unordered系列的底层结构——哈希表

**unordered系列的底层结构——哈希表**

在计算机科学中，哈希表（Hash Table）是一种常见的数据结构，它通过使用一个函数将键值映射到一个特定的索引，从而实现快速查找、插入和删除元素。unordered系列中的容器，如`unordered_map`和`unordered_set`，都是基于哈希表的。

在本文中，我们将深入探讨哈希表的底层结构，并提供一些代码示例和注释，以帮助理解其工作原理。

**哈希表的基本概念**

哈希表是一种关联数组，它使用一个函数（称为哈希函数）将键值映射到一个特定的索引。这个索引通常是一个整数或其他类型的指标。在哈希表中，每个元素都有一个唯一的键值和一个对应的值。

**哈希表的基本操作**

哈希表支持以下基本操作：

* **插入（Insert）**: 将一个新元素添加到哈希表中。
* **查找（Search）**: 根据键值找到相应的值。
* **删除（Delete）**: 根据键值删除相应的元素。

**哈希表的实现**

在C++标准库中，`unordered_map`和`unordered_set`都是基于哈希表的。它们使用一个哈希函数将键值映射到一个特定的索引，从而实现快速查找、插入和删除元素。

下面是`unordered_map`的基本结构：

cpptemplate 
struct unordered_map {
 // 哈希表大小 size_t bucket_count;

 // 哈希函数 std::hash hash_func;

 // 桶数组 struct bucket_type {
 Key key;
 T value;
 }* buckets;

 // 构造函数 unordered_map(size_t n) : bucket_count(n), buckets(new bucket_type[n]) {}

 // 插入元素 void insert(const Key& k, const T& v) {
 size_t index = hash_func(k) % bucket_count;
 for (bucket_type* p = &buckets[index]; p->key != k; p++) {}
 p->value = v;
 }

 // 查找元素 T find(const Key& k) {
 size_t index = hash_func(k) % bucket_count;
 for (bucket_type* p = &buckets[index]; p->key != k; p++) {}
 return p->value;
 }
};

在上面的代码中，我们定义了一个`unordered_map`类模板，包含以下成员：

* `bucket_count`: 哈希表大小。
* `hash_func`: 哈希函数。
* `buckets`: 桶数组。

我们提供了两个基本操作：`insert`和`find`。在`insert`中，我们使用哈希函数将键值映射到一个特定的索引，然后遍历桶数组找到相应的元素。如果不存在，则插入新元素。在`find`中，我们直接使用哈希函数找到相应的元素。

**哈希表的优缺点**

哈希表具有以下优点：

* **快速查找**: 哈希表可以在常数时间内找到一个元素。
* **快速插入和删除**: 哈希表可以在常数时间内插入或删除一个元素。

然而，哈希表也有一些缺点：

* **冲突**: 当两个键值映射到同一个索引时，就会发生冲突。这可能导致查找、插入和删除操作的性能下降。
* **空间占用**: 哈希表需要额外的空间来存储桶数组。

**总结**

在本文中，我们探讨了哈希表的底层结构，并提供了一些代码示例和注释，以帮助理解其工作原理。哈希表是一种常见的数据结构，它通过使用一个函数将键值映射到一个特定的索引，从而实现快速查找、插入和删除元素。在C++标准库中，`unordered_map`和`unordered_set`都是基于哈希表的。它们使用一个哈希函数将键值映射到一个特定的索引，从而实现快速查找、插入和删除元素。

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