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

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闭散列/哈希桶 拉链法

开散列图示： 

开散列代码： 

增容代码：

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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
struct HashBucketNode
{
	HashBucketNode(const V& data)
		: _pNext(nullptr), _data(data)
	{}
	HashBucketNode* _pNext;
	V _data;
};
template
class HashBucket
{
	typedef HashBucketNode 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;
				else
					pPrev->_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& ht;
	~HashBucket();
private:
	size_t HashFunc(const V& data)
	{
		return data % _ht.capacity();
	}
private:
	vector _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 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。