STL关联式容器:unordered_map和unordered_set

前言

在C++98中,STL提供了底层为红黑树结构的一系列关联式容器,在查询时效率可达到 O(logN),即最差情况下需要比较红黑树的高度次,当树中的结点非常多时,查询效率也不理想。

在C++11中,STL又提供了4个unordered系列的关联式容器,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,本文中只对unordered_map和unordered_set进行介绍。

一:unordered_map和unordered_set

unordered_map/unordered_set顾名思义:是无序的map和set,它们与map/set的基本使用大同小异,主要区别就是底层的数据结构。

unordered_map/unordered_set与map/set的区别:

  1. map和set的底层是用红黑树实现的(O(logN),unordered_map和unordered_set底层是用哈希表实现的(O(1))。
  2. map和set可以进行排序和去重,unordered_map和unordered_set可以进行去重,但不能排序
  3. map和set是双向迭代器,unordered_map和unordered_set是单向迭代器

unordered_map/unordered_set与map/set的关联:

  1. 它们都可以实现key和key/value的搜索场景,并且功能和使用基本相同。

二:哈希桶的改造

2.1 仿函数

在模板中提供了四个模板参数:template

  1. key值类型
  2. 数据类型
  3. key值的获取方法
  4. hash(key)的获取方法
2.2 key值的获取方法

需要考虑到代码复用的问题,我们需要用一个哈希桶来实现K模型的unordered_set和KV模型的unordered_map。 并且对于某些自定义类型作为参数,我们也需要考虑从它的参数中获取key值,这时就需要增加一个模板参数,来让使用者自行提供从参数中获取key值的方法。

set中key值的获取:

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

map中key值的获取:

struct MapKeyOfValue{
	const K& operator()(const std::pair<K, V>& kv){
		return kv.first;
	}
};
2.3 hash(key)的转换方法

若key的类型为整型,则可以直接使用哈希函数直接进行映射。但是如果key的类型是其他的一些无法进行整型算数运算的类型或者极为庞大的数据(如常用的string或者大数等类型) 就需要一种方法来将其转换为可以计算的整型值,但是对于自定义类型我们并不能知道他的转换方法,所以就需要提供一个仿函数,让使用者自行提供转换的方法。

常用的key一般都是string和int,这里我就给了默认的整型处理方法以及string的特化方法

// 默认
template<class K>
struct _Hash{
	const K& operator()(const K& key){
		return key;
	}
};
// 特化
template<>
struct _Hash<std::string>{
	 size_t operator()(const std::string& key){
		//BKDR字符串哈希函数
		size_t hash = 0;
		for (size_t i = 0; i < key.size(); i++){
			hash *= 131;
			hash += key[i];
		}
		return hash;
	}
};
2.4 迭代器

如果迭代器当前所在的桶中的下一个位置不为空,则直接返回下一个位置。而如果下一个位置为空,则说明当前桶为空,就需要到下一个桶中遍历数据 。

那么我们又如何找到下一个桶的位置呢?

但是光光依靠迭代器是无法获取下一个桶的位置的,所以我就加入了一个哈希桶指针,这样就可以通过指针获取桶的哈希函数来计算出当前映射位置,再通过访问映射位置来找到下一个存有数据的桶,就可以计算出下一个位置

template<class K, class T, class KeyOfT, class Hash>
struct __HashTableIterator{
	typedef HashNode<T> Node;
	typedef HashBucket<K, T, KeyOfT, Hash> HB;
	typedef __HashTableIterator<K, T, KeyOfT, Hash> Self;

	__HashTableIterator(Node* node, HB* hb)
		: _node(node)
		, _phb(hb)
	{}

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

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

	Self& operator++(){
		//如果下一个节点不为空,直接返回下一个
		if (_node->_next){
			_node = _node->_next;
		}
		//如果下一个结点为空,则走到下一个桶中
		else{
			//通过获取当前数据的key来判断下一个数据的位置
			KeyOfT koft;
			size_t pos = _phb->HashFunc(koft(_node->_data));
			++pos;

			for (; pos < _phb->_table.size(); pos++){
				Node* cur = _phb->_table[pos];
				//如果下一个桶的数据不为空,则返回桶的第一个节点
				if (cur != nullptr){
					_node = cur;
					return *this;
				}
			}
			//剩下的桶都没有数据
			_node = nullptr;
		}
		return *this;
	}

	Self operator++(int){
		Self temp = *this;
		++this;
		return temp;
	}

	bool operator != (const Self& s){
		return _node != s._node;
	}

	bool operator == (const Self& s){
		return _node == s._node;
	}

	Node* _node;
	HB* _phb;
};
2.5 哈希桶完整代码
#include
#include

namespace lee
{
	template<class K>
	struct _Hash
	{
		const K& operator()(const K& key)
		{
			return key;
		}
	};

	template<>
	struct _Hash<std::string>
	{
		const size_t & operator()(const std::string& key)
		{
			//BKDR字符串哈希函数
			size_t hash = 0;

			for (size_t i = 0; i < key.size(); i++)
			{
				hash *= 131;
				hash += key[i];
			}

			return hash;
		}
	};

	template<class K>
	struct SetKeyOfT
	{
		const K& operator()(const K& key)
		{
			return key;
		}
	};

	template<class T>
	struct HashNode
	{

		HashNode(const T& data = T())
		: _data(data)
		, _next(nullptr)
		{}

		T _data;
		HashNode<T>* _next;
	};

	template<class K, class T, class KeyofT, class Hash>
	class HashBucket;

	template<class K, class T, class KeyOfT, class Hash>
	struct __HashTableIterator
	{
		typedef HashNode<T> Node;
		typedef HashBucket<K, T, KeyOfT, Hash> HB;
		typedef __HashTableIterator<K, T, KeyOfT, Hash> Self;

		__HashTableIterator(Node* node, HB* hb)
			: _node(node)
			, _phb(hb)
		{}

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

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

		Self& operator++()
		{
			//如果下一个节点不为空,直接返回下一个
			if (_node->_next)
			{
				_node = _node->_next;
			}
			//如果下一个为空,则走到下一个表中
			else
			{
				//通过获取当前数据的key来判断下一个数据的位置
				KeyOfT koft;
				size_t pos = _phb->HashFunc(koft(_node->_data));
				++pos;

				for (; pos < _phb->_table.size(); pos++)
				{
					Node* cur = _phb->_table[pos];
					//如果下一个桶的数据不为空,则返回桶的第一个节点
					if (cur != nullptr)
					{
						_node = cur;
						return *this;
					}

				}
				//剩下的桶都没有数据
				_node = nullptr;
			}
			return *this;
		}

		Self operator++(int)
		{
			Self temp = *this;

			++this;

			return temp;
		}

		bool operator != (const Self& s)
		{
			return _node != s._node;
		}

		bool operator == (const Self& s)
		{
			return _node == s._node;
		}

		Node* _node;
		HB* _phb;
	};

	template<class K, class T, class KeyofT = SetKeyOfT<T>, class Hash = _Hash<K>>
	class HashBucket
	{
	public:
		typedef __HashTableIterator<K, T, KeyofT, Hash> iterator;
		typedef HashNode<T> Node;
		friend struct iterator;


		HashBucket(size_t capacity = 10)
			: _table(capacity)
			, _size(0)
		{}

		~HashBucket()
		{
			Clear();
		}

		iterator begin()
		{
			//找到第一个节点
			for (size_t i = 0; i < _table.size(); i++)
			{
				//如果节点不为空则返回
				if (_table[i])
				{
					return iterator(_table[i], this);
				}
			}

			return iterator(nullptr, this);
		}

		//因为在STL中哈希桶的底层是单链表的结构,所以不支持--操作,end就直接给一个空即可
		iterator end()
		{
			return iterator(nullptr, this);
		}

		size_t getNextPrime(size_t num)
		{
			size_t i = 0;

			for (i = 0; i < PRIMECOUNT; i++)
			{
				//返回比那个数大的下一个质数 
				if (primeList[i] > num)
				{
					return primeList[i];
				}
			}

			//如果比所有都大,还是返回最后一个,因为最后一个已经是32位最大容量
			return primeList[PRIMECOUNT - 1];
		}

		size_t HashFunc(const K& key)
		{
			Hash hash;

			return hash(key) % _table.size();
		}

		std::pair<iterator, bool> Insert(const T& data)
		{
			KeyofT koft;

			/*
			因为哈希桶是开散列的链式结构,发生了哈希冲突是直接在对应位置位置进行头插,而桶的个数是固定的,而插入的数据会不断增多,
			随着数据的增多,就可能会导致某一个桶过重,使得效率过低。
			所以最理想的情况,就是每个桶都有一个数据。这种情况下,如果往任何一个地方插入,都会产生哈希冲突,所以当数据个数与桶的个数相同时,也就是负载因子为1时就需要进行扩容。
			*/
			if (_size == _table.size())
			{
				//按照素数表来增容
				size_t newSize = getNextPrime(_table.size());
				size_t oldSize = _table.size();

				std::vector<Node*> newTable(newSize);
				_table.resize(newSize);

				//接着将数据重新映射过去
				for (size_t i = 0; i < oldSize; i++)
				{
					Node* cur = _table[i];
					while (cur)
					{
						//重新计算映射的位置
						size_t pos = HashFunc(koft(cur->_data));

						//找到位置后头插进对应位置
						Node* next = cur->_next;

						cur->_next = newTable[pos];
						newTable[pos] = cur;

						cur = next;
					}
					//原数据置空
					_table[i] = nullptr;
				}
				//直接和新表交换,交换过去的旧表会和函数栈帧一块销毁。
				_table.swap(newTable);
			}

			size_t pos = HashFunc(koft(data));
			Node* cur = _table[pos];

			//因为哈希桶key值唯一,如果已经在桶中则返回false
			while (cur)
			{

				if (koft(cur->_data) == koft(data))
				{
					return std::make_pair(iterator(cur, this), false);
				}
				else
				{
					cur = cur->_next;
				}
			}

			//检查完成,此时开始插入,这里选择的是头插,这样就可以减少数据遍历的次数。
			Node* newNode = new Node(data);

			newNode->_next = _table[pos];
			_table[pos] = newNode;

			++_size;

			return std::make_pair(iterator(newNode, this), true);
		}

		iterator Erase(const K& key)
		{
			KeyofT koft;

			size_t pos = HashFunc(key);
			Node* cur = _table[pos];
			Node* prev = nullptr;

			while (cur)
			{
				if (koft(cur->_data) == key)
				{
					iterator ret(cur, this);
					++ret;

					//如果要删除的是第一个节点,就让下一个节点成为新的头节点,否则直接删除。
					if (prev == nullptr)
					{
						_table[pos] = cur->_next;
					}
					else
					{
						prev->_next = cur->_next;
					}
					delete cur;
					--_size;

					return ret;
				}
				else
				{
					prev = cur;
					cur = cur->_next;
				}
			}

			return end();
		}

		iterator Find(const K& key)
		{
			KeyofT koft;

			size_t pos = HashFunc(key);
			Node* cur = _table[pos];

			while (cur)
			{
				if (koft(cur->_data) == key)
				{
					return iterator(cur, this);
				}
				else
				{
					cur = cur->_next;
				}
			}

			return end();
		}

		void Clear()
		{
			//删除所有节点
			for (size_t i = 0; i < _table.size(); i++)
			{
				Node* cur = _table[i];

				while (cur)
				{
					Node* next = cur->_next;
					delete cur;
					cur = next;
				}

				_table[i] = nullptr;
			}
		}

	private:
		std::vector<Node*> _table;
		size_t _size;
	};
};

三:unordered_set的模拟实现

文档介绍:

1.unordered_set是不按特定顺序存储唯一元素的容器,允许根据元素的值快速检索单个元素。
2.在unordered_set中,元素的值同时也是其唯一标识它的key。key是不可变的,因此,unordered_set中的元素不能	在容器中修改,但是可以插入和删除它们。
3.在内部,unordered_set中的元素不按照任何特定的顺序排序, 而是根据它们的哈希值组织成bucket,以便直接通过元	素的值快速访问单个元素。
4.unordered_set容器通过key访问单个元素要比set快,但它通常在遍历元素子集的范围迭代方面效率 较低。
5.它的迭代器至少是前向迭代器。

代码实现:

template<class K, class Hash = lee::_Hash<K>>
	class unordered_set
	{
	public:
		struct SetKeyOfValue
		{
			const K& operator()(const K& key)
			{
				return key;
			}
		};

		typedef typename HashBucket<K, K, SetKeyOfValue, Hash>::iterator iterator;

		iterator begin()
		{
			return _hb.begin();
		}

		iterator end()
		{
			return _hb.end();
		}

		iterator find(const K& key)
		{
			return _hb.Find(key);
		}

		iterator erase(const K& key)
		{
			return _hb.Erase(key);
		}

		std::pair<iterator, bool> insert(const K& key)
		{
			return _hb.Insert(key);
		}

	private:
		HashBucket<K, K, SetKeyOfValue, Hash> _hb;
	};

四:unordered_map的模拟实现

文档介绍:

1.unordered_map是存储键值对的关联式容器,其允许通过key快速的索引到与其对应的 value。
2.在unordered_map中,键值通常用于唯一地标识元素,而映射值是一个对象,其内容与此键关联。键 和映射值的类型可能不同。
3.在内部,unordered_map没有对按照任何特定的顺序排序, 为了能在常数范围内找到key所对应的value,unordered_map将相同哈希值的键值对放在相同的桶中。
4.unordered_map容器通过key访问单个元素要比map快,但它通常在遍历元素子集的范围迭代方面效率较低。
5.unordered_map实现了直接访问操作符(operator[]),它允许使用key作为参数直接访问value。
6.它的迭代器至少是前向迭代器。

代码实现:

template<class K, class V, class Hash = _Hash<K>>
	class unordered_map
	{
	public:
		struct MapKeyOfValue
		{
			const K& operator()(const std::pair<K, V>& kv)
			{
				return kv.first;
			}
		};
		
		typedef typename HashBucket<K, std::pair<K, V>, MapKeyOfValue, Hash>::iterator iterator;

		iterator begin()
		{
			return _hb.begin();
		}

		iterator end()
		{
			return _hb.end();
		}

		iterator find(const K& key)
		{
			return _hb.Find(key);
		}

		iterator erase(const K& key)
		{
			return _hb.Erase(key);
		}

		std::pair<iterator, bool> insert(const std::pair<K, V>& data)
		{
			return _hb.Insert(data);
		}

		V& operator[](const K& key)
		{
			std::pair<iterator, bool> ret = _hb.Insert(make_pair(key, V()));

			return ret.first->second;
		}

	private:
		HashBucket<K, std::pair<K, V>, MapKeyOfValue, Hash> _hb;
	};

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