map unordered_map hash_map的查找性能测试
结论如下:
Release模式下:
1. 容量为10的时候,查找效率:map > unordered_map > hash_map
2. 容量为100的时候,查找效率:map = unordered_map > hash_map
3. 容量为1000的时候,查找效率:unordered_map > hash_map > 4倍map
4. 容量为1万的时候,查找效率:hash_map > unordered_map > 4倍map
5. 容量为10万的时候,查找效率:hash_map > unordered_map > 4倍map
6. 容量为100万的时候,查找效率:hash_map > unordered_map > 1.6倍map
7. 容量为1000万的时候,查找效率:hash_map > unordered_map > 1.4倍map
8. 容量为1亿的时候,程序崩溃了,哈哈哈哈哈哈,如果你知道原因请告诉我
9. debug模式下和release模式下,差距非常大,几百倍的差距。。。。。
Debug模式下:
1. 查找效率:hash_map > unordered_map > map
2. 随着容量的增加,hash_map, unordered_map的查找效率有所降低,但浮动不大毕竟是常量级别。map的效率直线下降。。。
3. 容量为一千万的时候,程序同样崩溃
实验结果如下图:
Release模式 Debug模式(注意:相比Release模式还降低了10倍的查询量)
代码如下:
#include<iostream>
#include<map>
#include<hash_map>
#include<unordered_map>
#include<boost/progress.hpp>using namespace std;
using namespace boost;// 测试函数,
// size : map的实际大小
// times : 查找的轮次,每一轮次都从0查找到size-1
void test(int size, int times)
{cout << "size=" << size << "; times=" << times << endl;map<int, int> m;unordered_map<int, int> um;hash_map<int, int> hm;// 初始化for (int i = 0; i<size; i++){m[i] = i;um[i] = i;hm[i] = i;}// map的查找{int count = 0;progress_timer t; // progress_timer变量会在创建时计时,析构时自动打印出耗时,所以不会受到前面初始化的影响,下同,不再解释for (int i = 0; i<times; i++){for (int j = 0; j<size; j++){if (m.find(j) != m.end()){count++;}}}cout << "count:" << count <<", map:";}// unordered_map的查找{int count = 0;progress_timer t;for (int i = 0; i<times; i++){for (int j = 0; j<size; j++){if (um.find(j) != um.end()){count++;}}}cout << "count:" << count << ", unordered_map:";}// hash_map的查找{int count = 0;progress_timer t;for (int i = 0; i<times; i++){for (int j = 0; j<size; j++){if (hm.find(j) != hm.end()){count++;}}}cout << "count:" << count << ", hash_map:";}
}int main()
{test(10,10000000); // 容量:10 查找:1千万轮次test(100, 1000000); // 容量:100 查找:1百万轮次test(1000, 100000); // 容量:1000 查找:10万轮次test(10000, 10000); // 容量:10000 查找:1万轮次test(100000, 1000); // 容量:100000 查找:1000轮次test(1000000, 100); // 容量:1000000 查找:100轮次test(10000000, 10); // 容量:10000000 查找:10轮次getchar();return 0;
}
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