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C++ 容器查找效率

只要选对容器，多写几行代码就能让程序“飞”起来。下面用生活化的比喻 + 足够多的带注释示例，帮你弄懂常用 STL 容器的查找特性。
读完你应该能快速判断：“我的场景该用哪一个？”

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0. 先把“查找复杂度”聊明白

记号	含义	举个🌰
O(1)	常数时间	像从冰箱门口拿饮料——一下就到手
O(log n)	对数时间	折半查电话簿——越找越快
O(n)	线性时间	排队买奶茶——要挨个等

只要记住：数字越小越快，O(1) 最爽，O(n) 最慢。

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1. std::vector —— “排排坐”的长桌子

• 特点：元素一字排开，内存连续，跟操场跑道一样直。
• 查找
  • 没排序：只能一个个比——O(n)
  • 排好序：可折半查——O(log n)

#include <vector>
#include <algorithm>   // std::sort, std::binary_search
#include <iostream>int main() {std::vector<int> nums{5, 1, 4, 3, 2};   // 连续摆放的「长桌子」std::sort(nums.begin(), nums.end());    // ① 排序一次，之后查找快//    nums 变成 {1,2,3,4,5}bool has3 = std::binary_search(         // ② 折半查找 3nums.begin(), nums.end(), 3);       //    O(log n)std::cout << (has3 ? "找到了" : "没找到") << '\n';
}

什么时候用

• 数据量可控、想要下标随机访问。
• 插入删除不多（尤其不是在中间插）。

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2. std::list —— “珍珠项链”

• 特点：每颗珠子（节点）用线（指针）串起来，插拔容易。
• 查找：得一颗颗摸——O(n)，而且分散指针不利于 CPU 缓存。

#include <list>
#include <algorithm>
#include <iostream>int main() {std::list<int> lst{1, 2, 3, 4, 5};          // 一串节点auto it = std::find(lst.begin(), lst.end(), 3); // ① 线性查找std::cout << (it != lst.end() ? "找到了" : "没找到") << '\n';
}

什么时候用
插入 / 删除动作特别频繁、但不太在意查找速度，比如任务队列需要随时插入或移走元素。

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3. std::set —— 自动排序的“有序字典”

• 底层：红黑树，像一个能自动平衡的家谱图。
• 查找 / 增删：都 O(log n)。

#include <set>
#include <iostream>int main() {std::set<int> s{4, 1, 3, 2};      // 元素自动有序：{1,2,3,4}bool has2 = s.contains(2);        // C++20 起可直接 containsstd::cout << (has2 ? "有 2" : "没 2") << '\n';
}

什么时候用
既想要“去重”又想要“元素排好序”，而且单个元素查找要快。

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4. std::unordered_set —— “散列表”小黑屋

• 底层：哈希表，把元素按哈希值分到不同“桶”里。
• 平均查找：O(1)，最坏冲突多时 O(n)。
• 元素无序：放进去啥顺序不管。

#include <unordered_set>
#include <iostream>int main() {std::unordered_set<std::string> words; // 小黑屋摞桶words.insert("hello");words.insert("world");if (words.contains("hello")) {         // 平均 O(1)std::cout << "嘿~ 找到了 hello\n";}
}

什么时候用
不需要顺序，只想“秒查秒存”，典型如去重、统计次数。

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5. std::map vs std::unordered_map —— 键值对“双子星”

容器	底层	查找	是否有序
map	红黑树	O(log n)	✅
unordered_map	哈希表	O(1) 平均	❌

#include <map>
#include <unordered_map>
#include <iostream>int main() {std::map<int, std::string> ordered;          // 有序ordered[2] = "B"; ordered[1] = "A";std::unordered_map<int, std::string> hash;   // 无序hash[2] = "B"; hash[1] = "A";std::cout << ordered[1] << ' ' << hash[1] << '\n';
}

什么时候用

• 需要按键遍历且保持有序：map。
• 只关心查、增、删速度：unordered_map。

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6. std::deque —— 可以从两头装菜的“长盘子”

• 特点：首尾插入 / 删除都是 O(1)；中间操作比 vector 慢点。
• 查找：线性 O(n)；随机访问语法与 vector 一样。

#include <deque>
#include <algorithm>
#include <iostream>int main() {std::deque<int> q{1, 2, 3};q.push_front(0);        // 头部 O(1)q.push_back(4);         // 尾部 O(1)bool has3 = std::find(q.begin(), q.end(), 3) != q.end();std::cout << (has3 ? "有 3" : "没 3") << '\n';
}

什么时候用
既想要随机访问，又要在首尾频繁加减元素，比如滑动窗口算法。

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7. “多索引”技巧 —— 一份数据，多把钥匙

如果你既想按 ID 查，又想按 名字 查，可以：

#include <vector>
#include <unordered_map>struct User { int id; std::string name; };std::vector<User> users;                      // 主数组
std::unordered_map<int, User*> id_index;      // id → 指针
std::unordered_map<std::string, User*> name_index; // name → 指针

• 插入一个用户时，三处都要更新。
• 查找时，从对应索引直接拿到指针，速度飞快。

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8. 记忆卡片（纯中文朗朗上口）

小而随机选 vector
插删中间选 list
要有序就 set/map
求极致快 unordered_*
两头忙活用 deque
多条件查 自建索引

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最后一句话

先写代码，测一次性能——复杂度只给方向，真快还是得跑数据。祝你写得顺、跑得飞！