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
- 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。 - 灵活API - 兼容SGI的
hash_map
接口,易于集成到现有代码中。 - 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。
- 支持IO操作 - 可读写哈希表至磁盘,方便数据持久化。
- 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
创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考