关于哈希表的使用和原理

哈希表是一种数据结构，它可以根据键值（Key value）直接访问数据，提高查找的效率。

哈希表的原理：

        通过一个哈希函数（Hash function）将键值映射到一个数组的某个位置，这个位置也叫做哈希地址（Hash address）。如果不同的键值产生了相同的哈希地址，就会发生哈希冲突（Hash collision），这时候需要采用一些方法来解决冲突，比如开放地址法（Open addressing）或链表法（Chaining）。

哈希表的使用方法：

        先创建一个足够大的数组，然后定义一个合适的哈希函数，根据数据的特点和分布来设计。当要插入或查找一个数据时，先用哈希函数计算出它的哈希地址，然后在数组中找到对应的位置，如果该位置为空，就可以直接插入或返回查找失败；如果该位置已经有数据，就需要判断数据的键值是否和要插入或查找的数据相同，如果相同，就可以更新或返回查找成功；如果不同，就需要根据冲突解决方法来寻找下一个位置，直到找到空位或相同键值为止。

哈希表的优点：

        查找和插入的时间复杂度都是接近O(1)的，比其他的数据结构如树或链表都要快。

哈希表的缺点：

        它需要额外的空间来存储数组，而且数组的大小不容易调整；另外，哈希表的性能也依赖于哈希函数的设计，如果哈希函数不合理，会导致哈希冲突过多，降低效率。

下面，是我程序里面写的一个示例：

        大概用法就是通过查询对应的编号，来找到对应的函数，做一个函数的转绑，当然这只是哈希表的一种逻辑思路，哈希表的函数和使用逻辑都需要你自己去设计

	//创建一个哈希表，用于存储寄存器地址和处理函数的对应关系
	std::unordered_map<WORD, AdpFunc> reg_func_map_Ctl03;
	std::unordered_map<WORD, AdpFunc> reg_func_map_Ctl04;

	for (auto& auFun : m_vecRebindFun_03)
	{
		reg_func_map_Ctl03[auFun.wRegNo] = auFun.rbfunc;
	}

	//遍历m_vecRdCmd_03和auVec.vecModBusReg两个向量，使用哈希表中的数据来重新绑定处理函数
	for (auto& auVec : m_vecRdCmd_03)
	{
		for (auto& auDb : auVec.vecModBusReg)
		{
			if (reg_func_map_Ctl03.count(auDb.wRegNo) > 0) //如果哈希表中存在该寄存器地址
			{
				auDb.func = reg_func_map_Ctl03[auDb.wRegNo]; //重新绑定处理函数
			}
		}
	}

	for (auto& auFun : m_vecRebindFun_04)
	{
		reg_func_map_Ctl04[auFun.wRegNo] = auFun.rbfunc;
	}

	//遍历m_vecRdCmd_04和auVec.vecModBusReg两个向量，使用哈希表中的数据来重新绑定处理函数
	for (auto& auVec : m_vecRdCmd_04)
	{
		for (auto& auDb : auVec.vecModBusReg)
		{
			if (reg_func_map_Ctl04.count(auDb.wRegNo) > 0) //如果哈希表中存在该寄存器地址
			{
				auDb.func = reg_func_map_Ctl04[auDb.wRegNo]; //重新绑定处理函数
			}
		}
	}

我这里用的count只是找到有没有这个键值，没用明确要找到某个键值，可以换成find明确