九龙证券|这一刻,资本市场进入全新时代!

2023年4月10日&#xff0c;第一批10家主板注册制企业上市鸣锣敲钟&#xff0c;奏响了触及本钱商场灵魂深处革新的序曲。 动能切换中的我国对于高效资源配置的渴望&#xff0c;与革新进行时的本钱商场对于全面注册制的探究&#xff0c;一起凝集成一股连绵有力之暖流&#xff0c;…

数据一致性校验(pt-table-checksum)

介绍 pt-table-checksum 和 pt-table-sync 是 percona 公司发布的、检查 MySQL 主从数据库数据一致性校验的工具。pt-table-checksum 利用 MySQL 复制原理&#xff0c;在主库执行校验和计算&#xff0c;并对比主从库校验和&#xff0c;由此判断主从库数据是否一致。如果发现数…

ChatGPT热潮下,因生成式AI失业的人出现,我成了第一批失业的人

近几个月来&#xff0c;越来越多的知名人士预计&#xff0c;年内大热的ChatGPT有望掀起一场新的工业革命。而纵观历史&#xff0c;历次工业革命往往会深远改变当时的社会结构——从机械织布机到内燃机再到第一台计算机&#xff0c;新技术的出现总是会引起人们对于被机器取代的恐…