使用std::unordered_map记录已处理Col对象是否合理？是否需用稀疏矩阵？

首先得先指出你代码里的几个关键错误，这些错误会直接导致去重逻辑完全失效：

1. operator==的错误实现：你的相等运算符里是和自身成员比较（o1 == o1），这会让任意两个Col对象都被判定为相等，完全不符合去重需求。正确实现应该是和other的成员对比：

bool operator==(const Col &other) const
{ 
    return o1 == other.o1 && o2 == other.o2 && o3 == other.o3;
}

2. 哈希函数的错误：
   • std::hash<void>是非法的，需要用std::hash<void*>来哈希指针；
   • 代码末尾k.o3缺少闭合括号；
   • 单纯用加法组合哈希值会导致极高的碰撞概率（不同指针组合可能算出相同结果），更合理的做法是用移位异或降低碰撞，比如：

template <>
struct std::hash<Col>
{
  std::size_t operator()(const Col& k) const
  {
    using std::size_t;
    using std::hash;

    size_t h1 = hash<void*>()(k.o1);
    size_t h2 = hash<void*>()(k.o2);
    size_t h3 = hash<void*>()(k.o3);

    return h1 ^ (h2 << 1) ^ (h3 << 2);
  }
};

3. unordered_map的冗余使用：你只需要记录元素是否已处理，不需要存储bool值，用std::unordered_set<Col>更合适，既节省空间，代码也更简洁：

std::unordered_set<Col> done_set;

for (const Col& c : col_list)
{
    if (done_set.insert(c).second) // insert成功说明是新元素
    {
        process(c);
    }
}

原方式是否合理？ #

修正上述错误后，用unordered_set（或修正后的unordered_map）的方式是合理的。这种方式的平均查找/插入时间复杂度为O(1)，对于长vector的去重处理效率很高，尤其是重复元素较多时，能有效减少process的调用次数。

稀疏矩阵是否更合适？ #

完全不合适。稀疏矩阵是用来表示大部分元素为默认值的多维矩阵数据，而你的场景是对自定义结构体对象去重，和矩阵维度、稀疏数据存储完全不相关，没有任何使用稀疏矩阵的理由。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Omroth