从零带你底层实现unordered_map （1）

💯 博客内容：从零带你实现unordered_map

😀 作  者：陈大大陈

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目录

超级容易踩坑的地方

unordered_map怎么实现

哈希冲突

开放寻址法

代码

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 unordered_map也就是哈希表，今天就来讲解它的用法。

unordered的意思是“无序”,这里强调了和map功能上的不同，因为map里面的东西是排好序的。

超级容易踩坑的地方

它是一个单向的迭代器。

为什么专门提到这个呢？因为这是我踩过坑的地方！！

单向迭代器压根就不能使用sort函数来排序！

std::unordered_map的迭代器类型是ForwardIterator，而不是sort函数要求的RandomAccessIterator，这里不符合。

我们要排序的话，还是将unordered_map里存的值，转存到vector里面。

然后我们再自定义一个排序方法，对vector进行排序。

可参考下面的代码:

class Solution {
public:
    struct comp
    {
       bool operator()(const pairint>&p1,const pairint>&p2)
       {
           return p1.second>p2.second||(p1.second==p2.second&&p1.first
       }
    };
    vector topKFrequent(vector& words, int k) {
        unordered_mapint> hash;
        for(auto &str:words) hash[str]++;
        vectorint>> sortV(hash.begin(),hash.end());
        sort(sortV.begin(),sortV.end(),comp());
        vector v;
        for(int i=0;i
        {
            v.push_back(sortV[i].first);
        }
        return v;
    }
};

692. 前K个高频单词 - 力扣（LeetCode） 

也可以使用std::set结构对键进行排序，如下所示：

std::unordered_map<int, int> unordered;
std::set<int> keys;
for (auto& it : unordered) keys.insert(it.first);
for (auto& it : keys) {
    std::cout << unordered[it] << ' ';
}

unordered_map怎么实现

哈希冲突

hash也叫散列。

举一个例子，学校图书馆提供借书义务，怎么快速找到某个同学借的书？

我们可以引入一个关键值（日期），借书记录存的位置。

哈希和散列就是这样。

关键值和存储位置，建立一个关联关系。

如果值的跳跃很大，那空间就会很浪费。

有一个方法可以减少空间浪费，就是让数值统一对一个数取模。

但是这样就又会衍生出一个问题，就是哈希碰撞，也叫做哈希冲突。

例如，3对10取模是3,33对10取模也是3

这样一来，本来不同位置的两个值，现在映射到了相同的位置。

对于闭散列，我们有一个方法来解决这种情况。

开放寻址法

当前空间已经被占用，在开放空间里按照某种规则，再寻找一个未被占用的位置存储。

开放寻址法有两种方法。

1.线性探测  hashi+i (i>=0)

2.二次探测  hashi+i^2 (i>=0)

不需要担心后面找不到位置，因为有负载因子在控制。

负载因子是当前值的个数和空间的比率，它会保持在一个值一下。

到一定程度，就会引发扩容。

负载因子太大，冲突可能会增加,效率降低。

负载因子太小，冲突会变少，但是空间消耗会增大，空间利用率降低。

要底层实现哈希表，有一个很尴尬的问题。

我们不知道如何判断一个位置有没有存值。

因为find是碰到空就停止，假设我们删除了20，那20的位置变为空。

我们再想寻找21,22，就找不到了，因为find在20的位置就停止了。

所以，我们需要区分开两种情况，一个位置是被删除了而导致空，还是本来就是空。

假设是本来就是空，那我们到这个位置就可以停止查找，假设是被删除才导致的空，我们就继续查找下去。

知道查找到这个值，或者查找到空为止。

不能直接扩容，因为映射关系会改变。

要扩容的话，要直接新开一段空间，重新映射，再释放旧空间。

代价很大，但是没有别的方式。

最难想到的就是扩容，咱们就新开一段空间，复用一下插入函数。

最后用swap交换一下新旧空间的内容。

这样写的好处是，函数调用完成后会自动释放空间。

下面是第一版的代码，之后的补全版本代码会在接下来几个博客中发出来。

代码

#pragma once
#include<vector>
namespace bit
{
	
	enum Status
	{
		EMPTY,
		EXIST,
		DELETE
	};
	template<class T, class V>
	struct HashData
	{
		pair<K, V> _kv;
		Status _s;//状态
	};
	template<class T,class V>
	class HashTable
	{
	public:
		HashTable()
		{
			_tables.resize(10);
		}
		bool insert(const pair<K, V>& kv)
		{
			if (_n*10 / _tables.size() == 0.7) //因为整形相除不可能是0.7,所以乘10,也可以转换成double
			{
				size_t NewSize = _tables.size() * 2;
				HashTable<K, V> newHT;
				newHT._tables.resize(NewSize);
				for (int i = 0; i < _tables.size(); i++)
				{
					if (_tables[i]._s == EXIST)
					{
						newHT.insert(_tables[i].kv);
					}
				}
				_tables.swap(newHT._tables);
			}
			size_t hashi = kv.first % _tables.size();
			while (_tables[hashi]._s == EXIST)
			{
				++hashi;//当等于存在时，往后查找
				hashi %= _tables.size();//防止越界访问
			}
			_tables[hashi]._kv = kv;
			_tables[hashi]._s = EXIST;
			++_n;
			return true;
		}
	private:
		vector<HashData> _tables;
		size_t _n = 0;//存储的关键字的个数
	};
}