（主要是看所有权），判断要用哪一种智能指针： 1. unique_ptr ：当该对象仅仅属于我时。比如：父窗口中指向子 窗口的指针。 2. 原始指针：当该对象不属于我，但他释放前我必然被释放时。 有一定风险。比如：子窗口中指向父窗口的指针。 3. shared_ptr ：当该对象由多个对象共享时，或虽然该对象仅仅 属于我，但有使用 weak_ptr 的需要。 4. weak_ptr ：当该对象不属于我，且他释放后我仍可能不被释

用数组或链表实现，那么通常比哈希表更快。这是因为哈希函数计算需要开销，时间复杂度的 常数项更大。 最后，哈希表的时间复杂度可能发生劣化。例如在链式地址中，我们采取在链表或红黑树中执 行查找操作，仍然有退化至 ?(?) 时间的风险。 � 多次哈希有不能直接删除元素的缺陷吗？对于标记已删除的空间，这个空间还能再次使用吗？ 多次哈希是开放寻址的一种，开放寻址法都有不能直接删除元素的缺陷，需要通过标记删除。 被标记为已删除的 适合对查询性能要求很高的场景，平均时间复杂度为 ?(1) 。 ‧ 不适合需要有序数据或范围查找的场景，因为哈希表无法维护数据的有序性。 ‧ 对哈希函数和哈希冲突处理策略的依赖性较高，具有较大的性能劣化风险。 ‧ 不适合数据量过大的情况，因为哈希表需要额外空间来最大程度地减少冲突，从而提供良好的查询性 能。 树查找 ‧ 适用于海量数据，因为树节点在内存中是离散存储的。 ‧ 适合需要维护有序数据或范围查找的场景。

现，那么通常比哈希表更快。这是因为哈希函数计算需要开销，时间复杂度的常数项更大。 最后，哈希表的时间复杂度可能发生劣化。例如在链式地址中，我们采取在链表或红黑树中执行查找操作， 仍然有退化至 ?(?) 时间的风险。 Q：多次哈希有不能直接删除元素的缺陷吗？标记为已删除的空间还能再次使用吗？ 多次哈希是开放寻址的一种，开放寻址法都有不能直接删除元素的缺陷，需要通过标记删除。标记为已删除 的空间可以再次使 适合对查询性能要求很高的场景，平均时间复杂度为 ?(1) 。 ‧ 不适合需要有序数据或范围查找的场景，因为哈希表无法维护数据的有序性。 ‧ 对哈希函数和哈希冲突处理策略的依赖性较高，具有较大的性能劣化风险。 ‧ 不适合数据量过大的情况，因为哈希表需要额外空间来最大程度地减少冲突，从而提供良好的查询性 能。 树查找 ‧ 适用于海量数据，因为树节点在内存中是分散存储的。 ‧ 适合需要维护有序数据或范围查找的场景。

用数组或链表实现，那么通常比哈希表更快。这是因为哈希函数计算需要开销，时间复杂度的 常数项更大。 最后，哈希表的时间复杂度可能发生劣化。例如在链式地址中，我们采取在链表或红黑树中执 行查找操作，仍然有退化至 ?(?) 时间的风险。 � 多次哈希有不能直接删除元素的缺陷吗？对于标记已删除的空间，这个空间还能再次使用吗？ 多次哈希是开放寻址的一种，开放寻址法都有不能直接删除元素的缺陷，需要通过标记删除。 被标记为已删除 适合对查询性能要求很高的场景，平均时间复杂度为 ?(1) 。 ‧ 不适合需要有序数据或范围查找的场景，因为哈希表无法维护数据的有序性。 ‧ 对哈希函数和哈希冲突处理策略的依赖性较高，具有较大的性能劣化风险。 ‧ 不适合数据量过大的情况，因为哈希表需要额外空间来最大程度地减少冲突，从而提供良好的查询性 能。 树查找 ‧ 适用于海量数据，因为树节点在内存中是离散存储的。 ‧ 适合需要维护有序数据或范围查找的场景。

现，那么通常比哈希表更快。这是因为哈希函数计算需要开销，时间复杂度的常数项更大。 最后，哈希表的时间复杂度可能发生劣化。例如在链式地址中，我们采取在链表或红黑树中执行查找操作， 仍然有退化至 ?(?) 时间的风险。 Q：多次哈希有不能直接删除元素的缺陷吗？标记为已删除的空间还能再次使用吗？ 多次哈希是开放寻址的一种，开放寻址法都有不能直接删除元素的缺陷，需要通过标记删除。标记为已删除 的空间可以再次使 适合对查询性能要求很高的场景，平均时间复杂度为 ?(1) 。 ‧ 不适合需要有序数据或范围查找的场景，因为哈希表无法维护数据的有序性。 ‧ 对哈希函数和哈希冲突处理策略的依赖性较高，具有较大的性能劣化风险。 ‧ 不适合数据量过大的情况，因为哈希表需要额外空间来最大程度地减少冲突，从而提供良好的查询性 能。 树查找 ‧ 适用于海量数据，因为树节点在内存中是分散存储的。 ‧ 适合需要维护有序数据或范围查找的场景。

现，那么通常比哈希表更快。这是因为哈希函数计算需要开销，时间复杂度的常数项更大。 最后，哈希表的时间复杂度可能发生劣化。例如在链式地址中，我们采取在链表或红黑树中执行查找操作， 仍然有退化至 ?(?) 时间的风险。 Q：多次哈希有不能直接删除元素的缺陷吗？标记为已删除的空间还能再次使用吗？ 多次哈希是开放寻址的一种，开放寻址法都有不能直接删除元素的缺陷，需要通过标记删除。标记为已删除 的空间可以再次使 适合对查询性能要求很高的场景，平均时间复杂度为 ?(1) 。 ‧ 不适合需要有序数据或范围查找的场景，因为哈希表无法维护数据的有序性。 ‧ 对哈希函数和哈希冲突处理策略的依赖性较高，具有较大的性能劣化风险。 ‧ 不适合数据量过大的情况，因为哈希表需要额外空间来最大程度地减少冲突，从而提供良好的查询性 能。 树查找 ‧ 适用于海量数据，因为树节点在内存中是分散存储的。 ‧ 适合需要维护有序数据或范围查找的场景。