【发布时间】：2016-08-27 13:54:14
【问题描述】：
我创建了一个应用程序，它可以在 Windows/Linux 上解析大约 300k 产品（每个产品都有自己的 70 个类别）的分隔文本数据库。该应用程序的目的是比较两个提供的文本文件（一个来自 ftp 和一个本地/当前文件）并使用任何更改更新本地文件（无论是更新单个产品字段，添加或删除产品），并保留一个这些更改的日志。
问题是这样的：有没有比二维向量更有效的方法？也许地图或成对的向量会更有效？基本上，比较将逐行、逐产品、逐类别进行。如果在两个列表中都找到匹配的条目，则检查该记录以确认它在两个列表中相同（否则更新），如果没有找到匹配的条目，则从本地列表中删除或添加丢失的产品（如果在本地列表，但存在于 ftp 上）。
所有这些上下搜索以及新成员的潜在删除/添加（顺序无关紧要，因此添加在本地 2d 向量的末尾被推回）似乎导致应用程序性能受到影响，所以我想知道是否有更有效的方法来解决这个问题。
注意：顺序不重要，不允许重复输入，本地向量将使用相同的分隔格式写回文本文件。后端 php 应用程序需要这种类型的文本/分隔格式。
感谢您的宝贵时间和任何建议。
【问题讨论】：
-
看起来像是数据库的工作，可能是一些 NoSQL 的东西。
-
在开始时调用
std::vector::reserve()，尤其是主向量，具有足够高的值，应该会提高push_back的性能。
标签： c++ vector text-parsing