思考：
其实我是从Java->Python->C++这个顺序学的，所以三门语言都了解一点皮毛。随着学习的深入，越来越发现语言的共通，很多内容本质上都是差不多的。比如这个map，虽然三门语言里叫法不一样，但其实用法都差不多。（此前特地回去看了很多资料，java和python实在有些忘了）
C++ map与unordered_map
首先不得不说C++有两种map：map与unordered_map，它们都属于STL标准库里的容器，需要使用时需要在头文件里面引用。
对于map而言，它在C++里是这么用的：
#include <map>
#include <iostream>
int main(){
std::map<int,int> m1={{1,2}}; //初始化赋值，每一个键对都要用{}单独再括起来，哪怕只有一对
std::map<int,int> m2={{1,2},{3,4}};
std::cout<<m2[1]<<std::endl; //输出结果为2，可见直接map[key]的形式可以访问value
std::cout<<m2[5]<<std::endl; //输出结果为0，可见若是不存在的key，默认值为0
system("pause");
return 0;
}
而对于unordered_map而言，用法和map一样，只需要把上述代码中的map全部替换成unordered_map即可。运行之后你会发现，map和unordered_map的输出结果竟然一摸一样，如果结果都一样的话，那map和unordered_map到底有什么区别?
下面我们要进一步思考map和unordered_map的内部属性了：
1.Map的原理
如果你有了解过map的实现原理的话，你会发现map的实现其实是底层采用了我们数据结构的一种特殊结构，叫做红黑树（其实我在学C++之前也不知道这东西，感觉考研数据结构都白考了）
如果没听过红黑树没关系，AVL平衡二叉树你一定听过。平衡二叉树是一种特殊的二叉排序树，而这里红黑树又是一种特殊的平衡二叉树，很奇妙吧。
相对于平衡二叉树的“强”平衡（平衡因子绝对值<=1），红黑树的要求就没那么严格，它是一种弱平衡的二叉树，顾名思义节点用红色或黑色来表示。网上大佬的详解有很多，我只简单说说几个要点：
__
1.根节点一定是黑色的
2.节点非黑即红
3.任何一个红色节点的两个子节点都是黑色的
4.任何一条路径上的黑色节点的个数都是一样的
5.叶子节点都是黑的
__
红黑树因为弱平衡，发生插入删除操作时，树的自身相对调整次数会比二叉平衡树要少，不像二叉平衡树这种非要平衡因子≤1，可能插入一个节点就要调整好几次，这样操作一多起来，花销就太大了。
这样的话我们便可以进一步联想到一个事实。我过去以为，向map中添加元素的元素就是无序的，因为我们按顺序添加进去，却不能按添加的顺序进行索引或者迭代取出来。然而事实上，map内部存储是有序的，因为红黑树归根到底也是一种二叉排序树，存储进去的数据，是按key值插入到红黑树里的，只不过我们作为用户无法分辨罢了，只要我们使用迭代器来辅助，就能有序的输出经红黑树自动排序后的键对。当然，这一般就不是我们输入的顺序了，是key值排列的顺序。要是接受不了，就去使用vector吧！
现在我们再来谈谈unordered_map
2.unordered_map的原理
相比之map，unordered_map这种数据结构才是真正的无序，因为它没有采用红黑树，而是采用的是哈希表的结构。
我想这个不用过多的解释，就是利用一定的哈希函数，将键值计算然后映射到哈希空间里，发生碰撞就采取一定的手段再映射就好了。通过计算的手段来插入，而不是比较的手段，自然就是无序的了。当Hashmap发生冲突的时候，采用的是链地址法解决冲突，即把映射地址一样的键串成一长串。
你在unordered_map中添加的任何键对，在内存中存放的位置都是不确定的，这就是和map的红黑树最大差别。一个有序，一个无序。
不过这也只是存储差别罢了，所以unorderen_map和map实际用法几乎没有差别，看用户的选择。但是也不是无条件的瞎选，这要看具体的项目内容。
效率区别：
如果是查找比较频繁，建议用unordered_map，因为哈希查找只要计算一下就能找到value，时间复杂度最好的情况为O（1），特别快。但是相对的，哈希表空间肯定有冗余，装填因子一般不会达到1，因此会有空间上的开销与浪费，空间复杂度比较大。即我们常说的空间换时间
其实map的空间占用也不低，毕竟要存储很多个节点，但还是略胜unordered_map一筹的，再说了，map内部其实就是二叉树，因此各种插入删除操作的时间复杂度就是二叉树的时间复杂度，效率比较稳定，最好最坏平均的时间复杂度都是O（logN），关键还是有序！！！
以上就是C++的map和unordered_map的内容。
Java Hashmap
讲道理很久没写java了，一开始只记得用过一个Hashmap，也是键对形式存储，现在想想英文名字都叫哈希，该不会其实就是c++的unordered_map吧。于是去查了查各种资料，现在只能自己来分析一下。
先看看别人的原话：
TreeMap和HashMap的区别 HashMap通过hashcode对其内容进行快速查找，而
TreeMap基于红黑树的一种访问的Map,所有的元素都保持着某种固定的顺序，如果你需要得到一个有序的结果你就应该使用TreeMap（HashMap中元素的排列顺序是不固定的）。存取的时间复杂度都是O(log(n))
HashMap：适用于在Map中插入、删除和定位元素。Treemap：适用于按自然顺序或自定义顺序遍历键(key)。
原文链接
可以看到，原来不止有Hashmap，原来还是有Treemap呢。TreeMap是基于红黑树，Hashmap是基于哈希表的。
所以我猜测C++的Map=Java的TreeMap，而C++的unordered_map=Java的Hashmap，应该只有提供的函数方法有些许差别而已。
当Hashmap发生冲突的时候，也是采用的是链地址法解决冲突，这点和C++是一样的。
直接看看java的hashmap用法，使用hashmap之前要引用hashmap的包
import java.util.HashMap;
public class test {
public static void main(String[] args) {
HashMap<String,Integer> m1 =new HashMap<>();
m1.put("a", 1);
}
}
其实在创建hashmap的时候和c++是一样的，不过在java中初始化不像c++一样可以直接带初始化列表，添加元素需要后面用put方法来添加。
我看到有人用这种方法来假装实现“初始化列表”，但感觉还是多此一举，还不如正常的添加。
HashMap<String, String> map = new HashMap<String, String>() {
{
map.put("name", "test");
map.put("age", "20");
}
};
我翻大三java课的PPT课件时，发现有个例题蛮有意思的。将两个字符数组用put方法很方便地合并到了一个新的hashmap里面，下面直接把老师课件代码拷贝过来了：
import java.util.*;
public class testMap{
static String arr1[]={"name","sex","age","dept","dorm"};
static String arr2[]={"linda","female","19","English","3612"};
public static HashMap test(HashMap m,String []a1,String []a2){
int i=0;
for(i=0;i<a1.length;i++) m.put(a1[i],arr2[i]);
return m;
}
Python dict
python把它的映射关系数据结构叫做dict，其实我觉得就是c++的map。
查阅相关资料之后，发现事实上，dict就是采用的哈希表的结构，和c++的unordered_map和java的hashmap非常相似，但是在解决冲突的方法上，就截然不同了。dict在发生碰撞时采用了开放寻址法，也就是会通过某些手段寻找下一个可用的位置用来存储。我们一般采用线性探测。但是听说python的算法会复杂一些，我也没往下查，读者可以自行了解。
Python里面的dict非常强大了，也非常偷懒，连引用头文件或者包都不需要，上来就自带dict。
甚至我直接这样定义就行，不需要什么额外的修饰。
dic = {'name':'Eason','age':21}
print(dic)
还记得刚才我在java的代码上举了个例子把，合并两个数组成为一个hashmap。事实上对于python来说，根本不需要那么复杂，这个合并成map的操作都封装成一个函数了，这是c++和java都没有的操作。在python将两个列表合并成字典只需要使用zip这个方法，然后就可以返回一个字典了，非常方便。
list1 = ['a','b','c']
list2 = ['1','2','3']
dic=dict(zip(list1,list2))
print(dic)
所以这样就简要分析了一下C++ map unordered_map，Java hashmap，Python dict。其实这些也不算深入，也只是我突发奇想才会写这篇文章，这只是我目前的见解，可能地方说的不对，以后深入学习发现了错误会改的。
