int main() {
vector< string > svec;
svec.reserve( 32 ); // задает емкость равной 32
// ...
}
svec получает емкость 32 при размере 0. Однако эксперименты показали, что любое изменение начальной емкости для вектора, у которого она по умолчанию отлична от 1, ведет к снижению производительности. Так, для векторов типа string и double увеличение емкости с помощью reserve() дало худшие показатели. С другой стороны, увеличение емкости для больших сложных типов дает значительный рост производительности, как показано в таблице 6.4.
Таблица 6.4. Время в секундах для вставки 10 000 элементов при различной емкости*
|
Емкость |
Время в секундах |
|
1 по умолчанию |
670 |
|
4,096 |
555 |
|
8,192 |
444 |
|
10,000 |
222 |
|
*Сложный класс размером 8000 байт с конструктором копирования и деструктором |
|
В нашей системе текстового поиска для хранения объектов типа string мы будем использовать вектор, не меняя его емкости по умолчанию. Наши измерения показали, что производительность вектора в данном случае лучше, чем у списка. Но прежде чем приступать к реализации, посмотрим, как определяется объект контейнерного типа.
Упражнение 6.2
Объясните разницу между размером и емкостью контейнера. Почему понятие емкости необходимо для контейнера, содержащего элементы в непрерывной области памяти, и не нужно для списка?
Упражнение 6.3
Почему большие сложные объекты удобнее хранить в контейнере в виде указателей на них, а для коллекции целых чисел применение указателей снижает эффективность?
Упражнение 6.4
Объясните, какой из типов контейнера – вектор или список – больше подходит для приведенных примеров (во всех случаях происходит вставка неизвестного заранее числа элементов):.
(a) Целые числа
(b) Указатели на большие сложные объекты
(c) Большие сложные объекты