正确插入应优先用 try_emplace() 避免冗余构造；查找只读场景必须用 find() 而非 operator[]；预调 reserve() 减少 rehash；自定义 key 需特化 hash；小数据量时 map 可能更快。
unordered_map 插入操作的正确写法和常见陷阱
直接用 operator[] 赋值看似简单，但会默认构造 value 类型对象再赋值，对非 trivial 类型（比如含自定义构造函数的类）可能引发不必要开销或逻辑错误。更安全高效的做法是用 insert() 或 try_emplace()。
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insert({key, value})：先构造 pair，再插入；若 key 已存在，整个插入失败，且已构造的 value 不会被销毁（有临时对象开销） -
try_emplace(key, args...)：仅当 key 不存在时才用args...原地构造 value，避免拷贝/移动，推荐用于复杂 value 类型 -
emplace(key, value)不是标准用法——emplace()接收的是 key 和 value 的构造参数，不是已有对象，误写成emplace(k, v)可能触发隐式转换或编译失败
查找时用 find() 还是 operator[]？
operator[] 在 key 不存在时会插入一个默认构造的 value，这在只读场景下是严重副作用。真正做“查找”就该用 find() ——它返回 iterator，查不到就是 end()，零副作用。
- 需要判断是否存在且不修改容器 → 一定用
find() - 确定 key 存在，只想快速取值 →
at(key)比operator[]更安全（越界抛std::out_of_range） -
count(key)仅返回 0 或 1，适合布尔判断，但内部仍要哈希+遍历桶，性能略低于find()（后者拿到迭代器后还能继续用）
哈希冲突和 rehash 对性能的实际影响
unordered_map 性能退化往往不是因为“哈希慢”，而是桶数不足导致链表过长，或频繁 rehash 触发大量元素重散列。默认负载因子上限是 1.0，一旦平均每个桶超过 1 个元素，就会触发 rehash。
- 插入前调用
reserve(N)预分配桶空间（不是元素空间），可大幅减少 rehash 次数；N 应略大于预期最大元素数 - 自定义类型作 key 时，必须提供合理
std::hash特化，否则编译不过；若哈希函数分布差（如所有 key 哈希值相同），查找退化为 O(n) - 迭代器在 rehash 后全部失效，但引用和指针仍有效（value 本身不移动）
与 map 的性能对比关键点
别只记“unordered_map 平均 O(1)，map 是 O(log n)”——实际中 cache 局部性、数据规模、key 类型都会反转结论。
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- 小数据量（std::map 的红黑树遍历可能比哈希计算+指针跳转更快，尤其 key 是 int 等轻量类型
- key 是字符串且长度短（如枚举名）：
unordered_map哈希计算成本可能高于map的几次指针比较 - 需要有序遍历或范围查询（如
lower_bound）：只能选map；unordered_map迭代器不保证顺序，也不能按 key 区间遍历
真正影响性能的，往往是哈希函数质量、负载因子控制、以及是否意外触发了 rehash——这些比“选哪个容器”更值得花时间检查。
