简单模拟实现unordered_set和unordered_map以及其底层hashtable

本文深入探讨了哈希表的底层实现原理,包括unordered_map和unordered_set的数据结构和操作细节。通过模拟实现,展示了如何使用指针数组和链表来构建哈希表,并解释了哈希函数、碰撞解决策略以及迭代器的使用。

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理解底层结构

unordered_map和unordered_set底层采用的是哈希桶的数据结构,说白了就是一个指针数组。每个数组单位称为一个桶,这个桶就是一个结点单链表。通过哈希散列函数映射到数组中的具体某个位置后,将数据形成一个新的桶结点插入进单链表。

模拟实现hashtable就是实现一个维护指针数组的类。

namespace HASH_BUCKET
{
	template<class K, class V, class Hash, class GetKey>
	class HashTable;//前置声明
	//K:键值
	//V:值
	//Hash:hash函数
	//GetKey:根据V获取key

	template<class T>
	struct HashNode
	{
		HashNode(const T& val)
			:_data(val)  
		{}
		HashNode<T>* next = nullptr;
		T _data;
	};


	template<class K, class V, class Hash, class GetKey>
	class HashTableIterator
	{
		typedef typename HashTableIterator<K, V, Hash, GetKey> iterator;
		typedef typename HashNode<V> Node;
		typedef typename HashTable<K, V, Hash, GetKey> Table;
	public:
		HashTableIterator(Node* node, Table* table)
			:elem(node), _ptable(table)
		{}
		iterator operator++()
		{
			//1.判断当前桶后面是否还有元素
			Node* cur = elem->next;
			if (!cur)
			{
				int index = get_key(elem->_data);
				while (!cur&&++index < _ptable->_hashtable.size())
					cur = _ptable->_hashtable[index];
			}
			elem = cur;
			return *this;
		}
		V& operator*() const
		{
			return elem->_data;
		}
		V* operator->() const
		{
			return &(operator*());
		}
		
	private:
		Node* elem;
		Table* _ptable;
	};

	template<class K, class V, class Hash, class GetKey>

	class HashTable
	{
		typedef typename HashTableIterator<K, V, Hash, GetKey> iterator;
		typedef typename HashNode<V> Node;

		GetKey get_key;
	public:
		pair<iterator, bool> Insert(const V& _kv)
		{
			//判断是否需要新表
			if (_dataNum == _hashtable.size())
			{
				HashTable newTable;
				int newSize = _hashtable.size() == 0 ? 10 : _hashtable.size() * 2;
				newTable._hashtable.resize(newSize);
				for (int i = 0; i < _hashtable.size(); ++i)
				{
					Node* cur = _hashtable[i];
					while (cur)
					{
						newTable.Insert(cur->_data);
						newTable._dataNum++;
						cur = cur->next;
					}
				}
				_hashtable.swap(newTable._hashtable);
			}
			//为待插入元素初始化并开辟空间,源码用的是alloc
			Node* newNode = new Node(_kv);
			//判断插入bucket number
			size_t key = get_key(_kv);
			int index = HashFunc(key, _hashtable.size());
			//头插
			Node* head = _hashtable[index];
			while (head)
			{
				if (get_key(head->_data) == get_key(_kv))
				{
					iterator it(head, this);
					return make_pair(it, false);
				}
				head = head->next;
			}

			newNode->next = _hashtable[index];
			_hashtable[index] = newNode;

			++_dataNum;
			iterator it(newNode, this);
			return make_pair(it, true);
		}
		iterator Find(const K& key)
		{
			int index = HashFunc(key, _hashtable.size());
			Node* cur = _hashtable[index];
			while (cur)
			{
				if (get_key(cur->_data) == key)
					return iterator(cur,this);
				++cur;
			}
			return end();
		}
		bool Erase(K& key)
		{
			int index = HashFunc(key, _hashtable.size());
			Node* cur = _hashtable[index];
			Node* prev = cur;
			while (cur)
			{
				if (get_key(cur->_data) == key)
				{
					if (cur == _hashtable[index])
						_hashtable[index] = nullptr;
					else
						prev->next = cur->next;
					delete cur;
					return true;
				}
				prev = cur;
				cur = prev->next;
			}
			return false;
		}
		bool Erase(iterator& it)
		{
			K key = get_key(it.elem->_data);
			return Erase(key);
		}
		iterator& operator [](const K& key)
		{
			if (_hashtable[get_key(key)] != nullptr)
				return iterator(_hashtable[get_key(key)], this);
			else
				return end();
		}
		//哈希散列函数
		size_t HashFunc(const K& key, size_t size)
		{
			Hash hash;
			return hash(key) % size;
		}
		iterator begin()
		{
			for (int i = 0; i < _hashtable.size(); i++)
				if (_hashtable[i])
					return iterator(_hashtable[i], this);
			return end();
		}
		iterator end()
		{
			return iterator(0, this);
		}
		void clear()
		{
			for (int i = 0; i < _hashtable.size(); i++)
			{
				while (_hashtable[i])
				{
					cur = _hashtable[i];
					_hashtable[i] = cur->next;
					delete cur;
				}
			}
		}
	private:
		vector<Node*> _hashtable;
		//记录当前哈希桶中数据个数。
		size_t _dataNum = 0;
	};
}

模拟实现unordered_set

namespace lei
{
	template<class K, class V, class Hash = _Hash<K>, class GetKey = _Select<pair<K, V>>>
	class unordered_set;//前置声明

	template<class V>
	struct _Select
	{
		size_t operator()(const V& value)
		{
			return value;
		}
	};
	template<class K>
	struct _Hash
	{
		size_t operator()(const K& key)
		{
			return key;
		}
	};
	template<>
	struct _Hash<string>
	{
		size_t operator()(const string& str)
		{
			int sum = 0;
			for (int i = 0; i < str.size(); i++)
			{
				sum = sum + sum * 131 + str[i];
			}
			return sum;
		}
	};

	template<class K,  class Hash = _Hash<K>, class GetKey = _Select<K>>
	class unordered_set
	{
	public:
		typedef HASH_BUCKET::HashTable<K, pair<K, K>, Hash, GetKey> HashSet;
		typedef typename HASH_BUCKET::HashTableIterator < K, pair<K, K>, Hash, GetKey> Iterator;

	public:
		size_t size() const
		{
			return _set._dataNum;
		}
		size_t bucket_count() const
		{
			return _set._hashtable.size();
		}
		bool empty() const
		{
			return _set._dataNum == 0;
		}
		Iterator begin()
		{
			return _set.begin();
		}
		Iterator end()
		{
			return _set.end();
		}

		pair<Iterator, bool> insert(const pair<K, K>& _kv)
		{
			return _set.Insert(_kv);
		}
		bool erase(const K& key)
		{
			return _set.Erase(key);
		}
		bool erase(Iterator& it)
		{
			return _set.Erase(it);
		}
		void clear()
		{
			return _set.clear();
		}
	private:
		HashSet _set;
	};
}

模拟实现unordered_map

namespace lei
{
	template<class K, class V, class Hash = _Hash<K>, class GetKey = _Select<pair<K, V>>>
	class unordered_map;//前置声明

	template<class V>
	struct _Select
	{
		size_t operator()(const V& value)
		{
			return value.first;
		}
	};
	template<class K>
	struct _Hash
	{
		size_t operator()(const K& key)
		{
			return key;
		}
	};
	template<>
	struct _Hash<string>
	{
		size_t operator()(const string& str)
		{
			int sum = 0;
			for (int i = 0; i < str.size(); i++)
			{
				sum = sum + sum * 131 + str[i];
			}
			return sum;
		}
	};

	template<class K, class V, class Hash = _Hash<K>, class GetKey = _Select<pair<K,V>>>
	class unordered_map
	{
	public:
		typedef HASH_BUCKET::HashTable<K, pair<K,V>, Hash, GetKey> HashMap;
		typedef typename HASH_BUCKET::HashTableIterator < K, pair<K, V>, Hash, GetKey> Iterator;

	public:
		size_t size() const
		{
			return _map._dataNum;
		}
		size_t bucket_count() const
		{
			return _map._hashtable.size();
		}
		bool empty() const
		{
			return _map._dataNum == 0;
		}
		Iterator begin()
		{
			return _map.begin();
		}
		Iterator end()
		{
			return _map.end();
		}

		pair<Iterator, bool> insert(const pair<K, V>& _kv)
		{
			return _map.Insert(_kv);
		}
		bool erase(const K& key)
		{
			return _map.Erase(key);
		}
		bool erase(Iterator& it)
		{
			return _map.Erase(it);
		}
		void clear()
		{
			return _map.clear();
		}
	private:
		HashMap _map;
	};
}
<think>好的,用户想了解C++中unordered_map底层实现原理数据结构。首先,我需要回忆一下相关的知识。unordered_map是C++标准库中的一个关联容器,它基于哈希表实现哈希表的关键部分是哈希函数解决冲突的方法。常见的冲突解决方法有开放寻址法链地址法。 根据引用内容,用户提供的参考资料提到了unordered_mapunordered_set底层原理,可能涉及到哈希表的具体实现。我需要确认C++标准库中unordered_map通常使用的是哪种冲突解决方法。记得是链地址法,每个桶里是一个链表,当哈希冲突时,元素会被添加到对应桶的链表中。 然后要考虑哈希表的结构,包括桶数组、哈希函数、负载因子以及扩容机制。负载因子超过阈值时,哈希表会进行rehash,即增加桶的数量并重新分配元素。这个过程会影响性能,所以需要解释清楚。 接下来要组织回答的结构,先介绍底层数据结构哈希表,再分点详细讲解哈希函数、冲突解决、桶数组、负载因子扩容。每个部分要简明扼要,使用中文,并且按照用户的要求,行内数学公式用$...$,独立公式用$$...$$。 另外,用户要求生成相关问题,我需要根据内容提出几个相关问题,比如哈希冲突处理的其他方法,如何自定义哈希函数,与map的区别,性能优化等。这些问题应该与主题相关,帮助用户进一步学习。 需要检查LaTeX语法是否正确,比如哈希函数的数学表达式是否正确,负载因子的计算公式是否准确。同时确保引用标记正确添加,比如在提到哈希表结构时引用提供的参考资料。 可能用户还想知道实际应用中的注意事项,比如选择合适的哈希函数,或者如何避免频繁的rehash操作。这些内容可以作为优化部分提及。 最后,确保回答符合用户的所有要求,结构清晰,分点明确,语言准确,没有技术错误。如果有不确定的地方,比如具体负载因子的默认值,需要确认C++标准中的规定,通常是1.0,但不同实现可能有所不同,可能需要注明。</think>### C++ unordered_map 底层实现原理详解 #### 1. 底层数据结构 C++ `unordered_map` 的底层实现基于**哈希表Hash Table)**,通过哈希函数将键映射到存储位置,实现$O(1)$的平均时间复杂度[^1]。 #### 2. 核心实现细节 1. **哈希函数** 哈希函数将键(key)转换为桶索引,例如: $$ \text{index} = \text{hash}(key) \% \text{bucket\_count} $$ 若键为自定义类型,需提供特化的`std::hash`模板或自定义哈希函数。 2. **冲突解决** 采用**链地址法**(Separate Chaining)处理哈希冲突。每个桶(bucket)存储一个链表头指针,冲突的键值对通过链表连接[^1]。 3. **桶数组动态扩展** - 初始桶数量较小(如默认10) - 当**负载因子**(Load Factor)超过阈值(默认0.75)时触发扩容: $$ \text{Load Factor} = \frac{\text{元素数量}}{\text{桶数量}} $$ - 新桶数量通常为原数量的2倍左右,所有元素重新哈希到新桶 4. **迭代器实现** 迭代器需要同时记录当前桶位置链表节点位置,遍历时需跨桶跳转。 #### 3. 性能特征 | 操作 | 平均复杂度 | 最坏复杂度 | |------------|------------|------------| | 插入/删除 | $O(1)$ | $O(n)$ | | 查找 | $O(1)$ | $O(n)$ | #### 4. 关键代码结构(简化示例) ```cpp template<typename Key, typename Value> struct HashNode { Key key; Value value; HashNode* next; // 链表指针 }; template<typename Key, typename Value> class HashTable { private: std::vector<HashNode<Key, Value>*> buckets; // 桶数组 size_t element_count; // 元素总数 float max_load_factor = 0.75; void rehash(size_t new_bucket_count) { // 创建新桶数组并重新分配元素 } }; ```
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