本文翻译自: https://woboq.com/blog/qmap_qhash_benchmark.html
作者: Olivier Goffart
在我的Qt开发者日2012演示文稿(深入探讨QtCore)时,我做了一个比较QMap和QHash的基准。我认为在这篇简短的博客文章中分享结果会很不错。
在底层实现上
在Qt 4中QHash使用哈希表实现,而QMap使用跳跃表实现。
在Qt 5中,虽然容器的实现有所改变,但概念仍然相同。主要有以下区别:
- QVector、QString和QByteArray现在共享相同的实现(QArrayData)。主要的区别是现在有一个偏移量,将来可能允许引用外部数据。
- QMap的实现已经完全改变了。它不再是跳跃表,而是一个红黑树。
基准
基准测试很简单,并且在一秒钟内在循环中进行大量查找并计算迭代次数。
这不是真正科学严谨的。我们的目标只是展示曲线的形状。
结果
在我的电脑上运行,gcc 4.7。越高越好。元素的数量是对数标度。对于QHash,人们应该期望它不随元素数量而变化,对于QMap,它应该是O(log N): 对数刻度上的直线。
Qt 4.8
QMap的执行稍微慢于std::map。对于少于10个元素,QMap查找比QHash更快。
Qt 5
将跳跃表更改为红黑树是一个好主意。与STL相比,Qt容器的性能基本相同。如果少于20个元素,QMap比QHash更快。
如果比较Qt5和Qt4之间的数量,您会发现Qt5的性能更好。这可能与QString中的更改有关。
结论
典型的规则是:仅当您需要对项进行排序,或者您知道您的映射中始终只有很少的项时,才使用QMap。
相关知识
- 跳跃表:通过增加多级索引(会增加额外的空间)来提升插入与删除操作。
- 红黑树:是一种特定类型的二叉树,进行插入和删除操作时通过特定操作保持二叉查找树的平衡。
附: 基准测试程序
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