小N的std :: map vs unordered_map内存占用

Question

对于内存使用比速度更受关注的嵌入式系统应用程序，最好使用的地图容器是什么？ std::map ， std::unordered_map ？ 这适用于N小于100的情况。

如果实现很重要，那么我关心的是libstdc ++实现（GCC）。

虽然我知道打破一个简单的内存使用数组是不可能的，但我想避免使用具有O（N）性能的数据结构。 因此，虽然我想减少内存占用，但我也希望查找速度合理（优于O（N））。 我不关心其他操作（插入，删除），因为它们不经常发生。

如果我想进行自己的内存使用测量，我将如何在Linux平台上进行此操作？

boost :: flat_map是否适合作为一个关联容器，占用空间小，查找时间比O（n）好？

Answer 1

对于小N，排序的向量通常是最快的容器，并且具有最小的内存占用。 boost :: flat_map是一个实现，其他人称之为AssociativeVector。 您可以使用std::lower_bound轻松实现它。 由于必须对数据进行排序，因此插入和删除操作是O（n），因为数据必须在向量中移位。

使用排序向量，您可以执行二进制搜索，即O（log N）以进行检索。 std::lower_bound的复杂性是：

执行的比较次数在第一个和最后一个之间的距离是对数的（最多log2（最后 - 第一个）+ O（1）比较）

Answer 2

作为我对vector答案的替代方案，如果您事先知道密钥，也可以考虑哈希映射。 您可以使用gperf生成完美的哈希函数，然后进行O（1）查找。 实际速度取决于密钥类型。 我见过std::map<string>表现优于std::unordered_map<string>因为std::unordered_map<string>的哈希函数必须处理完整的键字符串，而地图比较函数经常在前几个字符后停止。

如果速度很重要，请同时实施和基准。 对于堆分析，我过去使用过google perftools 。

Answer 3

如果插入和删除不经常发生，那么为什么不使用排序的std::vector和std::lower_bound或std::equal_range进行查找，而不是std::map或std::unordered_map ，你得到ln(N)速度查找和最小空间。 boost::flat_map提供了一个很好的关联容器API，它以这种方式实现。 这里和这里提供了一些详细的基准。 另一种选择是开放地址哈希表。 你必须做一些实验，看看这是否能满足你的内存限制，并且仍然比ln(N)更快地进行查找。 两种解决方案都提供了良好的局部性，但是如果你想要零内存开销并且ln(N)足够快以便查找，那么我将使用已排序的数组。

Answer 4

除了有序矢量（如boost::flat_map ）之外，您还可以查看google::dense_hash_map ，它是一个哈希映射，存储与std::unordered_map相邻的数据，它分别分配节点。 价格是需要专用的空键值和缺少迭代器失效保证。 还有一个更紧凑的google::sparse_hash_map （虽然速度较慢）。