探秘sparsepp：超高效的C++哈希映射库
项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/sp/sparsepp 在追求性能和内存效率的软件开发中，选择正确的数据结构至关重要。sparsepp就是这样一款专为C++设计的高效哈希映射库，它源自Google的sparsehash，但在某些关键特性上有所提升，使其在特定场景下更具优势。
项目介绍
sparsepp是一个轻量级的、单头文件的哈希映射库，旨在成为C++中的一个无缝替代unordered_map和unordered_set的选择。它的设计目标是：
- 低内存占用（平均每个条目仅占用1字节），尤其是 resize 时内存开销极小。
- 高效：通常比编译器内置的
unordered_map/set或Boost的实现更快。 - 支持C++11标准。
- 测试覆盖Windows（VS2010-2015，g++）、Linux（g++，clang++）以及MacOS（clang++）等平台。
通过优化的内存管理策略，sparsepp能提供出色的性能与内存使用率平衡，一般情况下优于编译器自带的unordered_map。只有Google的dense_hash_map在速度上表现更优，但代价是更大的内存消耗，特别是在预知地图最终大小的情况下。
项目技术分析
sparsepp的核心是开放寻址法，这意味着所有的哈希表项都存储在一个大数组中，冲突通过探测解决。这种方法的一个问题是resize时会带来内存的显著增长（通常 resize 后内存使用量达到原始大小的三倍）。sparsepp则成功解决了这一问题，使得resize时内存峰值只出现轻微波动。
应用场景示例
#include <iostream>
#include <string>
#include <sparsepp/spp.h>
using spp::sparse_hash_map;
int main() {
// 创建一个字符串到字符串的哈希映射
sparse_hash_map<std::string, std::string> email = {
{"tom", "tom@gmail.com"},
{"jeff", "jk@gmail.com"},
{"jim", "jimg@microsoft.com"}
};
// 遍历并打印键值对
for (const auto& n : email)
std::cout << n.first << "'s email is: " << n.second << "\n";
// 添加新条目
email["bill"] = "bg@whatever.com";
// 并打印
std::cout << "bill's email is: " << email["bill"] << "\n";
return 0;
}
安装与使用
sparsepp是一个头文件库，无需编译。安装只需将sparsepp目录复制到方便的项目路径，并在源代码中包含<sparsepp/spp.h>即可。
注意事项
- 删除元素可能导致迭代器失效。
- 插入新元素也可能使迭代器失效。
- 存储在sparsepp中的值引用，在插入/删除操作后可能会被失效。
使用指南
如同上面的示例所示，你需要包含头文件：#include <sparsepp/spp.h>。这个头文件提供了如下的类定义：
namespace spp {
template <class Key,
class T,
class HashFcn = spp_hash<Key>,
class EqualKey = std::equal_to<Key>,
class Alloc = libc_allocator_with_realloc<std::pair<const Key, T>>>
class sparse_hash_map;
template <class Value,
class HashFcn = spp_hash<Value>,
class EqualKey = std::equal_to<Value>,
class Alloc = libc_allocator_with_realloc<Value>>
class sparse_hash_set;
};
这些类提供了与std::unordered_map和std::unordered_set相同的接口，但是有些区别：
-
调用
erase()可能使迭代器无效。但是，符合C++11标准，范围删除函数返回一个迭代器，指向最后被删除的元素之后的位置，这使得遍历和按条件删除元素变得简单。 -
由于没有分桶，Bucket API已适应：
max_bucket_count等价于max_size，而bucket_count返回sparsetable的大小，通常是插入元素数的两倍。 -
插入到sparsepp的值必须可拷贝且可移动，或者仅可移动。
特点
- 极低的内存开销，特别是resize过程中。
- 多平台兼容性，经过广泛测试。
- 提供了自定义哈希函数以适应不同的需求。
- 为用户提供自定义类的哈希函数模板，易于扩展。
- 支持序列化和反序列化功能。
结论
对于那些关注性能和内存效率的开发者来说，sparsepp是一个值得尝试的库。在需要高效哈希映射且不介意一些限制的情况下，sparsepp可以成为你的首选工具。它以卓越的内存管理和出色的执行速度为你提供强大支持。
创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
