从零带你底层实现unordered_map （2）

💯 博客内容：从零带你实现unordered_map

😀 作  者：陈大大陈

🚀 个人简介：一个正在努力学技术的准C++后端工程师，专注基础和实战分享 ，欢迎私信！

💖 欢迎大家：这里是CSDN，我总结知识和写笔记的地方，喜欢的话请三连，有问题请私信 😘 

目录

闭散列/哈希桶 拉链法

开散列图示： 

开散列代码： 

增容代码：

---

哈希/散列:映射，关键字和另一个值建立一个关联关系。

哈希表/散列表:映射，关键字和储存位置建立一个关联关系。

哈希/散列是一种算法思想，而哈希表/散列表是基于这种算法思想而实现的一种数据结构，这点很容易混淆。

上一篇博客介绍了两个解决哈希冲突的方法，

1.线性探测  hashi+i (i>=0)

2.二次探测  hashi+i^2 (i>=0)

这两种方法都不算是什么灵丹妙药，还是太慢。

最好的方法是下面这个。

闭散列/哈希桶 拉链法

哈希每一个存的不是唯一的值，而是一个指针数组。

这样一来，key值相同的值都会存到一个指针数组里面，查找就方便了很多。

它的查找直接‘’内部消化‘’，不会影响到别的值。

这样的每一个节点，我们称之为桶。

当一个桶的节点过多时吗，这个桶的存储结构由链表变为红黑树。

平均时间复杂度是O(1)。

当存储的值是string等类型的话，不能直接入表。

要使用仿函数来类型转换。

HashFunc的作用是转成整型值。

直接把字母的ASCII值加起来看行不行。

需要特别注意的是，汉字的ASCII值是负数，存储的时候需要用到特殊的方法。

否则会发生整形提升，简单的两个汉字加起来就能有好几亿。

上篇文章也说过了：

 解决哈希冲突 两种常见的方法是：闭散列和开散列

闭散列，也叫开放定址法，当发生哈希冲突时，如果哈希表未被装满，说明在哈希表中必然还有

空位置，那么可以把key存放到冲突位置中的“下一个” 空位置中去。

今天咱们就来提提开散列。

开散列法又叫链地址法(开链法)，首先对关键码集合用散列函数计算散列地址，具有相同地

址的关键码归于同一子集合，每一个子集合称为一个桶，各个桶中的元素通过一个单链表链

接起来，各链表的头结点存储在哈希表中。  

开散列图示： 

从上图可以看出，开散列中每一个桶中放的元素都是发生哈希冲突的。

开散列代码： 

#define _CRT_SECURE_NO_WARNINGS
template<class V>
struct HashBucketNode
{HashBucketNode(const V& data): _pNext(nullptr), _data(data){}HashBucketNode<V>* _pNext;V _data;
};
template<class V>
class HashBucket
{typedef HashBucketNode<V> Node;typedef Node* PNode;
public:HashBucket(size_t capacity = 3) : _size(0){_ht.resize(GetNextPrime(capacity), nullptr);}// 哈希桶中的元素不能重复PNode* Insert(const V& data){// 确认是否需要扩容。。。// _CheckCapacity();// 1. 计算元素所在的桶号size_t bucketNo = HashFunc(data);// 2. 检测该元素是否在桶中PNode pCur = _ht[bucketNo];while (pCur){if (pCur->_data == data)return pCur;pCur = pCur->_pNext;}// 3. 插入新元素pCur = new Node(data);pCur->_pNext = _ht[bucketNo];_ht[bucketNo] = pCur;_size++;return pCur;}// 删除哈希桶中为data的元素(data不会重复)，返回删除元素的下一个节点PNode* Erase(const V& data){size_t bucketNo = HashFunc(data);PNode pCur = _ht[bucketNo];PNode pPrev = nullptr, pRet = nullptr;while (pCur){if (pCur->_data == data){if (pCur == _ht[bucketNo])_ht[bucketNo] = pCur->_pNext;elsepPrev->_pNext = pCur->_pNext;pRet = pCur->_pNext;delete pCur;_size--;return pRet;}}return nullptr;}PNode* Find(const V& data);size_t Size()const;bool Empty()const;void Clear();bool BucketCount()const;void Swap(HashBucket<V, HF>& ht;~HashBucket();
private:size_t HashFunc(const V& data){return data % _ht.capacity();}
private:vector<PNode*> _ht;size_t _size;      //哈希表中有效元素的个数
};

桶的个数是一定的，随着元素的不断插入，每个桶中元素的个数不断增多，极端情况下，可

能会导致一个桶中链表节点非常多，会影响的哈希表的性能，因此在一定条件下需要对哈希

表进行增容，那该条件怎么确认呢？开散列最好的情况是：每个哈希桶中刚好挂一个节点，

再继续插入元素时，每一次都会发生哈希冲突，因此，在元素个数刚好等于桶的个数时，可

以给哈希表增容。

增容代码：

void _CheckCapacity()
{size_t bucketCount = BucketCount();if(_size == bucketCount){HashBucket<V, HF> newHt(bucketCount);for(size_t bucketIdx = 0; bucketIdx < bucketCount; ++bucketIdx){PNode pCur = _ht[bucketIdx];while(pCur){// 将该节点从原哈希表中拆出来_ht[bucketIdx] = pCur->_pNext;// 将该节点插入到新哈希表中size_t bucketNo = newHt.HashFunc(pCur->_data);pCur->_pNext = newHt._ht[bucketNo];newHt._ht[bucketNo] = pCur;pCur = _ht[bucketIdx];}}newHt._size = _size;this->Swap(newHt);}
}

这块东西实在是太多，下篇博客咱们继续实现。