set与unordered_set进行最快迭代

如果数据结构的构建没有考虑到性能问题(或至少只是轻微的(，请考虑将数据保存到std::vector中：没有什么比更好的了

为了加快数据结构的初始构建，您可以首先插入到std::unordered_set中，或者在插入之前至少使用一个来检查是否存在。

在第二种情况下，它不需要包含元素，但可以包含例如索引。

std::vector<T> v;
auto h = [&v](size_t i){return std::hash<T>()(v[i]);};
auto c = [&v](size_t a, size_t b){return v[a] == v[b];};
std::unordered_set<size_t, decltype(h), decltype(c)> tester(0, h, c);

无序集合使用哈希表来提供接近O(1(的时间搜索。这是通过使用键的哈希来计算您要查找的元素(键(与数据集开头的偏移量来完成的。除非数据集很小(如chars(，否则不同的密钥可能具有相同的哈希(冲突(。

为了最大限度地减少冲突，无序集必须保持数据存储的稀疏性。这意味着找到一个密钥将是O(1(时间(除非发生冲突(。

然而，当迭代哈希表时，迭代器将在数据存储中遇到大量未使用的空间，这将减慢迭代器查找下一个元素的速度。我们可以用额外的指针链接哈希表中的相邻元素，但我不认为无序集能做到这一点

鉴于上述情况，我建议您使用排序向量作为"集合"。使用平分，您可以在O(logn(时间内搜索存储，并在列表中迭代是微不足道的。向量还有一个额外的优点，即内存是连续的，因此您不太可能遇到缓存未命中的情况。

我强烈建议您不要在这种情况下使用。set是二叉树，unordered_set是哈希表，因此它们占用大量内存，迭代速度慢，引用的局部性差。如果您必须频繁插入/删除/查找数据，set或unordered_set是不错的选择，但现在您只需要读取、存储、排序数据一次，只使用数据多次。

在这种情况下，排序向量可能是一个很好的选择。vector是动态数组，因此开销较低。

直接查看代码。

std::vector<int> data;
int input;
for (int i = 0; i < 10; i++)
{
    std::cin >> input;
    data.push_back(input); // store data
}
std::sort(data.begin(), data.end()); // sort data

仅此而已。您的所有数据都已准备就绪。

如果您需要删除像set这样的重复项，只需在排序后使用unique-erase即可。

data.erase(
    std::unique(data.begin(), data.end()),
    data.end()
    );

请注意，您应该使用lower_bound、upper_bound和equal_range，而不是find或find_if来使用排序数据的好处。