以上所有的小补充:

当你需要按范围获取元素时，最好使用map，因为它们是排序的，你可以从一个边界迭代到另一个边界。

我只是想指出……有很多种unordered_map。

在哈希图上查找维基百科文章。根据所使用的实现的不同，查找、插入和删除方面的特征可能有很大差异。

这是我最担心的添加unordered_map到STL:他们将不得不选择一个特定的实现，因为我怀疑他们会走政策的道路，所以我们将被困在一个实现的平均使用，而没有其他情况…

例如，一些哈希映射具有线性重新哈希，其中不是一次重新哈希整个哈希映射，而是在每次插入时重新哈希一部分，这有助于分摊成本。

另一个例子:一些哈希映射使用一个简单的节点列表作为bucket，其他使用map，其他不使用节点，但找到最近的槽，最后一些将使用节点列表，但重新排序，以便最后访问的元素位于前面(像缓存一样)。

因此，目前我倾向于std::map或loki::AssocVector(用于冻结数据集)。

不要误解我的意思，我希望使用std::unordered_map，将来也可能会使用，但是当您想到实现它的所有方法和由此产生的各种性能时，很难“信任”这样一个容器的可移植性。

我最近做了一个测试，做了50000个归并排序。这意味着如果字符串键是相同的，合并字节字符串。最终的输出应该是排序的。这包括查找每一个插入。

对于地图实现，完成这项工作需要200毫秒。对于unordered_map + map，插入unordered_map需要70 ms，插入map需要80 ms。所以混合实现快了50毫秒。

我们在使用地图之前应该三思。如果您只需要在程序的最终结果中对数据进行排序，那么混合解决方案可能会更好。

原因已在其他答案中给出;这是另一个。

std::map(平衡二叉树)操作平摊O(log n)和最坏情况O(log n)。 std::unordered_map(哈希表)操作平摊O(1)和最坏情况O(n)。

在实践中，哈希表每隔一段时间就会出现O(n)操作的“打嗝”，这可能是应用程序所能容忍的，也可能不是。如果它不能容忍，你更喜欢std::map而不是std::unordered_map。

这里没有真正充分提到的显著差异:

map keeps iterators to all elements stable, in C++17 you can even move elements from one map to the other without invalidating iterators to them (and if properly implemented without any potential allocation). map timings for single operations are typically more consistent since they never need large allocations. unordered_map using std::hash as implemented in the libstdc++ is vulnerable to DoS if fed with untrusted input (it uses MurmurHash2 with a constant seed - not that seeding would really help, see https://emboss.github.io/blog/2012/12/14/breaking-murmur-hash-flooding-dos-reloaded/). Being ordered enables efficient range searches, e.g. iterate over all elements with key ≥ 42.

哈希表具有比普通map实现更高的常量，这对于小型容器非常重要。最大尺寸是10个，100个，甚至1000个或更多?常数和以前一样，但是O(log n)接近O(k)。(记住，对数复杂度仍然很好。)

一个好的哈希函数取决于你的数据的特征;所以如果我不打算看一个自定义哈希函数(但肯定可以改变我的想法，而且很容易，因为我typedef几乎所有的东西)，即使默认选择执行体面的许多数据源，我发现map的有序性质是足够的帮助，最初我仍然默认映射而不是哈希表在这种情况下。

另外，这样您甚至不必考虑为其他类型(通常是UDT)编写哈希函数，只需编写op<(无论如何您都想要)。