本文重点介绍：比较和对比哈希表和 STL Map。哈希表是如何实现的?如果输入的数量很少，可以使用哪些数据结构选项来代替哈希表?
哈希表
在哈希表中，通过对键调用哈希函数来存储值。
- 值不是按排序顺序存储的。
- 此外，由于哈希表使用键来查找将存储值的索引，因此可以在分摊 O(1) 时间内完成插入或查找(假设哈希表中的冲突很少)。
- 在哈希表中，还必须处理潜在的冲突。这通常通过链接来完成，这意味着创建一个所有值的链表，这些值的键映射到特定索引。
哈希表的实现：哈希表传统上是用链表数组实现的。当我们想要插入一个键/值对时，我们使用哈希函数将键映射到数组中的索引。然后将该值插入到该位置的链表中。
注意：链表中数组特定索引处的元素没有相同的键。相反，这些值的哈希函数(键)是相同的。因此，为了检索特定键的值，我们需要在每个节点中存储准确的键和值。
总而言之，哈希表将通过一个链表数组来实现，其中链表中的每个节点都保存着两部分数据：值和原始键。此外，我们要注意以下设计标准：
- 我们希望使用一个好的散列函数来确保密钥分布良好。如果它们分布不好，那么我们会发生很多碰撞，并且找到元素的速度会下降。
- 无论哈希函数有多好，我们仍然会遇到冲突，因此我们需要一种处理它们的方法。这通常意味着通过链表链接，但这不是唯一的方法。
- 我们可能还希望实现根据容量动态增加或减少哈希表大小的方法。例如，当元素数与表大小的比例超过某个阈值时，我们可能希望增加哈希表大小。这意味着创建一个新的哈希表并将条目从旧表转移到新表。因为这是一项昂贵的操作，所以我们要小心不要经常这样做。
STL地图
容器映射是包含在 C++ 标准库中的关联容器。这个类的定义在命名空间std的头文件“map”中。
STL Map 内部实现：
它被实现为一个自平衡的红黑树。可能两种最常见的自平衡树是红黑树和 AVL 树。为了在插入/更新后平衡树，两种算法都使用旋转的概念，其中树的节点被旋转以执行重新平衡。虽然在这两种算法中，插入/删除操作都是 O(log n)，但在红黑树重新平衡旋转的情况下，这是一个 O(1) 操作，而对于 AVL，这是一个 O(log n) 操作，使得RB树在这方面效率更高，这也是重新平衡圣人比较常用的可能原因之一。
哈希表和STL映射的区别
- 空键： STL 映射允许一个空键和多个空值，而哈希表不允许任何空键或值。
- 线程同步：如果不需要线程同步，Map 通常比哈希表更受欢迎。哈希表是同步的。
- 线程安全： STL Maps 不是线程安全的，而 Hashmaps 是线程安全的，可以与多个线程共享。
- 值顺序：在 STL 映射中，值按排序顺序存储，而在哈希表中，值不按排序顺序存储
- 搜索时间：对于较小的数据，可以使用STL Map或二叉树(虽然需要O(log n)时间，但输入的数量可能小到可以忽略不计)，对于大量数据，首选哈希表.
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