基本定义
- map底层是用红黑树实现的，查找时间复杂度是O(log(n))；
- hash_map底层是用hash表存储的，查询时间复杂度是O(1)；
- unordered_map和hash_map基本一样，只是unordered_map已经加到C++11标准，而hash_map未加入在C++11标准中。
- 由于map使用红黑树实现，所以是有序存储的，因此map的key需要定义operator<，而hash_map和unordered_map是基于hash无序存储的，因此只需要重载operator==。
hash_map、unordered_map
1.hash_map基于哈希表，因此数据插入和查找的时间复杂度几乎是常数时间，而代价是消耗比较多的内存。底层实现上，使用一个下标范围比较大的数组来存储元素，形成很多的桶，利用hash函数对key进行映射到不同区域进行保存。
插入操作：使用key通过hash函数得到hash值 -> 得到桶号(hash值对桶数求模) -> 存放key和value在桶内
取值过程：使用key通过hash函数得到hash值 -> 得到桶号(hash值对桶数求模) -> 比较桶内元素与key是否相等 -> 取出相等纪录的value
2.扩容时需要满足两个条件：存放新值的时候当前hash_map所有元素的个数大于等于阈值；存放新值的时候当前存放数据发生hash碰撞。STL会默认指定初始桶大小为16，负载因子是0.75，因此阈值就是16*0.75 = 12，所以当新插入元素时，当前的元素个数超过12，并且发生了冲突，就会扩容hash桶。扩容的大小是给之前的数组翻倍。
3.在hashmap数组扩容之后，原数组中的数据必须重新计算其在新数组中的位置，并放进去，这就是Rehash。 所以如果已经预知hashmap中元素的个数，那么预设元素的个数能够有效的提高hashmap的性能，例如最多有1000个元素，则创建时：new HashMap(2048)（1024是不够的，要考虑负载因子：1024*0.75 = 768）。
4.桶的大小为2的幂次方时，hash_map的效率最高。这是因为：正常的取index方法为hash%length，但是由于位运算比取余快，所以代码中实现为index = hash & (length - 1)，所以只有length大小为2的次幂时：hash % length == hash & (length - 1)。
用法
hash_map 查找速度会比map快，属于常数级别；而map的查找速度是log(n)级别。并不一定常数就比log(n)小， 因为hash函数计算也需要耗时。
如果对内存使用特别严格，需要程序尽可能少消耗内存，那么应该是用map，因为hash_map占用内存较多。