【C++】2.7 哈希表及其实现

二次探测：由于直接这么探测，要是数据堆积那么效率较低 因此，可以将+i改成+-i方，让数据更加分散 其它都一样，将hash0 + i改为hash+i*i即可

(2) 双重散列法由于二次探测在冲突时+-的值时一样的，依旧不能解决堆积问题 因此，可以再用一个独立的函数去计算+-的值 要求：函数值<M且与M互质（否则就是在原地几个数中踏步）

4. 扩容

将原来的vector拷贝到新的更大的vector 但是由于size不一样，开放寻址的_tables.size()爷不一样，因此需要重新建立关系 并且，不是满了扩容，而是当负载超过一定数时就扩容

代码语言：javascript

AI代码解释

if (_n * 100 / _tables.size() >= 70) { hash<K, V> newhash; newhash._tables.resize(2 * _tables.size()); for (auto& e : _tables) { if (e._state == EXIST) { newhash.insert(e._kv); } } _tables.swap(newhash._tables); }

可以参考现代写法，建一个新的哈希表类，再复用插入逻辑，再交换两个vector

5. 质数处理

2 * _tables.size()由于新哈希表的大小为两倍以前的，因此一定不是质数 解决方案：弄一个质数数组，达到负载就取新的值

代码语言：javascript

AI代码解释

newhash._tables.resize(prim(_tables.size()+1));

写了个二分查找，找到最小的大于s的数

代码语言：javascript

AI代码解释

inline size_t prim(size_t s) { static const size_t prime_list[] = { 53, 97, 193, 389, 769, 1543, 3079, 6151, 12289, 24593, 49157, 98317, 196613, 393241, 786433, 1572869, 3145739, 6291469, 12582917, 25165843, 50331653, 100663319, 201326611, 402653189, 805306457, 1610612741, 3221225473, 4294967291 }; const size_t n = sizeof(prime_list) / sizeof(prime_list[0]); size_t left = 0, right = n; while (left < right) { size_t mid = left + (right - left) / 2; if (prime_list[mid] < s) left = mid + 1; else right = mid; } if (left < n) return prime_list[left]; return prime_list[n - 1]; }
6. Find

代码语言：javascript

AI代码解释

hashdata<K, V>* Find(const K& key) { size_t hash0 = key % _tables.size(); size_t hashi = hash0; size_t i = 1; while (_tables[hashi]._state != EMPTY) { if (_tables[hashi]._state == EXIST && _tables[hashi]._kv.first == key) { return &_tables[hashi]; } hashi = (hash0 + i) % _tables.size(); ++i; } return nullptr; }
7. 转无符号整型

由于上面写的代码仅仅是针对于无符号整型的 但是其它的可以用仿函数的方式转

代码语言：javascript

AI代码解释

template<class K> struct hashfunc { size_t operator()(const K& key) { return (size_t)key; } }; template<> struct hashfunc<std::string> { size_t operator()(const std::string& str) { size_t hash = 0; for (auto&e:str) { hash += e; hash *= 131; } return hash; } };

在内置类型，如double等可以直接强转 但是，string也可能出现在哈希表中，因此对模板进行特化，优先走特化函数 因此，哈希表要转2次，传值->无符号整型->哈希函数映射哈希值

BKDR哈希String如何转无符号整型 如果将每一位简单相加，那么很容易冲突 因此，可以加一位再乘一个质数（选择131）以减少冲突

8. 自定义类和哈希函数

代码语言：javascript

AI代码解释

struct date { int _year; int _month; int _day; date(int year=1,int month=1,int day=1) :_year(year) ,_month(month) ,_day(day) { } bool operator == (const date & d) { return _year == d._year && _month == d._month && _day == d._day; } }; struct cmp { size_t operator()(const date& d) const { size_t has = 0; has += d._year; has *= 10000; has += d._month; has *= 100; has += d._day; return has; } };

因此，哈希表做key的要求：能转为整型，可以有不等于的比较

五、链地址法实现

由于开放寻址法无论怎么探测都无法解决过多数据堆积问题

因此，将哈希表数组中存放链表将冲突的值挂下来 这个放地址的东西就叫桶

1. 节点定义

代码语言：javascript

AI代码解释

struct hashnode { std::pair<K, V> _kv; hashnode* _next; hashnode(const std::pair<K,V>&kv) :_kv(kv) ,_next(nullptr) { } };
  1. 为什么单链表：单链表对于哈希表已经足够了，还可节省空间
  2. 为什么不用list或forward_list 因为在扩容时，用std的list会自动析构，但是我们其实可以回收利用原先的节点，节省开销

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