unordered_map/set

1.unordered系列关联式容器

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，但是在节点较多的情况下，查询效率也不理想，于是，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，查询效率更快。

2.unordered_map

（1）. unordered_map是存储键值对的关联式容器，其允许通过keys快速的索引到与

其对应的value。

（2）. 在unordered_map中，键值通常用于惟一地标识元素，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_maps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。

#pragma once
#include "HashTable.h"

namespace L
{

	// 一个类型要做unordered_map/unordered_set的key,要满足支持转换成取模的仿函数和 == 比较
	// 一个类型要做set/map的key,要满足支持 < 比较
	template >
	class unordered_map
	{
	public:
		struct KeyOfT_map
		{
			const K& operator()(const pair& kv)
			{
				return kv.first;
			}
		};

		typedef typename HashBucket::HashBucket, KeyOfT_map,Hash>::iterator iterator;
		typedef typename HashBucket::HashBucket, KeyOfT_map, Hash>::const_iterator const_iterator;

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

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

		const_iterator begin() const
		{
			return _bucket.begin();
		}

		const_iterator end() const
		{
			return _bucket.end();
		}

		V& operator[](const K& key)
		{
			pair ret = _bucket.Insert(make_pair(key,V()));
			return ret.first->second;
		}

		pair Insert(const pair& kv)
		{
			return _bucket.Insert(kv);
		}
	private:
		HashBucket::HashBucket, KeyOfT_map,Hash> _bucket;
	};

3.unordered_set

（1）不再以键值对的形式存储数据，而是直接存储数据的值。

（2）容器内部存储的各个元素的值都互不相等，且不能被修改。

（3）不会对内部存储的数据进行排序（这和该容器底层采用哈希表结构存储数据有关。

#pragma once
#include "HashTable.h"

namespace L
{
	// 一个类型要做unordered_map/unordered_set的key,要满足支持转换成取模的仿函数和 == 比较
	// 一个类型要做set/map的key,要满足支持 < 比较

	template >
	class unordered_set
	{
	public:

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

		typedef typename HashBucket::HashBucket::const_iterator iterator;
		typedef typename HashBucket::HashBucket::const_iterator const_iterator;

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

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

		const_iterator begin() const
		{
			return _bucket.begin();
		}

		const_iterator end() const
		{
			return _bucket.end();
		}

		pair Insert(const K& key)
		{
			return _bucket.Insert(key);
		}
	private:
		HashBucket::HashBucket _bucket;
	};

 

 4.与map/set的区别

C++11新增的unordere系列的map和set与C++98的map和set不同点有：

（1）底层结构不同，C++98底层是红黑树结构，C++11底层是哈希表/哈希桶结构。

（2）查询效率不同，C++11的map和set查询效率更高。

（3）功能略微不同，C++98的map和set支持按key排序，而unordered_map/set不支持排序。

5.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。

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。

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）。

5.1 哈希冲突

不同关键字通过相同哈希哈数计算出相同的哈希地址，该种现象称为哈希冲突或哈希碰撞。为了尽可能的不产生那么多哈希冲突，引入哈希函数。

5.2 哈希函数

常见哈希函数

1. 直接定址法--(常用)

取关键字的某个线性函数为散列地址：Hash（Key）= A*Key + B。

优点：简单、均匀。

缺点：需要事先知道关键字的分布情况。

2. 除留余数法--(常用)

设散列表中允许的地址数为m，取一个不大于m，但最接近或者等于m的质数p作为除数，

按照哈希函数：Hash(key) = key% p(p<=m),将关键码转换成哈希地址。

3. 平方取中法--(了解)

假设关键字为1234，对它平方就是1522756，抽取中间的3位227作为哈希地址；

再比如关键字为4321，对它平方就是18671041，抽取中间的3位671(或710)作为哈希地址。

平方取中法比较适合：不知道关键字的分布，而位数又不是很大的情况。

4. 折叠法--(了解)

折叠法是将关键字从左到右分割成位数相等的几部分(最后一部分位数可以短些)，然后将这

几部分叠加求和，并按散列表表长，取后几位作为散列地址。

折叠法适合事先不需要知道关键字的分布，适合关键字位数比较多的情况。

5. 随机数法--(了解)

选择一个随机函数，取关键字的随机函数值为它的哈希地址，即H(key) = random(key),其中

random为随机数函数。

6. 数学分析法--(了解)

设有n个d位数，每一位可能有r种不同的符号，这r种不同的符号在各位上出现的频率不一定

相同，可能在某些位上分布比较均匀，每种符号出现的机会均等，在某些位上分布不均匀只

有某几种符号经常出现。可根据散列表的大小，选择其中各种符号分布均匀的若干位作为散

列地址。

数字分析法通常适合处理关键字位数比较大的情况，如果事先知道关键字的分布且关键字的

若干位分布较均匀的情。

注意：哈希函数设计的越精妙，产生哈希冲突的可能性就越低，但是无法避免哈希冲突。

5.3 哈希冲突解决 

解决哈希冲突两种常见的方法是：闭散列和开散列

5.3.1 闭散列

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。

又分为线性探测和二次线性探测。

线性探测：从发生冲突的位置开始，依次向后探测，直到寻找到下一个空位置为止。

一般当负载因子大于等于0.7，哈希表则开始扩容。 

	size_t hashi = kv.first % _tables.size();
			size_t i = 1;
			size_t index = hashi;
			while (_tables[index]._state == EXIST)
			{
				index = hashi + i;
				index %= _tables.size();
				++i;
			}

			_tables[index]._kv = kv;
			_tables[index]._state = EXIST;
			++_n;

			return true;
		}

线性探测的缺陷是产生冲突的数据堆积在一块，这与其找下一个空位置有关系，因为找空位

置的方式就是挨着往后逐个去找，因此二次探测为了避免该问题。

二次探测是加i的平方

闭散列最大的缺陷就是空间利用率比较低，这也是哈希的缺陷。 

5.3.2 开散列（链地址法）

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。

5.3.2.1 增容问题

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，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。

如果key为字符串类型 ，可以提供一个仿函数，把字符串转成size_t类型

size_t operator()(const string& str)
	{
		size_t hash = 0;
		for (auto ch : str)
		{
			hash += ch;
			hash *= 31;
		}

		return hash;
	}

 // 一个类型要做unordered_map/unordered_set的key,要满足支持转换成取模的仿函数和 == 比较。
 // 一个类型要做set/map的key,要满足支持 < 比较，因为其底层是红黑树，而红黑树本质是二叉搜索树。

 //如果哈希桶里的一个桶链接的节点过多，可以把这个桶改为链接红黑树。

5.3.3 再哈希法 

同时构造多个不同的哈希函数，等发生哈希冲突时就使用第二个、第三个……等其他的哈希函数计算地址，直到不发生冲突为止。虽然不易发生聚集，但是增加了计算时间。 

 

5.4 通过key获取value

struct KeyOfT_map
		{
			const K& operator()(const pair& kv)
			{
				return kv.first;
			}
		};