QMap vs. QHash: A small benchmark

While working on my Qt developer days 2012 presentation (QtCore in depth), I made a benchmark comparing QMap and QHash. I thought it would be nice to share the results in this short blog entry.

Under The Hood

The Qt 4 containers are well explained by this old Qt Quarterly article.

QHash is implemented using a Hash Table and QMap was implemented using a Skip list in Qt4.

In Qt 5, the implementation of the containers have changed a bit, but the concepts are still the same. Here are the main differences:

  • QVectorQString and QByteArray now share the same implementation (QArrayData). The main difference is that there is now an offset which might allow in the future to reference external data.
  • QMap implementation has totally changed. It is no longer a skip list, but a red-black tree.

The Benchmark

The benchmark is simple and is doing lots of look-ups in a loop during one second and count the number of iterations.
It is not really scientific. The goal is only to show the shape of the curves.

The source: benchmark.cc

The Result

Run on my computer, gcc 4.7. Higher is better. The number of element is on a logarithmic scale. For QHash, one should expect it not to change with the number of elements, and for QMap it should be O(log N): a straight line on a logarithmic scale.

Qt 4.8

QMap performs slightly slower than std::map. QMap lookup is faster than in a QHash for less than about 10 elements.

Qt 5

It was a good idea to change from a skip list to a red-black tree. The performance of the Qt containers compared to the STL are about the same. QMap is faster than QHash if there is less than about 20 elements.

If you compare the number between Qt5 and Qt4 you see that Qt5 performs better. That might be related by the changes in QString.

Conclusion

The typical rule is: Use QMap only if you need the items to be sorted or if you know that you always have a very small amount of items in your map.

 
https://woboq.com/blog/qmap_qhash_benchmark.html

QMap的性能,只要超过10个元素,就被QHash彻底拉开差距的更多相关文章

  1. 转 DataTorrent 1.0每秒处理超过10亿个实时事件

    DataTorrent是一个实时的流式处理和分析平台,它每秒可以处理超过10亿个实时事件. 与Twitter平均每秒大约6000条微博相比,最近发布的DataTorrent 1.0似乎已经超出了需求, ...

  2. Coursera Algorithms week3 快速排序 练习测验: Decimal dominants(寻找出现次数大于n/10的元素)

    题目原文: Decimal dominants. Given an array with n keys, design an algorithm to find all values that occ ...

  3. 4月份本周超过 10 款最新免费 jQuery 插件

    分享 <关于我> 分享  [中文纪录片]互联网时代                 http://pan.baidu.com/s/1qWkJfcS 分享 <HTML开发MacOSAp ...

  4. Spark性能优化的10大问题及其解决方案

    Spark性能优化的10大问题及其解决方案 问题1:reduce task数目不合适 解决方式: 需根据实际情况调节默认配置,调整方式是修改参数spark.default.parallelism.通常 ...

  5. Python3+Selenium3+webdriver学习笔记10(元素属性、页面源码)

    #!/usr/bin/env python# -*- coding:utf-8 -*-'''Selenium3+webdriver学习笔记10(元素属性.页面源码)'''from selenium i ...

  6. html5--3.10 input元素(9)

    html5--3.10 input元素(9) 学习要点 input元素及其属性 input元素 用来设置表单中的内容项,比如输入内容的文本框,按钮等 不仅可以布置在表单中,也可以在表单之外的元素使用 ...

  7. 看好腾讯,鄙视百度(腾讯的核心竞争力,不是超过10亿的QQ的注册用户,也不是某一项产品、技术方面优势,而是“耐心”:懂得在合适的时间推出合适的产品。”)

    百度,自始至终只是一个低劣的模仿者,且一切向前看,完全违背了一个搜索引擎所应该遵循的基本原则.谁给的钱多就能搜着谁,这跟贩毒有什么区别? 腾讯也在模仿别人,但是,它是模仿然后超越.在中国互联网发展历史 ...

  8. hdu 4471 区间条件统计 区间 不超过 x 的元素的个数

    题目传送门//res tp hdu 目的 对长度为n的区间,m次询问,每次提供一个区间两端点与一个值x,求区间内不超过x的元素个数 n 1e5 m 1e5 ai [1,1e9] (i∈[1,n]) 多 ...

  9. 2018-8-10-win10-uwp-在-Canvas-放一个超过大小的元素会不会被裁剪

    title author date CreateTime categories win10 uwp 在 Canvas 放一个超过大小的元素会不会被裁剪 lindexi 2018-08-10 19:16 ...

随机推荐

  1. JavaScript中比较运算符的使用

    比较运算符的基本操作过程是:首先对操作数进行比较,这个操作数可以是数字也可以是字符串,然后返回一个布尔值true或false. 在JavaScript中常用的比较运算符如下表所示. 例如,某商场店庆搞 ...

  2. (List)写一个函数reverseList,该函数能够接受一个List,然后把该List 倒序排列。 例如:  List list = new ArrayList();  list.add(“Hello”);  list.add(“World”);  list.add(“Learn”); //此时list 为Hello World Learn  rever

    import java.util.ArrayList; import java.util.List; public class AA { public static void main(String[ ...

  3. dubbo之静态服务

    有时候希望人工管理服务提供者的上线和下线,此时需将注册中心标识为非动态管理模式 <dubbo:registry address="10.20.141.150:9090" dy ...

  4. Android读写文件

    1.从resource中的raw文件夹中获取文件并读取数据(资源文件只能读不能写) String res = ""; try{ InputStream in = getResour ...

  5. 安卓JNI使用OpenCV

    OpenCV也有Java数据结构的包,不过计算速度还是很慢,非不得已不使用此种方式调用OpenCV.使用NDK编写底层OpenCv的调用代码,使用JNI对代码进行封装,可以稍微提高一点效率. 参考链接 ...

  6. [Intermediate Algorithm] - Finders Keepers

    题目 写一个 function,它浏览数组(第一个参数)并返回数组中第一个通过某种方法(第二个参数)验证的元素. 提示 Array.filter() 测试用例 find([1, 3, 5, 8, 9, ...

  7. (转)基于Metronic的Bootstrap开发框架经验总结(5)--Bootstrap文件上传插件File Input的使用

    http://www.cnblogs.com/wuhuacong/p/4774396.html Bootstrap文件上传插件File Input是一个不错的文件上传控件,但是搜索使用到的案例不多,使 ...

  8. (转) OpenLayers3基础教程——加载资源

    概述: 本节讲述如何在Ol3中加载wms图层并显示到地图中. Ol3下载: 你可以在OL官网去下载,下载地址为http://openlayers.org/download/,也可以去我的百度云盘下载, ...

  9. PKCS #1 RSA Encryption Version 1.5 填充方式

    在进行RSA运算时需要将源数据D转化为Encryption block(EB).其中pkcs1padding V1.5的填充模式安装以下方式进行 (1) EB = 00+ BT+PS +00 + D ...

  10. spring-boot启动自动执行sql文件失效 解决办法

    在springboot1.5及以前的版本,要执行sql文件只需在applicaion文件里指定sql文件的位置即可.但是到了springboot2.x版本, 如果只是这样做的话springboot不会 ...