哈希与unordered_set、unordered_map（C++）

news2024/11/7 23:53:35

目录

1. unordered系列关联式容器

1.1.unordered_map的接口示例

1.2. 底层结构

 底层差异

哈希概念

2.哈希表的模拟实现

3.unordered的封装 

3.1.哈希表的改造

3.2.上层封装 

3.2.1.unordered_set封装

3.2.2.unordered_map封装及operator[]实现

1. unordered系列关联式容器

在C++11中，STL又提供了4个unordered系列的关联式容器：

unordered_set

unordered_multiset

unordered_map

unordered_multimap

这四个容器与红黑树结构的关联式容器使用方式基本类似，只是其底层结构不同，他们的底层为哈希表。

1.1.unordered_map的接口示例

下面给出unordered_map常用的一些函数

1）.unordered_map的构造

函数声明功能简介
(constructor)构造的unordered_map对象        

 2）.unordered_map的容量

函数声明功能简介

empty

返回容器是否为空

size		返回容器中储存元素个数

3）.unordered_map的修改操作

函数声明功能简介
operator[]访问指定key元素，若没有则插入
insert插入元素
erase删除指定key元素
clear清除内容

 4）.unordered_map的查询操作

函数声明功能简介

iterator find(const key_type& k)

查找指定key元素，返回其迭代器

size_type count (const key_type& k)

返回哈希桶中关键码为key的键值对的个数

  5）.unordered_map的迭代器

函数声明功能简介
begin返回unordered_map第一个元素的迭代器
end返回unordered_map最后一个元素下一个位置的迭代器
cbegin返回unordered_map第一个元素的const迭代器
cend返回unordered_map最后一个元素下一个位置的const迭代器

1.2. 底层结构

unordered系列的关联式容器之所以效率比较高，是因为其底层使用了哈希结构。

底层差异

1.对key的要求不同

   set：key支持比较大小

   unordered_set：key支持转成整型+比较相等

2.set遍历有序，unordered_set遍历无序

3.性能差异（查找的时间复杂度）

   set：O（logN）

   unordered_set：O（1）

哈希概念

构造一种存储结构，通过某种函数(hashFunc)使元素的存储位置与它的关键码之间能够建立 一一映射的关系，那么在查找时通过该函数可以很快找到该元素。

哈希思想即为将关键码与储存位置进行映射。

 ○插入元素时根据待插入元素的关键码，以此函数计算出该元素的存储位置并按此位置进行存放

○搜索元素时对元素的关键码进行同样的计算，把求得的函数值当做元素的存储位置，在结构中按此位置取元素比较，若关键码相等，则搜索成功

该方式即为哈希(散列)方法，哈希方法中使用的转换函数称为哈希(散列)函数，构造出来的结构称 为哈希表(Hash Table)(或者称散列表)

建立映射关系有下面两种方法

1.直接定址法

   优点：快、没有哈希冲突

   缺点：只适合范围相对集中关键码，否则要牺牲空间为代价

2.除留余数法

   hash(key) = key % capacity

哈希冲突/碰撞:不同关键字通过哈希函数计算后映射到了相同位置

如何解决哈希冲突？

1.开散列：开放定址法——按某种规则去其他位置找一个空位置储存（a.线性探测；b.二次探测）

2.闭散列:哈希桶/拉链法——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。

2.哈希表的模拟实现

下面给出哈希表的模拟实现

HashFunc是将关键码转为整型的仿函数

//在哈希表中定义负载因子,用于记录哈希表中存储数据个数

size_t _n;

//当_n / _tables.size() 达到一定程度后对哈希表进行扩容

//负载因子过高，进行扩容
            if (_n * 10 / _tables.size() >= 10)
            {
                HashTable<K, T, KeyOfT> newtable;
                int newsize = _tables.size() * 2;
                newtable._tables.resize(newsize);

                for (auto& e : _tables)
                {
                    Node* del = e;
                    while (e)
                    {
                        newtable.Insert(e->_data);
                        e = e->_next;
                    }
                    del = nullptr;
                }

                //调用自己类Insert遵循规则插入新表，最后交换
                _tables.swap(newtable._tables);
            }

// 哈希函数采用除留余数法
template<class K>
struct HashFunc
{
	size_t operator()(const K& key)
	{
		return (size_t)key;
	}
};

// 哈希表中支持字符串的操作
template<>
struct HashFunc<string>
{
	size_t operator()(const string& key)
	{
		size_t hash = 0;
		for (auto e : key)
		{
			//*31减小冲突的可能
			hash *= 31;
			hash += e;
		}

		return hash;
	}
};


// 以下采用开放定址法，即线性探测解决冲突
namespace open_address
{
    //用枚举体表示表中相应位置状态：存在元素、空、元素删除位置
	enum State
	{
		EXIST,
		EMPTY,
		DELETE

	};

	template<class K, class V>
	struct HashData
	{
		pair<K, V> _kv;
		State _state = EMPTY;
	};

	template<class K, class V, class Hash = HashFunc<K>>
	class HashTable
	{
	public:
		HashTable()
			:_n(0)
		{
			_tables.resize(10);
		}

		bool Insert(const pair<K, V>& kv)
		{
			if (Find(kv.first))
			{
				return false;
			}

			//负载因子过高，进行扩容
			if (_n * 10 / _tables.size() >= 7)
			{
				HashTable<K, V> newtable;
				int newsize = _tables.size() * 2;
				newtable._tables.resize(newsize);
				for (auto e : _tables)
				{
					if (e._state == EXIST)
					{
						newtable.Insert(e._kv);
					}
				}

				//调用自己类Insert遵循规则插入新表，最后交换
				_tables.swap(newtable._tables);
			}

			Hash hashfun;
			int hashi = hashfun(kv.first) % _tables.size();

			//找非空或删除位置
			while (_tables[hashi]._state == EXIST)
			{

				hashi++;
				hashi %= _tables.size();
			}

			_tables[hashi]._kv = kv;
			_tables[hashi]._state = EXIST;
			++_n;
			return true;

		}
		HashData<K, V>* Find(const K& key)
		{
			Hash hashfun;
			int hashi = hashfun(key) % _tables.size();

			//DELETE位置也要查找，因为相同映射的元素在中间会被删除
			while (_tables[hashi]._state == EXIST || _tables[hashi]._state == DELETE)
			{

				if (_tables[hashi]._state == EXIST && _tables[hashi]._kv.first == key)
				{
					return &_tables[hashi];
				}
				hashi++;
				hashi %= _tables.size();
			}
			return nullptr;
		}
		bool Erase(const K& key)
		{
			//直接复用查找后删除
			HashData<K, V>* pdata = Find(key);
			if (pdata == nullptr)
			{
				return false;
			}
			pdata->_state = DELETE;
			--_n;
			return true;
		}

	private:
		vector<HashData<K, V>> _tables;
		size_t _n = 0;  // 表中存储数据个数
	};
}

//哈希桶/拉链法
namespace hash_bucket
{
	template<class K, class V>
	struct HashNode
	{
		pair<K, V> _kv;
		HashNode<K, V>* _next;
		HashNode(const pair<K, V>& kv)
			:_kv(kv)
			, _next(nullptr)
		{}
	};



	// Hash将key转化为整形，因为哈希函数使用除留余数法
	template<class K, class V, class Hash = HashFunc<K>>
	class HashTable
	{

		typedef HashNode<K, V> Node;
	public:
		HashTable()
		{
			_tables.resize(10, nullptr);
		}

		// 哈希桶的销毁
		//~HashTable();

		// 插入值为data的元素，如果data存在则不插入
		bool Insert(const pair<K, V>& kv)
		{
			if (Find(kv.first))
			{
				return false;
			}
			//负载因子过高，进行扩容
			if (_n * 10 / _tables.size() >= 10)
			{
				HashTable<K, V> newtable;
				int newsize = _tables.size() * 2;
				newtable._tables.resize(newsize);

				for (auto& e : _tables)
				{
					while (e)
					{
						newtable.Insert(e->_kv);
						e = e->_next;
					}
				}

				//调用自己类Insert遵循规则插入新表，最后交换
				_tables.swap(newtable._tables);
			}

			Hash hashfun;
			int hashi = hashfun(kv.first) % _tables.size();

			Node* newnode = new Node(kv);
			newnode->_next = _tables[hashi];
			_tables[hashi] = newnode;


			++_n;
			return true;
		}

		// 在哈希桶中查找值为key的元素，存在返回true否则返回false
		bool Find(const K& key)
		{
			Hash hashfun;
			int hashi = hashfun(key) % _tables.size();

			Node* cur = _tables[hashi];
			while (cur)
			{
				if (cur->_kv.first == key)
				{
					return true;
				}
				cur = cur->_next;
			}
			return false;
		}

		// 哈希桶中删除key的元素，删除成功返回true，否则返回false
		bool Erase(const K& key)
		{
			Hash hashfun;
			int hashi = hashfun(key) % _tables.size();

			Node* cur = _tables[hashi];
			Node* parent = nullptr;
			while (cur)
			{
				if (cur->_kv.first == key)
				{
					Node* next = cur->_next;
					if (cur == _tables[hashi])
					{
						_tables[hashi] = next;
					}
					else
					{
						parent->_next = next;
					}

					delete cur;
					--_n;
					return true;
				}
				parent = cur;
				cur = cur->_next;
			}
			return false;
		}

	private:
		vector<Node*> _tables;  // 指针数组
		size_t _n = 0;			// 表中存储数据个数
	};
}

3.unordered的封装 

封装unordered应按照以下步骤进行

1.实现哈希表

2.封装unordered_set、unordered_map，解决KeyOfT问题（取出数据类型中的关键码）

3.实现Iterator

4.operator[]的实现

3.1.哈希表的改造

上面我们已经实现了哈希表，下面我们对哈希表进行改造：解决KeyOfT问题、实现Iterator

//哈希桶/拉链法
namespace hash_bucket
{
	template<class T>
	struct HashNode
	{
		T _data;
		HashNode<T>* _next;
		HashNode(const T& data)
			:_data(data)
			, _next(nullptr)
		{}
	};

	//前置哈希表声明
	template<class K, class T, class KeyOfT, class Hash>
	class HashTable;

	//哈希表迭代器
	template<class K,class T,class Ptr,class Ref,class KeyOfT,class Hash = HashFunc<K>>
	struct HashTableIterator
	{
		typedef HashNode<T> Node;
		typedef HashTable<K, T, KeyOfT,Hash> HashBucket;
		typedef HashTableIterator Self;

		HashTableIterator(Node* node,const HashTable<K, T, KeyOfT,Hash>* pht)
			:_node(node)
			, _pht(pht)
		{

		}


		Self& operator++()
		{
			Hash hashfun;
			KeyOfT kot;
			Node* cur = _node;

			if (_node->_next)
			{
				_node = _node->_next;
			}
			else
			{
				int hashi = hashfun(kot(cur->_data)) % _pht->_tables.size();
				++hashi;

				while (hashi < _pht->_tables.size() && _pht->_tables[hashi] == nullptr)
				{
					++hashi;
				}

				if (hashi >= _pht->_tables.size())
				{
					_node = nullptr;
					return *this;
				}

				_node = _pht->_tables[hashi];

			}

			return  *this;
		}


		Ref operator*()
		{
			return _node->_data;
		}
		Ptr operator->()
		{
			return &_node->_data;
		}

		//因为end()返回为一个临时对象，必须加const
		bool operator!=(const Self& ito)
		{
			return _node != ito._node;
		}


		Node* _node;
		const HashBucket* _pht;
	};


	// Hash将key转化为整形，因为哈希函数使用除留余数法
	template<class K, class T, class KeyOfT, class Hash = HashFunc<K>>
	class HashTable
	{
	public:
		typedef HashNode<T> Node;
		typedef HashTableIterator<K, T,T*, T&, KeyOfT> Iterator;
		typedef HashTableIterator<K, T,const T*,const T&, KeyOfT> ConstIterator;
		template<class K, class T, class KeyOfT,  class Ptr, class Ref, class Hash>
		friend struct HashTableIterator;
	public:
		HashTable()
		{
			_tables.resize(10, nullptr);
		}

		// 哈希桶的销毁
		~HashTable()
		{
			int hashi = 0;
			Node* cur;
			Node* next;

			while (hashi < _tables.size())
			{
				cur = _tables[hashi];
				while (cur)
				{
					 next = cur->_next;
					delete cur;
					cur = next;
				}


				++hashi;
			}

		}

		Iterator Begin()
		{
			if (_n == 0)
				return End();
			int hashi = 0;

			while (hashi <= _tables.size() && _tables[hashi] == nullptr)
			{
				++hashi;
			}

			if (hashi >= _tables.size())
			{
				return Iterator(nullptr, this);
			}
			else
			{
				return Iterator(_tables[hashi],this);
			}
		}

		Iterator End()
		{
			return Iterator(nullptr, this);
		}

		ConstIterator Begin()const
		{
			int hashi = 0;

			while (hashi <= _tables.size() && _tables[hashi] == nullptr)
			{
				++hashi;
			}

			if (hashi >= _tables.size())
			{
				return ConstIterator(nullptr, this);
			}
			else
			{
				return ConstIterator(_tables[hashi],this);
			}
		}

		ConstIterator End()const
		{
			return ConstIterator(nullptr, this);
		}


		// 插入值为data的元素，如果data存在则不插入
		pair<Iterator,bool> Insert(const T& data)
		{
			KeyOfT kot;
			Iterator ret(nullptr,this);
			ret = Find(kot(data));
			if (ret._node != nullptr)
			{
				return make_pair(ret,false);
			}
			//负载因子过高，进行扩容
			if (_n * 10 / _tables.size() >= 10)
			{
				HashTable<K, T, KeyOfT> newtable;
				int newsize = _tables.size() * 2;
				newtable._tables.resize(newsize);

				for (auto& e : _tables)
				{
					Node* del = e;
					while (e)
					{
						newtable.Insert(e->_data);
						e = e->_next;
					}
					del = nullptr;
				}

				//调用自己类Insert遵循规则插入新表，最后交换
				_tables.swap(newtable._tables);
			}

			Hash hashfun;
			int hashi = hashfun(kot(data)) % _tables.size();

			Node* newnode = new Node(data);
			newnode->_next = _tables[hashi];
			_tables[hashi] = newnode;
			ret._node = newnode;

			++_n;
			return make_pair(ret,true);
		}

		// 在哈希桶中查找值为key的元素，存在返回true否则返回false
		Iterator Find(const K& key)
		{
			KeyOfT kot;
			Hash hashfun;
			int hashi = hashfun(key) % _tables.size();

			Node* cur = _tables[hashi];
			while (cur)
			{
				if (kot(cur->_data) == key)
				{
					return Iterator(cur,this);
				}
				cur = cur->_next;
			}
			return Iterator(nullptr,this);
		}

		// 哈希桶中删除key的元素，删除成功返回true，否则返回false
		bool Erase(const K& key)
		{
			KeyOfT kot;
			Hash hashfun;
			int hashi = hashfun(key) % _tables.size();

			Node* cur = _tables[hashi];
			Node* parent = nullptr;
			while (cur)
			{
				if (kot(cur->_data) == key)
				{
					Node* next = cur->_next;
					if (cur == _tables[hashi])
					{
						_tables[hashi] = next;
					}
					else
					{
						parent->_next = next;
					}

					delete cur;
					--_n;
					return true;
				}
				parent = cur;
				cur = cur->_next;
			}
			return false;
		}

	private:
		vector<Node*> _tables;  // 指针数组
		size_t _n = 0;			// 表中存储数据个数
	};

}

3.2.上层封装 

然后我们对unordered_set、unordered_map完成封装，unordered_map实现operator[]

3.2.1.unordered_set封装

namespace bit
{
	using namespace hash_bucket;
	template<class K>
	class unorderded_set
	{
	public:

		struct setKeyOfT
		{
			const K& operator()(const K& key)
			{
				return key;
			}
		};


		typedef typename HashTable<K,const K, setKeyOfT>::Iterator iterator;
		typedef typename HashTable<K,const K, setKeyOfT>::ConstIterator const_iterator;


		pair<iterator, bool> insert(const K& data)
		{
			return _pht.Insert(data);
		}
		bool erase(const K& key)
		{
			return _pht.Erase(key);
		}
		iterator find(const K& key)
		{
			return _pht.Find(key);
		}

		iterator begin()
		{
			return _pht.Begin();
		}
		iterator end()
		{
			return _pht.End();
		}
		const_iterator begin()const
		{
			return _pht.Begin();
		}
		const_iterator end()const
		{
			return _pht.End();
		}


	private:

		HashTable<K,const K, setKeyOfT> _pht;
	};
}

3.2.2.unordered_map封装及operator[]实现

operator[]实现需注意下层迭代器及Insert的实现

namespace bit
{

	template<class K, class V>
	class unorderded_map
	{

	public:



		struct mapKeyOfT
		{
			const K& operator()(const pair<K, V>& t)
			{
				return t.first;
			}
		};


		typedef typename HashTable<K, pair<const K,V>, mapKeyOfT>::Iterator iterator;
		typedef typename HashTable<K, pair<const K, V>, mapKeyOfT>::ConstIterator const_iterator;


		pair<iterator, bool> insert(const pair<K,V>& data)
		{
			return _pht.Insert(data);
		}
		bool erase(const K& key)
		{
			return _pht.Erase(key);
		}
		iterator find(const K& key)
		{
			return _pht.Find(key);
		}
        
        //要点在于下层迭代器及Insert的实现
		V& operator[](const K& key)
		{
			pair<iterator, bool>  pa = insert(make_pair(key, V()));
			return pa.first->second;

		}


		iterator begin()
		{
			return _pht.Begin();
		}
		iterator end()
		{
			return _pht.End();
		}
		const_iterator begin()const
		{
			return _pht.Begin();
		}
		const_iterator end()const
		{
			return _pht.End();
		}
	private:
		
		hash_bucket::HashTable<K, pair<const K,V>, mapKeyOfT> _pht;

	};

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Python-利用tkinter库编写一个exe伪恶意程序文件(下)

前言 接着上篇所讲的&#xff0c;我们已经完成了源代码的准备&#xff0c;并将其储存在了function_1.py文件中。接下来我们将把function_1.py文件编写为相对应的exe文件。那么好&#xff0c;废话不多说&#xff0c;我们直接开始。&#xff08;温馨提示&#xff1a;由于整蛊的需…
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vue使用canves把数字转成图片验证码

vue使用canves把数字转成图片验证码

<canvas id"captchaCanvas" width"100" height"40"></canvas>function drawCaptcha(text) {const canvas document.getElementById(captchaCanvas);const ctx canvas.getContext(2d);// 设置背景颜色ctx.fillStyle #f0f0f0;ctx.f…
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商标注册流程

商标注册流程

个人名义&#xff08;自然人&#xff09;申请准备&#xff1a;身份证复印件(签字&#xff0c;PDF格式&#xff0c;小于2M)&#xff1b;个体户执照副本复印件(签字&#xff0c;PDF格式&#xff0c;小于2M)&#xff1b;商标图样(建议黑白JPG&#xff0c;建议尺寸800*800尺寸)。公…
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《ElementPlus 与 ElementUI 差异集合》Icon 图标 More 差异说明

《ElementPlus 与 ElementUI 差异集合》Icon 图标 More 差异说明

参考 《element plus 使用 icon 图标(两种方式)》使用 icon 升级 Vue2 升级 Vue3 项目时&#xff0c;遇到命名时的实心与空心点差异&#xff01; ElementUI&#xff1a; 实心是 el-icon-more空心是 el-icon-more-outline ElementPlus&#xff1a; 实心是 el-icon-more-fill…
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如何利用 Python 的爬虫技术获取淘宝天猫商品的价格信息？

如何利用 Python 的爬虫技术获取淘宝天猫商品的价格信息？

以下是使用 Python 的爬虫技术获取淘宝天猫商品价格信息的两种常见方法&#xff1a; 方法一&#xff1a;使用 Selenium 一、环境准备&#xff1a; 安装 selenium 库&#xff1a;在命令行中运行 pip install selenium。下载浏览器驱动&#xff1a;如 ChromeDriver&#xff08;确…
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Navicat for MySQL 错误：1251

Navicat for MySQL 错误：1251

mySql&#xff1a;8.4 Navicat for MySQL&#xff1a;11.0.10 企业版 绿色版 官网中关于mysql_native_password插件的说法&#xff1a;链接 1. 问题 连接数据库报错&#xff1a;1251 要求升级Navicat for MySQL 2. 原因 mysql中的mysql_native_password插件默认是关闭的 …
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Android 如何写代码更少出现bug？借助IDE的检测代码质量插件来解决。

Android 如何写代码更少出现bug？借助IDE的检测代码质量插件来解决。

目录 前言 大家好呀~&#xff0c;我是前期后期&#xff0c;在网上冲浪的一名程序员&#xff0c;分享一些自己学到的知识&#xff0c;希望能够帮助大家节省时间。 如何写代码更少出现bug&#xff1f; 很多一些人可能会推荐我们&#xff0c;多看一些阿里巴巴的规范&#xff0c…
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洛谷 P2113 看球泡妹子（DP）

洛谷 P2113 看球泡妹子（DP）

传送门https://www.luogu.com.cn/problem/P2113 解题思路 可以设 表示前 场比赛看了 场&#xff0c;小红的满足度为 的最大精彩度。 然后可以枚举前面的一个比赛 &#xff0c;可以得到转移方程&#xff1a; 但是&#xff0c;我们发现数组空间有一点小大&#xff0c;可以…
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HTAP数据库国产化改造技术可行性方案分析

HTAP数据库国产化改造技术可行性方案分析

一、现状及需求痛点 当前地市统一支撑平台是为地市租户提供全方位业务支持的核心系统&#xff0c;以满足地市级用户在业务处理、数据分析、用户服务及内部管理等多方面的需求。主要承载业务系统的联机事务处理&#xff08;OLTP&#xff09;与联机分析处理&#xff08;OLAP&…
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