vector和set的赋值，查找，定位效率问题。求解答

[ge_tum]

如果知道大小，在赋值时使用并行计算加快速度
vector<int> A(Num);
#pragma omp parallel for
for(int i = 0; i < Num; ++i)
A[i] = function1;
然后查找vector A里的最大值和所在位置。
std::vector<int>::iterator a = max_element(A.begin(), A.end());
int maxLocation= distance(A.begin(),a);

这个程序重复4万次，大概用时是15s

然后考虑到set的查找要更快，所以想用set来做。但是set不可直接访问下标，在赋值上考虑两类：
1. 直接用
set<float> B;
for(int i = 0; i < Num; ++i)
B.insert(..function1..);
2: 先得到vector A，然后把A插到 set B里
vector<float> A(Num); A用最开始的方法得到。
set<float> B;
B.insert(A.begin(),A.end());


然后，在查找最大值：
std::set<float>::iterator a = max_element(B.begin(),B.end());
int maxLocation= distance(B.begin(),a);

但是问题是，这两种办法耗时反而更多，基本都是100s。 对于2中方法 B.insert(A.begin(),A.end()); 非常耗时。

请问下应该如何处理？还是说这种情况就用vector？
因为程序中设计到反复（上百万次）查找，并确定位置，每次查找的容器都含有10万个值，但是并不是每次查找的容器内的值都不变，即也需要反复更新容器。这个情况应当如何选择？
（容器内的值并非顺序排列）
请大神指教。谢谢。

[ge_tum]

谢谢各位，综合各位的回复，我将问题在具体化。 例如有vector A. (这里，我程序中暂时用vector来装)。 A = [ 3,1,4,6,......] A里的内容是0 -- 5万 无序但不重复的数。 每次的赋值，即完全得到新的A。 反复查找某值是否在A里，若在给出位置。 这里的某值存在于 0 -- 7万之间 （即有在的，也有不在的。） 对于这个查找，我在程序中直接用的 vector里的find 和 distance。 这里分两类情况： 1. 每次赋值后（完全新的赋值，并非插入删除）都要进行几万次的查找（总之比较大）。 赋值次数比较小，总共才赋值10次左右。 2. 赋值次数比较多，就像我原帖说的，不停的完全更新向量，然后查找，定位。 还有一个问题。如果向量里有重复的，比如 A = [-1,2.3.5.-1.3.-1] 如何一次性找出所有“-1”元素所在的位置？ 我是用while循环，find每次找一个，改掉他的值，再找下一个，直至找完。但是感觉比较慢。

[paschen]

用unsorted_set，不过要对你存储的数据类型定义一个Hash

[ri_aje]

有几个关键问题楼主没说。 1. 你这种用法，一次填充数据平均对应多少次查找啊？ 2. 后面所谓的更新数据，是完全重建，还是基于原有的数据进行少量的插入删除？ 从主楼说的看，往 vector 里填数的时候把最大值同时算出来就行了，后面更新数据的时候同时更新最大值。

[fefe82]

第一种情况，可以做一个 数值 -> 位置 的 unordered_map ，平均常数时间搜索，直接得到位置。建 map 会比建 vector 慢，但搜索快得多。 第二种情况，你得自己试试了。 有重复的，有 unordered_multimap 可以用，可以直接得到所有匹配。但是你要修改的话，map 可是不方便。

[lm_whales]

时间复杂度，除了平时常用的平均复杂度，最坏复杂度外 还可以用摊还（时间）来计算 所以，效率问题，也不仅仅是算法本身的问题

[fefe82]

1. 用 set 相当于进行了一次完整的排序，如果只需要最大值的话，不需要排序。所以这时用 set 应该会浪费时间。 2. set 不能存储重复的元素，如果你有存储重复元素的需求，就要用 multiset 3. set 是有序的，最大的就是最后一个，不需要用 max_element 或 distance 求位置 4. 用 vector ，提前分配空间，可以一次遍历完成插入、求最大值和位置 5. #pragma omp 不了解。但是并行的话，相当于每个线程处理了 vector 的一个子集（当然这个子集可能不连续）。那么，可以并行插入同时求到每个子集里的最大值和位置，插入完成后把每个子集的最大值比一下就好了。如果#pragma omp 不能支持，可以自己起线程。