C++：哈希表的线性探测（模拟实现）

哈希表的增删查改的效率很高，是O（1），比搜索二叉树要快很多。那么他是怎么实现的呢？他与计数排序有点相似就是通过映射的方式实现。不过在哈希表中不需要开这么的数据，它只需要开一部分空间然后使用除留余数法去实现，这个方法的缺点就是会导致哈希冲突很集中。并且哈希表是不能满的，因为哈希表要控制他的负载因子（负载因子 = 表中数据/表的大小 衡量哈希表满的程度。负载因子越大，增删查改的效率越低。一般负载因子在0.7左右开始增容。但是负载因子越小，浪费空间越多，以下是代码实现

	enum State
	{
		EMPTY, EXITS, DELETE,
	};
	template
	struct HashData
	{
		T _data;
		State _state;//用于查看下一个位置是是被删除还是本来就是空的
	};
	template
	class HashTable
	{
		typedef HashData HashData;
	public:
		bool Insert(const T& d)
		{
			//负载因子 = 表中数据/表的大小 衡量哈希表满的程度
			//负载因子越大，增删查改的效率越低
			//一般负载因子在0.7左右开始增容
			//但是负载因子越小，浪费空间越多
			KOFV kofv;
			if (_table.size() == 0 || _num * 10 / _table.size() > 7)
			{
				//开新空间并且拷贝过去
				//重新映射
				//释放旧空间
				//int newcapacity = _table.size() == 0 ? 10 : _table.size() * 2;
				//vector newtable;
				//newtable.resize(newcapacity);
				//for (int i = 0; i < _table.size(); i++)
				//{
				//	int index = kofv(_table[i]._data) % newtable.size();
				//	if (newtable[i]._state == EXITS)
				//	{
				//		while (_table[index]._state == EXITS)
				//		{
				//			++index;
				//			if (index == _table.size())
				//				index = 0;
				//		}
				//	}
				//	newtable[index]= _table[i];

				//}
				//_table.swap(newtable);
				HashTable newht;
				int newcapacity = _table.size() == 0 ? 10 : _table.size() * 2;
				newht._table.resize(newcapacity);
				for (int i = 0; i < _table.size(); i++)
				{
					if (_table[i]._state == EXITS)
					{
						newht.Insert(_table[i]._data);
					}
				}
				_table.swap(newht._table);
			}
			int index = kofv(d) % _table.size();
			while (_table[index]._state == EXITS)
			{
				if (_table[index]._data == kofv(d))
					return false;
				++index;
				if (index == _table.size())
					index = 0;
			}
			_table[index]._data = d;
			_table[index]._state = EXITS;
			++_num;
			return true;
		}
		HashData* Find(const K& key)
		{
			KOFV kofv;
			int index = key % _table.size();
			//if (key == kofv(_table[index]._data))
			//{
			//	if (_table[index]._stata == EXITS)
			//		return &_table[index];
			//	else//DELETE
			//		return nullptr;
			//}
			//else
			//{
			//	++index;
			//	if (_table[index]._state == EMPTY)
			//	{
			//		return nullptr;
			//	}
			//	else
			//	{
			//		{
			//			++index;
			//			if (index == _table.size())
			//				index = 0;
			//		}
			//		return &_table[index];
			//	}
			//}
			while (_table[index]._state != EMPTY)
			{
				if (kofv(_table[index]._data) == key)
				{
					if (_table[index]._state == EXITS)
						return &_table[index];
					else
						return nullptr;
				}
				++index;
				if (index == _table.size())
					index = 0;
			}
			return nullptr;
		}
		bool Erase(const K& key)
		{
			HashData* ret = Find(key);
			if (ret)
			{
				ret->_state = DELETE;
				--_num;
				return true;
			}
			else
			{
				return false;
			}
		}
	private:
		vector _table;
		size_t    _num = 0;
	};

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