前言

在前面的文章中，我们已经学习了STL中底层为红黑树结构的一系列关联式容器——set/multiset 和 map/multimap（C++98）

1. unordered系列关联式容器

在C++98中，STL提供了底层为红黑树结构的一系列关联式容器，在查询时效率可达到$lo{g}_{2}N$，即最差情况下需要比较红黑树的高度次。
在C++11中，STL又提供了4个unordered系列的关联式容器，这四个容器与红黑树结构的关联式容器使用方式基本一样，只是其底层结构不同。
本文中只对unordered_map和unordered_set进行介绍，
unordered_multimap和unordered_multiset大家可自行查看文档介绍。

2. map、set系列容器和unordered_map、unordered_set系列容器的区别

首先我们来简单说一下前面学的不带unordered的几个容器和这篇文章学习的unordered系列的容器有什么区别。

首先，它们的底层结构是不一样的：

我们前面学习的那一系列关联式容器——set/multiset 和 map/multimap它们的底层结构是红黑树，而我们这篇文章要学的unordered系列的——unordered_map/unordered_multimap、unordered_set/unordered_multiset它们的底层是哈希表，至于什么是哈希表，大家有的可能听说过，有的可能没有，没关系，我们后面会讲。
同样的，unordered系列中，带multi的和不带multi的区别也是允许键值重复出现和不允许重复出现的问题。

其次，从名字上我们其实就能得出它们的第二个区别：

unordered不就是无序的意思嘛。
所以，map和set我们用迭代器遍历，得到的是有序的序列，二unordered系列，我们去遍历的话，得到的是无序的。
其实单从使用上来说最大的区别就是这个。

那说到迭代器，它们的迭代器也是有区别的：

map和set系列它们的迭代器是双向迭代器，而unordered系列它们的迭代器是单向迭代器。

3. unordered_map和unordered_set的使用

其实单从使用来说，大家如果学会了我们之前讲的C++98的那几个关联式容器——set/multiset 和 map/multimap的使用的话，那C++11的这4个unordered系列的关联式容器其实大家就直接可以用了，因为它们的用法基本一致，常用的接口都差不多。

所以下面我们就简单介绍一下它们的使用，然后做一些练习，另外还有一些东西是需要我们学了它们的底层才能看懂的，这篇文章我们也先不做讲解。

首先我们可以看一下unordered_map的接口：

常用的接口还是那几个，跟map的用法一样，还有一些看不懂的，我们现在不用管，那些是跟他的底层结构哈希有关的。
另外我们会注意到它的迭代器没有rbegin、rend，因为它的迭代器是单向的嘛，都不支持反向遍历。

然后unordered_set我们也可以简单看一下：

接口也都差不多，只是set系列的没有[]和at接口

还是给大家简单演示一下它的使用吧：

这使用起来是不是跟set差不多啊，只不过我们看到它这里遍历是无序的。
当然也可以用迭代器遍历。
我们可以跟set对比一下

那unordered_map，也简单演示一下：

我们可以用unordered_map来跑一下那个统计次数的程序：

同样我们可以和map对比一下

其实还是有序无序的区别，只不过这里按照key排序，我们的key是汉字（水果名称），所以不太好看排序的效果。
当然这种场景的话其实顺序也不重要了。

那大家思考一下，既然它们好像跟map和set差不多，那为什么还要提高unordered系列呢？有什么优势吗？

其实在文档里面也有一些说明
比如我们看unordered_map

🆗，由于它底层使用的哈希结构，使得它们能够更快的按照键值去访问某个元素。

4. set与unordered_set性能对比

那我这里呢也提供了一段代码，以set和unordered_set为例来测试对比一下它们的性能：

因为unordered系列和非unordered系列它们底层的数据结构都是一样的，所以我们这里拿一组去对比就可以了

先看一下代码吧：

int main()
{const size_t N = 1000000;unordered_set<int> us;set<int> s;vector<int> v;v.reserve(N);srand((unsigned int)time(nullptr));for (size_t i = 0; i < N; ++i){v.push_back(rand());//v.push_back(rand()+i);//v.push_back(i);}size_t begin1 = clock();for (auto e : v){s.insert(e);}size_t end1 = clock();cout << "set insert:" << end1 - begin1 << endl;size_t begin2 = clock();for (auto e : v){us.insert(e);}size_t end2 = clock();cout << "unordered_set insert:" << end2 - begin2 << endl;size_t begin3 = clock();for (auto e : v){s.find(e);}size_t end3 = clock();cout << "set find:" << end3 - begin3 << endl;size_t begin4 = clock();for (auto e : v){us.find(e);}size_t end4 = clock();cout << "unordered_set find:" << end4 - begin4 << endl << endl;cout << s.size() << endl;cout << us.size() << endl << endl;;size_t begin5 = clock();for (auto e : v){s.erase(e);}size_t end5 = clock();cout << "set erase:" << end5 - begin5 << endl;size_t begin6 = clock();for (auto e : v){us.erase(e);}size_t end6 = clock();cout << "unordered_set erase:" << end6 - begin6 << endl << endl;return 0;
}

简单解释一下这段代码：

其实就是搞了一个set和一个unordered_set，然后我们去控制产生一些随机数，先放到一个vector里面，再分别插入到set和一个unordered_set里面，对比它们插入、查找、删除的性能。
插入之后我们还统计了一下实际插入的个数，因为rand函数产生的随机数是有限的。

我们来测试几组：

先来10万个随机数

我们可以看到unordered_set三种操作都是比较快的，但是大家看到虽然我们产生10万个随机数，但是实际插入只有3万多个，因为rand产生的随机数会有大量重复值。

如果想减少数据有大量重复，可以用这个：

对每次产生的随机数加一个i，因为i每次是不同的嘛，这样重复数据肯定会减少
运行一下

大家自己对比一下

当然我们可以插入i，这样就没有重复值了

所以：

综合而言，unordered系列的效率是比较高的，尤其是find的效率（因为它底层的哈希结构，这个我们后面会讲）。
当然大家不要太关注我们上面的测试结果，因为可能在某些特定场景下unordered系列的插入删除这样操作不一定有map/set快（比如如果一直插入有序数据的话，set底层红黑树就会一直向一边旋转，最终就会比较平衡，那它的插入删除就不一定比unordered差了），但它的查找一定是很快的。
所以我们说的是综合各种场景而言，unordered系列的综合性能是较好的。

5. OJ练习

下面我们来做几道相关的OJ题

5.1 在长度 2N 的数组中找出重复 N 次的元素

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思路分析

这道题给我们一个长度为2n的数组，其中有一个元素恰好出现n次，我们要找到并返回这个元素。
那我们是不是统计出次数就好办了，统计出次数然后找到次数为n的返回就行了，那统计次数的话我们就可以用unordered_map（当然map也可以）。

AC代码

写一下代码：

class Solution {
public:int repeatedNTimes(vector<int>& nums) {int n=nums.size()/2;unordered_map<int,int> m;for(auto e:nums){m[e]++;}for(auto e:m){if(e.second==n)return e.first;}return -1;}
};

5.2 两个数组的交集

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这道题我们是不是前面刚做过啊，当时我们用set去搞的，set达到一个排序+去重的效果，然后就好办了（具体解法大家可以去看之前文章的讲解）。

那我们今天学的是unordered_set，它不会进行排序，那我们要怎么解决？

思路分析

那这道题其实只用unordered_set也能搞：

unordered_set虽然不能排序，但是也是可以去重的，首先我们先对两个数组进行去重。
然后，我们遍历其中一个数组，遍历的同时去依次判断当前元素在不在另一个数组中，如果在，就是交集。

AC代码

class Solution {
public:vector<int> intersection(vector<int>& nums1, vector<int>& nums2) {unordered_set<int> s1(nums1.begin(),nums1.end());unordered_set<int> s2(nums2.begin(),nums2.end());vector<int> ret;for(auto e:s1){if(s2.find(e)!=s2.end()){ret.push_back(e);}}return ret;}
};

5.3 两个数组的交集 II

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来看这道题，是上一题的一个升级版，还是求交集，但是多了一些要去：

返回结果中每个元素出现的次数，应与元素在两个数组中都出现的次数一致（如果在两数组中出现次数不一致，则考虑取较小值）。
但是它没有要去输出结果中每个元素是唯一的。

怎么搞？

思路分析

那这道题的关键其实在于控制这个次数：

最终返回的交集中，每个元素出现的次数要和它们在两个数组中出现的次数一样，如果在两个数组中出现次数不一样，则取较小值。

所以我们可以这样搞：

用unordered_map（当然map也可以）先统计出一个数组每个元素的个数。
然后遍历第二个数组，依次取每个元素判断其是否在map中存在等效键（用count接口），如果存在就是交集，放入vector里面并让其对应的次数–，如果次数减到0了，就从map中删除掉，因为此时它的个数已经等于它在两数组中出现次数的较小值了。
如果不删除，后面在第二个数组中再遇到的话，次数就会超。

如果但看思路不太理解的话可以结合下面的代码看。

AC代码

class Solution {
public:vector<int> intersect(vector<int>& nums1, vector<int>& nums2) {unordered_map<int,int> m;vector<int> ret;for(auto e:nums1){m[e]++;}for(auto e:nums2){if(m.count(e)){ret.push_back(e);m[e]--;if(m[e]==0){m.erase(e);}}}return ret;}
};

5.4 存在重复元素

题目链接: link

这道题给我们一个数组，如果存在任意一个值出现至少两次，就返回true，否则返回false。

思路分析

那这个太简单了，统计一下次数，判断有没有次数大于等于2的就行了

AC代码

class Solution {
public:bool containsDuplicate(vector<int>& nums) {unordered_map<int,int> m;for(auto e:nums){m[e]++;}for(auto e:m){if(e.second>=2)return true;}return false;}
};

5.5 两句话中的不常见单词

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这道题其实就是让我们找出在两句话中只出现一次的那些单词。

思路分析

那其实思路很简单：

只要统计出这两句话中每个单词出现的次数就行了，次数为1的就是要找到不常用单词。
而这道题麻烦的是他给我们的是两个字符串，所以我们要统计单词次数的话可以先按空格把单词分割出来，放到一个vector里面，这样比较好统计。

AC代码

class Solution {
public:vector<string> uncommonFromSentences(string s1, string s2) {//加个空格，把两句话合二为一string s=s1+' '+s2;//按空格拆分句子中的单词放到vector里面vector<string> v;string word;for(auto e:s){if(e!=' '){word+=e;}else{v.push_back(word);word.clear();}}//最后结束没有空格，所以要多push一次v.push_back(word);//统计次数unordered_map<string,int> m;vector<string> ret;for(auto e:v){m[e]++;}//只出现一次的单词就是不常用单词for(auto e:m){if(e.second==1){ret.push_back(e.first);}}return ret;}
};