【C++】unordered系列容器使用及封装
目录
一、unordered_map和unordered_set的使用
1. unordered_set系列的使用
1.1 unordered_set和unordered_multiset参考文档
1.2 unordered_set类的介绍
1.3 unordered_set和set的使用差异
1.4 unordered_map和map的使用差异
1.5 unordered_multimap/unordered_multiset
1.6 unordered_xxx的哈希相关接口
二、用哈希表封装myunordered_map和myunordered_set
1. 源码及框架分析
2. 模拟实现unordered_map和unordered_set
2.1 实现出复用哈希表的框架，并支持insert
2.2 支持iterator的实现
iterator核心源代码
iterator实现思路分析
2.3 map支持[]
2.4 bit::unordered_map和bit::unordered_set代码实现
一、unordered_map和unordered_set的使用
1. unordered_set系列的使用
1.1 unordered_set和unordered_multiset参考文档
<unordered_set> - C++ Reference
1.2 unordered_set类的介绍
• unordered_set的声明如下，Key就是unordered_set底层关键字的类型
• unordered_set默认要求Key支持转换为整形，如果不支持或者想按自己的需求走可以自行实现支持将Key转成整形的仿函数传给第二个模板参数• unordered_set默认要求Key支持比较相等，如果不支持或者想按自己的需求走可以自行实现支持将Key比较相等的仿函数传给第三个模板参数
• unordered_set底层是用哈希桶实现，增删查平均效率是 O(1),迭代器遍历无序。
因为unordered系列容器底层是通过哈希桶实现，因为要支持哈希函数、以及处理哈希冲突的方式，所以Key要支持转换成整形并且要求支持比较相等，并且针对不能转换成整形的类型，支持通过传入仿函数进行转换。
• unordered_set底层存储数据的内存是从空间配置器申请的，如果需要可以自己实现内存池，传给第四个参数，一般情况下，我们都不需要传后三个模板参数。
其实一开始STL库先提供了map/set容器（红黑树封装实现），不过后来鉴于哈希桶实现的map和set确实有自身优势，STL就又提供相关哈希桶实现容器，不过因为map、set的命名已经确定了，如果以hashmap/hashset新容器命名，无法很好凸显不同容器的特点。因为红黑树实现的map、set迭代器遍历有序，哈希表实现的遍历不再有序，所以STL中取名为unordered_set/unordered_map。
前面部分我们已经学习了set容器的使用，set和unordered_set的功能高度相似，只是底层结构不同，有一些性能和使用的差异，这里我们只讲他们的差异部分。
template < class Key, //unordered_set::key_type / value_typeclass Hash = hash<Key>, // unordered_set::hasherclass Pred = equal_to<Key>, // unordered_set::key_equalclass Alloc = allocator<Key> // unordered_set::allocator_type> class unordered_set;1.3 unordered_set和set的使用差异
• 查看文档我们会发现unordered_set的支持增删查且跟set的使用一模一样，关于使用我们这里就不再赘述和演示了。
• unordered_set和set的第一个差异是对key的要求不同，set要求Key支持小于比较，而
unordered_set要求Key支持转成整形且支持等于比较，要理解unordered_set的这个两点要求要我们结合哈希表底层实现才能真正理解，也就是说这本质是哈希表的要求。• unordered_set和set的第二个差异是迭代器的差异，set的iterator是双向迭代器，unordered_set是单向迭代器，其次set底层是红黑树，红黑树是二叉搜索树，走中序遍历是有序的，所以set迭代器遍历是有序+去重。而unordered_set底层是哈希表，迭代器遍历是无序+去重。
• unordered_set和set的第三个差异是性能的差异，整体而言大多数场景下，unordered_set的增删查改更快一些，因为红黑树增删查改效率是，而哈希表增删查平均效率是O(1) ，具体可以参看下面代码的演示的对比差异。
pair<iterator, bool> insert(const value_type& val);
size_type erase(const key_type& k);
iterator find(const key_type& k);
#include<unordered_set>
#include<unordered_map>
#include<set>
#include<iostream>
using namespace std;
int test_set2()
{const size_t N = 1000000;unordered_set<int> us;set<int> s;vector<int> v;v.reserve(N);srand(time(0));for (size_t i = 0; i < N; ++i){//v.push_back(rand()); // N比较大时，重复值比较多v.push_back(rand() + i); // 重复值相对少//v.push_back(i); // 没有重复，有序}// 21:15size_t begin1 = clock();for (auto e : v){s.insert(e);}size_t end1 = clock();cout << "set insert:" << end1 - begin1 << endl;size_t begin2 = clock();us.reserve(N);for (auto e : v){us.insert(e);}size_t end2 = clock();cout << "unordered_set insert:" << end2 - begin2 << endl;int m1 = 0;size_t begin3 = clock();for (auto e : v){auto ret = s.find(e);if (ret != s.end()){++m1;}}size_t end3 = clock();cout << "set find:" << end3 - begin3 << "->" << m1 << endl;int m2 = 0;size_t begin4 = clock();for (auto e : v){auto ret = us.find(e);if (ret != us.end()){++m2;}}size_t end4 = clock();cout << "unorered_set find:" << end4 - begin4 << "->" << m2 << endl;cout << "插入数据个数：" << s.size() << endl;cout << "插入数据个数：" << us.size() << endl << endl;size_t begin5 = clock();for (auto e : v){s.erase(e);}size_t end5 = clock();cout << "set erase:" << end5 - begin5 << endl;size_t begin6 = clock();for (auto e : v){us.erase(e);}size_t end6 = clock();cout << "unordered_set erase:" << end6 - begin6 << endl << endl;return 0;
}
int main()
{test_set2();return 0;
}1.4 unordered_map和map的使用差异
• 查看文档我们会发现unordered_map的支持增删查改且跟map的使用一模一样，关于使用我们这里就不再赘述和演示了。
• unordered_map和map的第一个差异是对key的要求不同，map要求Key支持小于比较，而unordered_map要求Key支持转成整形且支持等于比较，要理解unordered_map的这个两点要求得后续我们结合哈希表底层实现才能真正理解，也就是说这本质是哈希表的要求。
• unordered_map和map的第二个差异是迭代器的差异，map的iterator是双向迭代器，
unordered_map是单向迭代器，其次map底层是红黑树，红黑树是二叉搜索树，走中序遍历是有序的，所以map迭代器遍历是Key有序+去重。而unordered_map底层是哈希表，迭代器遍历是Key无序+去重。
• unordered_map和map的第三个差异是性能的差异，整体而言大多数场景下，unordered_map的增删查改更快一些，因为红黑树增删查改效率是O(logN) ，而哈希表增删查平均效率是 O(1)，具体可以参看下面代码的演示的对比差异。
pair<iterator, bool> insert(const value_type& val);
size_type erase(const key_type& k);
iterator find(const key_type& k);
mapped_type& operator[] (const key_type& k);1.5 unordered_multimap/unordered_multiset
• unordered_multimap/unordered_multiset跟multimap/multiset功能完全类似，支持Key冗余。
• unordered_multimap/unordered_multiset跟multimap/multiset的差异也是三个方面的差异，
key的要求的差异，iterator及遍历顺序的差异，性能的差异。
1.6 unordered_xxx的哈希相关接口
Buckets和Hash policy系列的接口分别是跟哈希桶和负载因子相关的接口，日常使用的角度我们不需要太关注。
| Buckets | 接口说明 |
|---|---|
| bucket_count | 返回容器中的桶数量 |
| max_bucket_count | 返回容器可以拥有的最大桶数 |
| bucket_size | 返回桶 n 中的元素数量 |
| bucket | 返回元素值 k 所在的桶号 |
| Hash policy | 接口说明 |
|---|---|
| load_factor | 返回容器中的当前负载因子 |
| max_load_factor | 获取或设置最大负载因子 |
| rehash | 将容器中的桶数量设置为 n 或更多，如果 n 大于容器中当前的桶数量（bucket_count），则会强制执行重新散列。新的桶数量可以等于或大于 n；如果 n 小于容器中当前的桶数量（bucket_count），该函数可能对桶数量没有影响，也可能不会强制执行重新散列，这取决于底层实现。rehash是哈希表的重建：容器中的所有元素将根据其哈希值重新排列到新的桶集中。这可能改变容器内元素的迭代顺序，当容器的负载因子即将超过其最大负载因子时，容器会自动执行rehash，请注意，此函数需要桶的数量作为参数。存在一个类似的函数 unordered_set::reserve，它需要容器中元素的数量作为参数。 |
| reserve | 将容器中的桶数量（bucket_count）设置为最适合至少包含 n 个元素的数量，如果 n 大于当前 bucket_count 乘以 max_load_factor，则容器中的 bucket_count 会增加，并强制进行重新哈希，如果 n 小于这个值，该函数可能没有任何效果(这取决于底层实现)。 |
二、用哈希表封装myunordered_map和myunordered_set
1. 源码及框架分析
SGI-STL30版本源代码中没有unordered_map和unordered_set，SGI-STL30版本是C++11之前的STL版本，这两个容器是C++11之后才更新的。但是SGI-STL30实现了哈希表，只容器的名字是hash_map和hash_set，他是作为非标准的容器出现的，非标准是指非C++标准规定必须实现的，源代码在hash_map/hash_set/stl_hash_map/stl_hash_set/stl_hashtable.h中hash_map和hash_set的实现结构框架核心部分截取出来如下：
// stl_hash_set
template <class Value, class HashFcn = hash<Value>,class EqualKey = equal_to<Value>,class Alloc = alloc>
class hash_set
{
private:typedef hashtable<Value, Value, HashFcn, identity<Value>,EqualKey, Alloc> ht;ht rep;
public:typedef typename ht::key_type key_type;typedef typename ht::value_type value_type;typedef typename ht::hasher hasher;typedef typename ht::key_equal key_equal;typedef typename ht::const_iterator iterator;typedef typename ht::const_iterator const_iterator;hasher hash_funct() const { return rep.hash_funct(); }key_equal key_eq() const { return rep.key_eq(); }
};
// stl_hash_map
template <class Key, class T, class HashFcn = hash<Key>,class EqualKey = equal_to<Key>,class Alloc = alloc>
class hash_map
{
private:typedef hashtable<pair<const Key, T>, Key, HashFcn,select1st<pair<const Key, T> >, EqualKey, Alloc> ht;ht rep;
public:typedef typename ht::key_type key_type;typedef T data_type;typedef T mapped_type;typedef typename ht::value_type value_type;typedef typename ht::hasher hasher;typedef typename ht::key_equal key_equal;typedef typename ht::iterator iterator;typedef typename ht::const_iterator const_iterator;
};
// stl_hashtable.h
template <class Value, class Key, class HashFcn,class ExtractKey, class EqualKey,class Alloc>
class hashtable {
public:typedef Key key_type;typedef Value value_type;typedef HashFcn hasher;typedef EqualKey key_equal;
private:hasher hash;key_equal equals;ExtractKey get_key;typedef __hashtable_node<Value> node;vector<node*, Alloc> buckets;size_type num_elements;
public:typedef __hashtable_iterator<Value, Key, HashFcn, ExtractKey, EqualKey,Alloc> iterator;pair<iterator, bool> insert_unique(const value_type& obj);const_iterator find(const key_type& key) const;
};
template <class Value>
struct __hashtable_node
{__hashtable_node* next;Value val;
};• 这里我们就不再画图分析了，通过源码可以看到，结构上hash_map和hash_set跟map和set的完全类似，复用同一个hashtable实现key和key/value结构，hash_set传给hash_table的是两个key，hash_map传给hash_table的是pair<const key, value>
• 需要注意的是源码里面跟map/set源码类似，命名风格比较乱。下面我们模拟一份自己的出来，就按自己的风格走了。
2. 模拟实现unordered_map和unordered_set
2.1 实现出复用哈希表的框架，并支持insert
• 参考源码框架，unordered_map和unordered_set复用之前我们实现的哈希表。
• 我们这里相比源码调整一下，key参数就用K，value参数就用V，哈希表中的数据类型，我们使用T。
• 其次跟map和set相比而言unordered_map和unordered_set的模拟实现类结构更复杂一点，但是大框架和思路是完全类似的。因为HashTable实现泛型时从内部无法知道模版参数T是K，还是pair<K, V>，并且insert内部进行插入时要用K对象转换成整形取模和K比较相等，因为pair的value不参与计算取模，且默认支持的是key和value一起比较相等，我们任何时候只需要比较K对象，所以我们在unordered_map和unordered_set层分别实现一个MapKeyOfT和SetKeyOfT的仿函数传给HashTable的KeyOfT，然后HashTable中通过KeyOfT仿函数取出T类型对象中的K对象，再转换成整形取模和K比较相等，具体细节参考如下代码实现。
// MyUnorderedSet.h
namespace zlr
{template<class K, class Hash = HashFunc<K>>class unordered_set{struct SetKeyOfT{const K& operator()(const K& key){return key;}};public:bool insert(const K& key){return _ht.Insert(key);}private:hash_bucket::HashTable<K, K, SetKeyOfT, Hash> _ht;};
}// MyUnorderedMap.h
namespace zlr
{template<class K, class V, class Hash = HashFunc<K>>class unordered_map{struct MapKeyOfT{const K& operator()(const pair<K, V>& kv){return kv.first;}};public:bool insert(const pair<K, V>& kv){return _ht.Insert(kv);}private:hash_bucket::HashTable<K, pair<K, V>, MapKeyOfT, Hash> _ht;};
}// HashTable.h
template<class K>
struct HashFunc
{size_t operator()(const K& key){return (size_t)key;}
};
namespace hash_bucket
{template<class T>struct HashNode{T _data;HashNode<T>* _next;HashNode(const T& data):_data(data), _next(nullptr){}};// 实现步骤：// 1、实现哈希表// 2、封装unordered_map和unordered_set的框架 解决KeyOfT// 3、iterator// 4、const_iterator// 5、key不支持修改的问题// 6、operator[]template<class K, class T, class KeyOfT, class Hash>class HashTable{typedef HashNode<T> Node;inline unsigned long __stl_next_prime(unsigned long n){static const int __stl_num_primes = 28;static const unsigned long __stl_prime_list[__stl_num_primes] ={53, 97, 193, 389, 769,1543, 3079, 6151, 12289, 24593,49157, 98317, 196613, 393241, 786433,1572869, 3145739, 6291469, 12582917, 25165843,50331653, 100663319, 201326611, 402653189, 805306457,1610612741, 3221225473, 4294967291};const unsigned long* first = __stl_prime_list;const unsigned long* last = __stl_prime_list + __stl_num_primes;const unsigned long* pos = lower_bound(first, last, n);return pos == last ? *(last - 1) : *pos;}public:HashTable(){_tables.resize(__stl_next_prime(_tables.size()), nullptr);}~HashTable(){// 依次把每个桶释放for (size_t i = 0; i < _tables.size(); i++){Node* cur = _tables[i];while (cur){Node* next = cur->_next;delete cur;cur = next;}_tables[i] = nullptr;}}bool Insert(const T& data){KeyOfT kot;if (Find(kot(data)))return false;Hash hs;size_t hashi = hs(kot(data)) % _tables.size();// 负载因子==1扩容if (_n == _tables.size()){vector<Node*> newtables(__stl_next_prime(_tables.size()),nullptr);for (size_t i = 0; i < _tables.size(); i++){Node* cur = _tables[i];while (cur){Node* next = cur->_next;// 旧表中结点，挪动新表重新映射的位置size_t hashi = hs(kot(cur->_data)) % newtables.size();// 头插到新表cur->_next = newtables[hashi];newtables[hashi] = cur;cur = next;}_tables[i] = nullptr;}_tables.swap(newtables);}// 头插Node* newnode = new Node(data);newnode->_next = _tables[hashi];_tables[hashi] = newnode;++_n;return true;}private:vector<Node*> _tables; // 指针数组size_t _n = 0; // 表中存储数据个数};
}2.2 支持iterator的实现
iterator核心源代码
template <class Value, class Key, class HashFcn,class ExtractKey, class EqualKey, class Alloc>
struct __hashtable_iterator {typedef hashtable<Value, Key, HashFcn, ExtractKey, EqualKey, Alloc>hashtable;typedef __hashtable_iterator<Value, Key, HashFcn,ExtractKey, EqualKey, Alloc>iterator;typedef __hashtable_const_iterator<Value, Key, HashFcn,ExtractKey, EqualKey, Alloc>const_iterator;typedef __hashtable_node<Value> node;typedef forward_iterator_tag iterator_category;typedef Value value_type;node* cur;hashtable* ht;__hashtable_iterator(node* n, hashtable* tab) : cur(n), ht(tab) {}__hashtable_iterator() {}reference operator*() const { return cur->val; }
#ifndef __SGI_STL_NO_ARROW_OPERATORpointer operator->() const { return &(operator*()); }
#endif /* __SGI_STL_NO_ARROW_OPERATOR */iterator& operator++();iterator operator++(int);bool operator==(const iterator& it) const { return cur == it.cur; }bool operator!=(const iterator& it) const { return cur != it.cur; }
};
template <class V, class K, class HF, class ExK, class EqK, class A>
__hashtable_iterator<V, K, HF, ExK, EqK, A>&
__hashtable_iterator<V, K, HF, ExK, EqK, A>::operator++()
{const node* old = cur;cur = cur->next;if (!cur) {size_type bucket = ht->bkt_num(old->val);while (!cur && ++bucket < ht->buckets.size())cur = ht->buckets[bucket];}return *this;
}iterator实现思路分析
• iterator实现的大框架跟list的iterator思路是一致的，用一个类型封装结点的指针，再通过重载运算符实现，迭代器像指针一样访问的行为，要注意的是哈希表的迭代器是单向迭代器。
• 这里的难点是operator++的实现。iterator中有一个指向结点的指针，如果当前桶下面还有结点，则结点的指针指向下一个结点即可。如果当前桶走完了，则需要想办法计算找到下一个桶。这里的难点是反而是结构设计的问题，参考上面的源码，我们可以看到iterator中除了有结点的指针，还有哈希表对象的指针，这样当前桶走完了，要计算下一个桶就相对容易多了，用key值计算出当前桶位置，依次往后找下一个不为空的桶即可。
• begin()返回第一个桶中第一个节点指针构造的迭代器，我们需要遍历找到第一个节点然后返回，这里我们可以判断下如果哈希表内没有节点直接结束。这里end()返回迭代器可以用空表示。
• unordered_set的iterator也不支持修改，因此这里我们就参考前面set/map的设计，我们把unordered_set的第二个模板参数改成const K即可， HashTable<K, const K, SetKeyOfT, Hash> _ht;
• unordered_map的iterator不支持修改key但是可以修改value，我们把unordered_map的第二个模板参数pair的第一个参数改成const K即可， HashTable<K, pair<const K, V>,
MapKeyOfT, Hash> _ht;
在封装迭代器时，与前文map/set中不同，这里因为operator++()遍历，我们需要根据哈希表的数组、哈希函数确定桶的位置，而后面封装的哈希表接口又会返回迭代器，所以这里实际上相互包含，我们需要在迭代器上方声明一下哈希表。
// HashTable.h
template<class K>
struct HashFunc
{size_t operator()(const K& key){return (size_t)key;}
};
// 特化
template<>
struct HashFunc<string>
{size_t operator()(const string& key){size_t hash = 0;for (auto e : key){hash *= 131;hash += e;}return hash;}
};//封装的哈希桶
namespace hash_bucket
{template<class T>struct HashNode{T _data;HashNode<T>* _next;HashNode(const T& data):_data(data), _next(nullptr){}};// 因为哈希表、迭代器实现内部相互包含，这里需要添加前置声明template<class K, class T, class KeyOfT, class Hash>class HashTable;template<class K, class T, class Ptr, class Ref, class KeyOfT, class Hash>struct HTIterator{typedef HashNode<T> Node;typedef HTIterator<K, T, Ptr, Ref, KeyOfT, Hash> Self;Node* _node;const HashTable<K, T, KeyOfT, Hash>* _pht;HTIterator(Node* node, const HashTable<K, T, KeyOfT, Hash>* pht):_node(node), _pht(pht){}Ref operator*(){return _node->_data;}Ptr operator->(){return &_node->_data;}bool operator!=(const Self& s){return _node != s._node;}Self& operator++(){if (_node->_next){// 当前桶还有节点_node = _node->_next;}else{// 当前桶走完了，找下一个不为空的桶KeyOfT kot;Hash hs;//取出key,并转换成整形size_t hashi = hs(kot(_node->_data)) % _pht->_tables.size();++hashi;while (hashi < _pht->_tables.size()){if (_pht->_tables[hashi]){break;}++hashi;}if (hashi == _pht->_tables.size()){_node = nullptr; // end()}else{_node = _pht->_tables[hashi];}}return *this;}};//封装实现的哈希表内部功能template<class K, class T, class KeyOfT, class Hash>class HashTable{// 友元声明template<class K, class T, class Ptr, class Ref, class KeyOfT, classHash>friend struct HTIterator;typedef HashNode<T> Node;public:typedef HTIterator<K, T, T*, T&, KeyOfT, Hash> Iterator;typedef HTIterator<K, T, const T*, const T&, KeyOfT, Hash>ConstIterator;Iterator Begin(){if (_n == 0)return End();for (size_t i = 0; i < _tables.size(); i++){Node* cur = _tables[i];if (cur){return Iterator(cur, this);}}return End();}Iterator End(){return Iterator(nullptr, this);}ConstIterator Begin() const{if (_n == 0)return End();for (size_t i = 0; i < _tables.size(); i++){Node* cur = _tables[i];if (cur){return ConstIterator(cur, this);}}return End();}ConstIterator End() const{return ConstIterator(nullptr, this);}inline unsigned long __stl_next_prime(unsigned long n){static const int __stl_num_primes = 28;static const unsigned long __stl_prime_list[__stl_num_primes] ={53, 97, 193, 389, 769,1543, 3079, 6151, 12289, 24593,49157, 98317, 196613, 393241, 786433,1572869, 3145739, 6291469, 12582917, 25165843,50331653, 100663319, 201326611, 402653189, 805306457,1610612741, 3221225473, 4294967291};const unsigned long* first = __stl_prime_list;const unsigned long* last = __stl_prime_list +__stl_num_primes;const unsigned long* pos = lower_bound(first, last, n);return pos == last ? *(last - 1) : *pos;}HashTable(){_tables.resize(__stl_next_prime(_tables.size()), nullptr);}~HashTable(){// 依次把每个桶释放for (size_t i = 0; i < _tables.size(); i++){Node* cur = _tables[i];while (cur){Node* next = cur->_next;delete cur;cur = next;}_tables[i] = nullptr;}}pair<Iterator, bool> Insert(const T& data){KeyOfT kot;Iterator it = Find(kot(data));if (it != End())return make_pair(it, false);Hash hs;size_t hashi = hs(kot(data)) % _tables.size();// 负载因子==1扩容if (_n == _tables.size()){vector<Node*>newtables(__stl_next_prime(_tables.size() + 1), nullptr);for (size_t i = 0; i < _tables.size(); i++){Node* cur = _tables[i];while (cur){Node* next = cur->_next;// 旧表中节点，挪动新表重新映射的位置size_t hashi = hs(kot(cur->_data)) %newtables.size();// 头插到新表cur->_next = newtables[hashi];newtables[hashi] = cur;cur = next;}_tables[i] = nullptr;}_tables.swap(newtables);}// 头插Node* newnode = new Node(data);newnode->_next = _tables[hashi];_tables[hashi] = newnode;++_n;return make_pair(Iterator(newnode, this), true);}Iterator Find(const K& key){KeyOfT kot;Hash hs;size_t hashi = hs(key) % _tables.size();Node* cur = _tables[hashi];while (cur){if (kot(cur->_data) == key){return Iterator(cur, this);}cur = cur->_next;}return End();}bool Erase(const K& key){KeyOfT kot;Hash hs;size_t hashi = hs(key) % _tables.size();Node* prev = nullptr;Node* cur = _tables[hashi];while (cur){if (kot(cur->_data) == key){if (prev == nullptr){_tables[hashi] = cur->_next;}else{prev->_next = cur->_next;}delete cur;--_n;return true;}prev = cur;cur = cur->_next;}return false;}private:vector<Node*> _tables; // 指针数组size_t _n = 0; // 表中存储数据个数};
}2.3 map支持[]
• unordered_map要支持[]主要需要修改insert返回值支持，修改HashTable中的insert返回值为
pair<Iterator, bool> Insert(const T& data)。
• 有了insert支持[]实现就很简单了，具体参考下面代码实现
pair<Iterator, bool> Insert(const T& data){KeyOfT kot;Iterator it = Find(kot(data));if (it != End())return make_pair(it, false);Hash hs;size_t hashi = hs(kot(data)) % _tables.size();// 负载因子==1扩容if (_n == _tables.size()){vector<Node*>newtables(__stl_next_prime(_tables.size() + 1), nullptr);for (size_t i = 0; i < _tables.size(); i++){Node* cur = _tables[i];while (cur){Node* next = cur->_next;// 旧表中节点，挪动新表重新映射的位置size_t hashi = hs(kot(cur->_data)) %newtables.size();// 头插到新表cur->_next = newtables[hashi];newtables[hashi] = cur;cur = next;}_tables[i] = nullptr;}_tables.swap(newtables);}// 头插Node* newnode = new Node(data);newnode->_next = _tables[hashi];_tables[hashi] = newnode;++_n;return make_pair(Iterator(newnode, this), true);}2.4 bit::unordered_map和bit::unordered_set代码实现
有了哈希表及其迭代器的封装后，我们在这基础上再封装一层来实现unordered系列容器
// MyUnorderedSet.h
namespace zlr
{template<class K, class Hash = HashFunc<K>>class unordered_set{struct SetKeyOfT{const K& operator()(const K& key){return key;}};public:typedef typename hash_bucket::HashTable<K, const K, SetKeyOfT,Hash>::Iterator iterator;typedef typename hash_bucket::HashTable<K, const K, SetKeyOfT,Hash>::ConstIterator const_iterator;iterator begin(){return _ht.Begin();}iterator end(){return _ht.End();}const_iterator begin() const{return _ht.Begin();}const_iterator end() const{return _ht.End();}pair<iterator, bool> insert(const K& key){return _ht.Insert(key);}iterator Find(const K& key){return _ht.Find(key);}bool Erase(const K& key){return _ht.Erase(key);}private:hash_bucket::HashTable<K, const K, SetKeyOfT, Hash> _ht;};void test_set(){unordered_set<int> s;int a[] = { 4, 2, 6, 1, 3, 5, 15, 7, 16, 14, 3,3,15 };for (auto e : a){s.insert(e);}for (auto e : s){cout << e << " ";}cout << endl;unordered_set<int>::iterator it = s.begin();while (it != s.end()){// 不支持修改//*it += 1;cout << *it << " ";++it;}cout << endl;}
}// MyUnorderedMap.h
namespace zlr
{template<class K, class V, class Hash = HashFunc<K>>class unordered_map{struct MapKeyOfT{const K& operator()(const pair<K, V>& kv){return kv.first;}};public:typedef typename hash_bucket::HashTable<K, pair<const K, V>,MapKeyOfT, Hash>::Iterator iterator;typedef typename hash_bucket::HashTable<K, pair<const K, V>,MapKeyOfT, Hash>::ConstIterator const_iterator;iterator begin(){return _ht.Begin();}iterator end(){return _ht.End();}const_iterator begin() const{return _ht.Begin();}const_iterator end() const{return _ht.End();}pair<iterator, bool> insert(const pair<K, V>& kv){return _ht.Insert(kv);}V& operator[](const K& key){pair<iterator, bool> ret = _ht.Insert(make_pair(key, V()));return ret.first->second;}iterator Find(const K& key){return _ht.Find(key);}bool Erase(const K& key){return _ht.Erase(key);}private:hash_bucket::HashTable<K, pair<const K, V>, MapKeyOfT, Hash> _ht;};void test_map(){unordered_map<string, string> dict;dict.insert({ "sort", "排序" });dict.insert({ "left", "左边" });dict.insert({ "right", "右边" });dict["left"] = "左边，剩余";dict["insert"] = "插入";dict["string"];unordered_map<string, string>::iterator it = dict.begin();while (it != dict.end()){// 不能修改first，可以修改second//it->first += 'x';it->second += 'x';cout << it->first << ":" << it->second << endl;++it;}cout << endl;}
}// HashTable.h
template<class K>
struct HashFunc
{size_t operator()(const K& key){return (size_t)key;}
};
// 特化
template<>
struct HashFunc<string>
{size_t operator()(const string& key){size_t hash = 0;for (auto e : key){hash *= 131;hash += e;}return hash;}
};namespace hash_bucket
{template<class T>struct HashNode{T _data;HashNode<T>* _next;HashNode(const T& data):_data(data), _next(nullptr){}};// 前置声明template<class K, class T, class KeyOfT, class Hash>class HashTable;template<class K, class T, class Ptr, class Ref, class KeyOfT, class Hash>struct HTIterator{typedef HashNode<T> Node;typedef HTIterator<K, T, Ptr, Ref, KeyOfT, Hash> Self;Node* _node;const HashTable<K, T, KeyOfT, Hash>* _pht;HTIterator(Node* node, const HashTable<K, T, KeyOfT, Hash>* pht):_node(node), _pht(pht){}Ref operator*(){return _node->_data;}Ptr operator->(){return &_node->_data;}bool operator!=(const Self& s){return _node != s._node;}Self& operator++(){if (_node->_next){// 当前桶还有节点_node = _node->_next;}else{// 当前桶走完了，找下一个不为空的桶KeyOfT kot;Hash hs;size_t hashi = hs(kot(_node->_data)) % _pht->_tables.size();++hashi;while (hashi < _pht->_tables.size()){if (_pht->_tables[hashi]){break;}++hashi;}if (hashi == _pht->_tables.size()){_node = nullptr; // end()}else{_node = _pht->_tables[hashi];}}return *this;}};template<class K, class T, class KeyOfT, class Hash>class HashTable{// 友元声明template<class K, class T, class Ptr, class Ref, class KeyOfT, classHash>friend struct HTIterator;typedef HashNode<T> Node;public:typedef HTIterator<K, T, T*, T&, KeyOfT, Hash> Iterator;typedef HTIterator<K, T, const T*, const T&, KeyOfT, Hash>ConstIterator;Iterator Begin(){if (_n == 0)return End();for (size_t i = 0; i < _tables.size(); i++){Node* cur = _tables[i];if (cur){return Iterator(cur, this);}}return End();}Iterator End(){return Iterator(nullptr, this);}ConstIterator Begin() const{if (_n == 0)return End();for (size_t i = 0; i < _tables.size(); i++){Node* cur = _tables[i];if (cur){return ConstIterator(cur, this);}}return End();}ConstIterator End() const{return ConstIterator(nullptr, this);}inline unsigned long __stl_next_prime(unsigned long n){static const int __stl_num_primes = 28;static const unsigned long __stl_prime_list[__stl_num_primes] ={53, 97, 193, 389, 769,1543, 3079, 6151, 12289, 24593,49157, 98317, 196613, 393241, 786433,1572869, 3145739, 6291469, 12582917, 25165843,50331653, 100663319, 201326611, 402653189, 805306457,1610612741, 3221225473, 4294967291};const unsigned long* first = __stl_prime_list;const unsigned long* last = __stl_prime_list +__stl_num_primes;const unsigned long* pos = lower_bound(first, last, n);return pos == last ? *(last - 1) : *pos;}HashTable(){_tables.resize(__stl_next_prime(_tables.size()), nullptr);}~HashTable(){// 依次把每个桶释放for (size_t i = 0; i < _tables.size(); i++){Node* cur = _tables[i];while (cur){Node* next = cur->_next;delete cur;cur = next;}_tables[i] = nullptr;}}pair<Iterator, bool> Insert(const T& data){KeyOfT kot;Iterator it = Find(kot(data));if (it != End())return make_pair(it, false);Hash hs;size_t hashi = hs(kot(data)) % _tables.size();// 负载因子==1扩容if (_n == _tables.size()){vector<Node*>newtables(__stl_next_prime(_tables.size() + 1), nullptr);for (size_t i = 0; i < _tables.size(); i++){Node* cur = _tables[i];while (cur){Node* next = cur->_next;// 旧表中节点，挪动新表重新映射的位置size_t hashi = hs(kot(cur->_data)) %newtables.size();// 头插到新表cur->_next = newtables[hashi];newtables[hashi] = cur;cur = next;}_tables[i] = nullptr;}_tables.swap(newtables);}// 头插Node* newnode = new Node(data);newnode->_next = _tables[hashi];_tables[hashi] = newnode;++_n;return make_pair(Iterator(newnode, this), true);}Iterator Find(const K& key){KeyOfT kot;Hash hs;size_t hashi = hs(key) % _tables.size();Node* cur = _tables[hashi];while (cur){if (kot(cur->_data) == key){return Iterator(cur, this);}cur = cur->_next;}return End();}bool Erase(const K& key){KeyOfT kot;Hash hs;size_t hashi = hs(key) % _tables.size();Node* prev = nullptr;Node* cur = _tables[hashi];while (cur){if (kot(cur->_data) == key){if (prev == nullptr){_tables[hashi] = cur->_next;}else{prev->_next = cur->_next;}delete cur;--_n;return true;}prev = cur;cur = cur->_next;}return false;}private:vector<Node*> _tables; // 指针数组size_t _n = 0; // 表中存储数据个数};
}