探索高效空间利用率的哈希表：`sparsehash`

探索高效空间利用率的哈希表：sparsehash

sparsehashC++ associative containers项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/sp/sparsehash

项目介绍

sparsehash 是一个开源项目，包含了多种基于哈希映射的数据结构实现，如 sparse_hash_map 和 dense_hash_map，同时也提供了对应的哈希集合实现。这些类库在 API 上与 SGI 的 hash_map 类相似，但它们各自具有不同的性能特征和使用要求。

项目技术分析

sparsehash 实现了一种基于散列的内部二次探测方法，这种设计既节省了存储空间（每个条目仅需1-2位），又保证了良好的时间效率。所有实现都采用哈希表并利用内部的二次探测，这意味着没有额外的指针开销，并且对于好的哈希函数，查找速度非常快。

• sparse_hash_map 以极低的空间开销为特点，适合于内存有限的环境。
• dense_hash_map 则以其快速查找性能著称，尤其适用于对查找速度有高要求的应用。

项目支持在各种现代C++系统上编译，包括 Linux、Solaris、FreeBSD、macOS 和 Windows。通过简单的 ./configure 和 make 命令即可完成编译，并可以使用 make install 安装到系统中。

应用场景

sparsehash 可广泛应用于需要高效数据存储和检索的各种领域，比如：

• 缓存系统，快速查找和更新数据。
• 数据分析平台，处理大量键值对的数据。
• 网络爬虫，保存和查找网页URL等信息。
• 计算机科学研究，用于算法实现和性能测试。

项目特点

1. 高效空间利用率 - sparse_hash_map 使用极少的内存，而 dense_hash_map 虽然相对占用更多空间，但查找速度快。
2. 灵活API - 兼容SGI的hash_map接口，易于集成到现有代码中。
3. 自定义空值和删除值 - 用户可设置空桶和删除桶的值，增加了操作灵活性。
4. 支持IO操作 - 可读写哈希表至磁盘，方便数据持久化。
5. sparsetable - 提供一种稀疏数组的实现，只存储非零元素，节省空间。

请注意，dense_hash_map 需要设定空值，如果进行元素删除还需设定删除值，这可能会限制某些应用的情况。另外，sparse_hash_map 在删除元素后不会立即释放内存，而是会在下次插入时自动紧凑化。

通过使用 sparsehash，开发者可以根据特定场景的需求选择合适的哈希表实现，以达到性能和空间的最佳平衡。这个项目不仅提供了高性能的工具，还提供了丰富的文档，帮助用户理解和运用这些工具。

现在就加入 sparsehash 社区，探索如何优化你的哈希数据结构性能吧！

sparsehashC++ associative containers项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/sp/sparsehash