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)。

不要忘记map保持其元素的顺序。如果你不能放弃它，显然你不能使用unordered_map。

另外需要记住的一点是，unordered_map通常会使用更多的内存。Map只有一些内部指针和每个对象的内存。相反，unordered_map有一个大数组(在某些实现中会变得相当大)，然后为每个对象提供额外的内存。如果需要内存感知，map应该会更好，因为它缺少大数组。

所以，如果你需要纯粹的查找-检索，我认为unordered_map是最好的方法。但总会有权衡，如果你负担不起，那你就不能使用它。

仅凭个人经验，我发现在主实体查找表中使用unordered_map而不是map时，性能有了巨大的改进(当然是度量的)。

另一方面，我发现它在重复插入和删除元素时要慢得多。它非常适合相对静态的元素集合，但如果您正在进行大量的插入和删除，那么哈希+桶似乎就会累加起来。(注意，这需要经过多次迭代。)

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)。

来自:http://www.cplusplus.com/reference/map/map/

在内部，map中的元素总是按照其内部比较对象(类型为Compare)指示的特定严格弱排序标准的键进行排序。

Map容器通过键访问单个元素通常比unordered_map容器慢，但它们允许基于它们的顺序对子集进行直接迭代。”

我认为这个问题已经部分回答了，因为没有提供关于以“int”类型作为键的性能的信息。我做了我自己的分析，我发现std::map在许多实际情况下使用整数作为键时可以胜过std::unordered_map(在速度上)。

整数测试

测试场景包括使用顺序键和随机键填充映射，以及长度为17的倍数[17:119]的字符串值。执行测试时，元素计数范围为[10:10000000]，以10为幂。

Labels:

Map64: std::map<uint64_t,std::string>
Map32: std::map<uint32_t,std::string>
uMap64: std::unordered_map<uint64_t,std::string>
uMap32: std::unordered_map<uint32_t,std::string>

插入

Labels:

Sequencial Key Insert: maps were constructed with keys in the range [0-ElementCount]
Random Key Insert: maps were constructed with random keys in the full range of the type

关于插入的结论:

当映射大小小于10000个元素时，在std::map中插入展开键往往优于std::unordered_map。 在std::map中插入密集键在1000个元素下与std::unordered_map没有性能差异。 在所有其他情况下，std::unordered_map往往执行得更快。

查找

Labels:

Sequential Key - Seq. Search: Search is performed in the dense map (keys are sequential). All searched keys exists in the map.
Random Key - Rand. Search: Search is performed in the sparse map (keys are random). All searched keys exists in the map.

(label names can be miss leading, sorry about that)

关于查阅的结论:

当地图大小小于1000000个元素时，在std::map上的搜索往往略优于std::unordered_map。 密集std::map的搜索性能优于std::unordered_map

查询失败

Labels:

Sequential Key - Rand. Search: Search is performed in the dense map. Most keys do not exists in the map.
Random Key - Seq. Search: Search is performed in the sparse map. Most keys do not exists in the map.

(label names can be miss leading, sorry about that)

关于查找失败的结论:

在std::map中搜索缺失是一个很大的影响。

一般的结论

即使在需要速度时，std::map用于整数键在许多情况下仍然是更好的选择。举个实际的例子，我有一本字典 在这里查找从未失败，尽管键具有稀疏分布，但它将在与std::unordered_map相同的速度下执行得更差，因为我的元素计数低于1K。内存占用显著降低。

字符串的测试

为了供参考，我在这里给出了字符串[string]映射的计时。键字符串是由一个随机的uint64_t值形成的，值字符串是在其他测试中使用的相同。

Labels:

MapString: std::map<std::string,std::string>
uMapString: std::unordered_map<std::string,std::string>

评价平台

操作系统:Linux - OpenSuse风滚草

编译器:g++ (SUSE Linux) 11.2.1 20210816

CPU: Intel(R) Core(TM) i9-9900 CPU @ 3.10GHz

内存:64 gb

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。