C ++：用于大型矢量/双端队列的容器替换答案

【问题标题】：C++: container replacement for vector/deque for huge sizesC ++：用于大型矢量/双端队列的容器替换
【发布时间】：2012-07-25 05:31:30
【问题描述】：

所以我的应用程序有包含 1 亿个甚至更多元素的容器。

我正在寻找一个容器，它在整个容器中的频繁插入和删除......包括在容器附近中间。对第 n 个元素的访问时间不需要像向量一样快，但应该比 std::list 中的完全遍历更好（无论如何每个元素都有巨大的内存开销）。

元素应按索引排序（如向量、双端队列、列表），因此 std::set 或 std::unordered_set 也不能正常工作。

在我坐下来自己编写这样一个容器之前：有人见过这样的野兽吗？我很确定 STL 没有这样的东西，寻找 BOOST 我没有找到可以使用的东西，但我可能错了。

有什么提示吗？

【问题讨论】：

喜欢这个话题，因为我曾经编写过 32GiB 和更大的数据集（例如用于地形渲染的四叉树）（带有内存映射）。但我必须问“你已经看过什么了”:)
请注意，对于中间的操作，vector 的性能比 deque 更好...尤其是如果您最初添加 reserve(100 million)。
@phresnel 我查看了容器描述中的 STL 和 Boost (v1.50) 是否其中一个容器声称拥有我需要的东西，但运气不好。
@BoPersson 是的，确实如此。但是在插入时，双端队列更快，在容器的前 40% 中删除。我曾经对一个 50m 的元素容器进行基准测试，随机插入和删除，但在每个位置一次。由于末端不断插入/删除的额外好处，差异小到足以让我接受双端队列。
@BaCh：顺便说一句，1 亿并不是一个大数字，这只是 95 兆。这些元素实际上有多大？

【解决方案1】：

如果您的应用以此类数据为中心，则可以使用完整的 STL 替代大数据：

编辑：我实际上回答得有点快。 1亿并不是一个很大的数字。例如，如果每个元素都是一个字节，则可以将其保存在 96MiB 数组中。因此，无论 STXXL 是否有用，元素的大小都应该大得多。

【讨论】：

【解决方案2】：

我认为您可以通过跳过列表获得所需的性能特征：

当然，这是您感兴趣的“可索引”部分——您实际上并不希望对项目进行排序。所以需要一些修改，我把它留作练习。

您可能会发现 1 亿个列表节点开始占用 32 位地址空间，但在 64 位中可能不是问题。

【讨论】：

是的，这很好。我已经在我的一个更复杂的课程中有类似的东西，但现在希望有一个已经存在的课程......练习很好，但如果我可以自己写一个，我可以更多地专注于我的程序部分，实际上只需要这样一堂课。但迄今为止最好的答案。

【解决方案3】：

1) 如果数据是高度稀疏的，即有很多零或者可以这样表达，我强烈推荐一种利用这一点的数据结构：

2) 哈希映射应该为您描述的所有操作执行 O(1)，并且我之前提到的 sparsehash 实现特别节省空间；它还包括一个sparsetable 类型，它更底层一些，可以用来代替数组。

3）如果严格的排序不是那么重要（可能是，因为你提到元素应该按索引排序），你可以swap你想擦除到向量末尾的元素然后@ 987654326@ 在 O(1) 中进行删除。插入只是push_back。

【讨论】：

【解决方案4】：

尝试哈希映射。 STL 有几个，都带有无序命名前缀，例如 unorderd_map 等。它具有恒定的时间插入和查找给定一个好的散列算法。使用您的“庞大”数据集，哈希图很可能会满足您的需求。对应用程序进行细微的更改以涵盖接口的差异是微不足道的。

【讨论】：

maps 和 hash_maps 未能满足“按索引排序”的先决条件。
@BaCh key value pair , int , data ... int 是索引。简单的修复。
除了一半项目的索引在您执行插入或删除时会更改，因此需要更新一半的哈希映射。不是最优的。
也许您可以在地图上使用真的稀疏密钥算法？如果您对 1 亿个项目使用 32 位密钥，那么每个项目都有 40 多个键值范围。使用 64 位意味着每个项目有 180+ 十亿个键值范围。你事先知道你有多少物品吗？当然，您必须检查冲突并加以考虑，但这很容易（在插入之前查找，如果存在，则根据您想要执行的操作移动到下一个或上一个元素，将元素键的一半相加，然后有新的钥匙）
@ierceg 不错的主意。我需要检查 100m 元素的内存开销，但绝对值得一试，因为初始元素之间的 180 b 键值已经绰绰有余。使用 STL，我只能获取 map，而不是 unordered_map，因为我还需要（按顺序）从第一个元素到最后一个元素遍历数据集。不过需要检查 Google 稀疏库。