利用unordered_map维护关联数据

在leetcode上刷339题Evaluate Division(https://leetcode.com/problems/evaluate-division/#/description)时在脑中过了一遍想法,大概是生成26棵树,每棵树又有26个子节点,子节点下方对应其父节点与祖父节点相除的结果.
使用树结构进行存储、再通过问题给出的字母利用DFS进行搜索。
觉得实现起来比较费键盘就没有继续写下去，跑到discuss区看大神的写法。
在ycf303（以下简称y神）的答案中第一次接触到unordered_map这一结构。
unordered_map是C++11特性，利用hash表实现，查找效率极高。
y神代码如下：

class Solution {
    public:
        vector<double> calcEquation(vector<pair<string, string>> equations, 
                vector<double>& values, vector<pair<string, string>> query) 
        {
            unordered_map<string,unordered_map<string, double>> m;
            vector<double> res;
            for (int i = 0; i < values.size(); ++i)
            {
                m[equations[i].first].insert(make_pair(equations[i].second,values[i]));
                if(values[i]!=0)
                    m[equations[i].second].insert(make_pair(equations[i].first,1/values[i]));
            }

            for (auto i : query)
            {
                unordered_set<string> s;
                double tmp = check(i.first,i.second,m,s);
                if(tmp) res.push_back(tmp);
                else res.push_back(-1);
        }
        return res;
    }

    double check(string up, string down, 
            unordered_map<string,unordered_map<string, double>> &m,
            unordered_set<string> &s)
    {
        if(m[up].find(down) != m[up].end()) return m[up][down];
        for (auto i : m[up])
        {
            if(s.find(i.first) == s.end())
            {
                s.insert(i.first);
                double tmp = check(i.first,down,m,s);
                if(tmp) return i.second*tmp;
            }
        }
        return 0;
    }
};

 

花了一个多小时对unordered_map进行研究和总结，发现相较于我利用树对题中数据进行存储的方式，unordered_map更加快捷，而且只有实际存在的数据才会进行插入，不用造成不必要的内存开销，是我这种内存强迫症患者的福音。
至于时间复杂度方面，unordered_map查找的时间复杂度O(1)和我的森林相同，但写起来要快捷的多，以后再遇到此类问题需要打表存储，都会尽量使用unordered_map。