哈希表（模拟实现）

于 2024-09-02 14:35:01 发布
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文章标签： 散列表 数据结构 算法
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针对key是整型

闭散列 

enum State
{
	EMPTY,
	EXIST,
	DELETE
};

template<class K, class V>
struct HashData
{
	pair<K, V> _kv;
	State _state = EMPTY;//方便HashTable扩容的时候状态时EMPTY
};

template<class K, class V>
class HashTable
{
public:
	bool Insert(const pair<K, V>& kv)
	{
		if (Find(kv.first))//找到了有存在相同的key就不用插入了
			return false;

		// 负载因子超过0.7就扩容，载荷因子就是填入表中的元素的个数比上列表的长度。负载因子越大发生冲突的可能性就越大，而冲突会带来效率的下降。
		//if ((double)_n / (double)_tables.size() >= 0.7)//整型除以整形是不会得到小数的
		if (_tables.size() == 0 || _n * 10 / _tables.size() >= 7)//要考虑表为空也就是size为零的情况
		{
			//size_t newsize = _tables.size() == 0 ? 10 : _tables.size() * 2;//首先要考虑表为空的情况，其次扩容扩的是size而不是capacity，如果扩capacity扩大的空间依旧无法访问，因为vector只能进行连续存储。最重要的是，之前的值存放的位置是按照%old_capacity存放的，而现在capacity变成了old_capacity的两倍，如果按照现在的capacity进行寻找的话，以前的值是找不到的。 
			//vector<HashData> newtables(newsize);
			 遍历旧表，重新映射到新表
			//for (auto& data : _tables)
			//{
			//	if (data._state == EXIST)
			//	{
			//		// data存在就需要重新算在新表的位置
			//		size_t i = 1;
			//		size_t index = hashi;
			//		while (newtables[index]._state == EXIST)
			//		{
			//			index = hashi + i;
			//			index %= newtables.size();
			//			++i;
			//		}
			//		newtables[index]._kv = data._kv;
			//		newtables[index]._state = EXIST;
			//	}
			//}

			//_tables.swap(newtables);//底层也就是交换一下指针的顺序

			size_t newsize = _tables.size() == 0 ? 10 : _tables.size() * 2;
			HashTable<K, V> newht;
			newht._tables.resize(newsize);

			// 遍历旧表，重新映射到新表
			for (auto& data : _tables)
			{
				if (data._state == EXIST)
				{
					newht.Insert(data._kv);//newht因为已经更新了size，所以负载因子一定不会超过，也就不会再扩容了，所以这里的insert只是重新复用一次线性探测的代码。
				}
			}

			_tables.swap(newht._tables);
		}

		size_t hashi = kv.first % _tables.size();//之所以不是%capacity的原因是因为vector只能连续存放

		// 线性探测
		size_t i = 1;
		size_t index = hashi;
		while (_tables[index]._state == EXIST)//遇到空或者删除才进行填充
		{
			index = hashi + i;
			index %= _tables.size();
			++i;
		}

		_tables[index]._kv = kv;
		_tables[index]._state = EXIST;
		_n++;

		return true;
	}

	HashData<K, V>* Find(const K& key)
	{
		if (_tables.size() == 0)//要考虑表为空的情况，否则会发生下面的除0错误。
		{
			return nullptr;
		}

		size_t hashi = key % _tables.size();

		// 线性探测
		size_t i = 1;
		size_t index = hashi;
		while (_tables[index]._state != EMPTY)//只要状态不是空就继续找。但是可能存在一种情况，表里面除了存在就是删除，比如说插入数据后，再扩容前，再插入一部分数据，并且数据正好占据的是其它的非空位置，导致表里面除了存在就是删除，这时候就会陷入死循环。
		{
			if (_tables[index]._state == EXIST
				&& _tables[index]._kv.first == key)//表中的每个元素都是HashData类,其中由两个成员变量一个State、一个是pair，找的时候的前提是状态为EXIST，别的状态哪怕key值符合条件也不行。
			{
				return &_tables[index];
			}

			index = hashi + i;
			index %= _tables.size();
			++i;

			// 如果已经查找一圈，那么说明表里面只有存在和删除的状态
			if (index == hashi)
			{
				break;
			}
		}
			return nullptr;
	}

	bool Erase(const K& key)
	{
		HashData<K, V>* ret = Find(key);
		if (ret)//找到了
		{
			ret->_state = DELETE;
			--_n;
			return true;
		}
		else
		{
			return false;
		}
	}

private:
	vector<HashData<K, V>> _tables;
	size_t _n = 0; // 存储的数据个数

	//HashData* tables;
	//size_t _size;
	//size_t _capacity;
};

void TestHashTable1()
{
	int a[] = { 3, 33, 2, 13, 5, 12, 1002 };
	HashTable<int, int> ht;
	for (auto e : a)
	{
		ht.Insert(make_pair(e, e));
	}
		ht.Insert(make_pair(15, 15));
		if (ht.Find(13))
	{
		cout << "13在" << endl;
	}
	else
	{
		cout << "13不在" << endl;
	}
		ht.Erase(13);
		if (ht.Find(13))
	{
		cout << "13在" << endl;
	}
	else
	{
		cout << "13不在" << endl;
	}
}

开散列 

namespace HashBucket
{
	template<class K, class V>
	struct HashNode
	{
		HashNode<K, V>* _next;
		pair<K, V> _kv;

		HashNode(const pair<K, V>& kv)
			:_next(nullptr)
			, _kv(kv)
		{}
	};

	template<class K, class V>
	class HashTable
	{
		typedef HashNode<K, V> Node;
	public:
		~HashTable()
		{
			for (auto& cur : _tables)
			{
				while (cur)
				{
					Node* next = cur->_next;
					delete cur;
					cur = next;
				}

				cur = nullptr;
			}
		}

		Node* Find(const K& key)
		{
			if (_tables.size() == 0)
				return nullptr;

			size_t hashi = key % _tables.size();
			Node* cur = _tables[hashi];
			while (cur)
			{
				if (cur->_kv.first == key)
				{
					return cur;
				}

				cur = cur->_next;
			}

			return nullptr;
		}

		bool Erase(const K& key)
		{
			size_t hashi = key % _tables.size();
			Node* prev = nullptr;
			Node* cur = _tables[hashi];
			while (cur)
			{
				if (cur->_kv.first == key)
				{
					if (prev == nullptr)//删除的是头节点
					{
						_tables[hashi] = cur->_next;
					}
					else//删除的是中间节点
					{
						prev->_next = cur->_next;
					}
					delete cur;

					return true;
				}
				else
				{
					prev = cur;
					cur = cur->_next;
				}
			}

			return false;
		}

		bool Insert(const pair<K, V>& kv)
		{
			if (Find(kv.first))
			{
				return false;
			}
            //负载因子越大，冲突概率越高，查找效率越低，空间利用率越高。
			// 负载因因子==1时扩容，此时table有的下标挂了数据,有的下标没有挂数据。
			if (_n == _tables.size())
			{
				/*size_t newsize = _tables.size() == 0 ? 10 : _tables.size()*2;
				HashTable<K, V> newht;
				newht.resize(newsize);
				for (auto cur : _tables)
				{
					while (cur)
					{
						newht.Insert(cur->_kv);
						cur = cur->_next;
					}
				}

				_tables.swap(newht._tables);*/
                //下面方法的好处是相比上面不需要对旧值进行重新申请与释放。也就是原表的节点重新计算位置然后挪动到新表。
				size_t newsize = _tables.size() == 0 ? 10 : _tables.size() * 2;
				vector<Node*> newtables(newsize, nullptr);
				//for (Node*& cur : _tables)
				for (auto& cur : _tables)
				{
					while (cur)
					{
						Node* next = cur->_next;

						size_t hashi = cur->_kv.first % newtables.size();

						// 头插到新表
						cur->_next = newtables[hashi];
						newtables[hashi] = cur;

						cur = next;
					}
				}

				_tables.swap(newtables);
			}

			size_t hashi = kv.first % _tables.size();
			// 头插
			Node* newnode = new Node(kv);
			newnode->_next = _tables[hashi];
			_tables[hashi] = newnode;

			++_n;
			return true;
		}

	private:
		vector<Node*> _tables; // 指针数组
		size_t _n = 0; // 存储有效数据个数
	};

	void TestHashTable1()
	{
		int a[] = { 3, 33, 2, 13, 5, 12, 1002 };
		HashTable<int, int> ht;
		for (auto e : a)
		{
			ht.Insert(make_pair(e, e));
		}

		ht.Insert(make_pair(15, 15));
		ht.Insert(make_pair(25, 25));
		ht.Insert(make_pair(35, 35));
		ht.Insert(make_pair(45, 45));
	}

	void TestHashTable2()
	{
		int a[] = { 3, 33, 2, 13, 5, 12, 1002 };
		HashTable<int, int> ht;
		for (auto e : a)
		{
			ht.Insert(make_pair(e, e));
		}

		ht.Erase(12);
		ht.Erase(3);
		ht.Erase(33);
	}

 key可以是任意类型

namespace HashBucket
{
	template<class K, class V>
	struct HashNode
	{
		HashNode<K, V>* _next;
		pair<K, V> _kv;

		HashNode(const pair<K, V>& kv)
			:_next(nullptr)
			, _kv(kv)
		{}
	};

	template<class K>
	struct HashFunc//仿函数，将key转换成为可以取模的整型值
	{
		size_t operator()(const K& key)
		{
			return key;
		}
	};

	// 因为string经常被作为key，所以可以针对stirng做为key进行一个HashFunc特化
	template<>
	struct HashFunc<string>
	{
		// BKDR
		size_t operator()(const string& s)
		{
			size_t hash = 0;
			for (auto ch : s)
			{
				hash += ch;
				hash *= 31;
			}

			return hash;
		}
	};

	template<class K, class V, class Hash = HashFunc<K>>//如果K是string类，HashFunc就会走上面的特化。
	class HashTable
	{
		typedef HashNode<K, V> Node;
	public:
		~HashTable()
		{
			for (auto& cur : _tables)
			{
				while (cur)
				{
					Node* next = cur->_next;
					delete cur;
					cur = next;
				}

				cur = nullptr;
			}
		}

		Node* Find(const K& key)
		{
			if (_tables.size() == 0)
				return nullptr;

			Hash hash;
			size_t hashi = hash(key) % _tables.size();
			Node* cur = _tables[hashi];
			while (cur)
			{
				if (cur->_kv.first == key)
				{
					return cur;
				}

				cur = cur->_next;
			}

			return nullptr;
		}

		bool Erase(const K& key)
		{
			Hash hash;
			size_t hashi = hash(key) % _tables.size();
			Node* prev = nullptr;
			Node* cur = _tables[hashi];
			while (cur)
			{
				if (cur->_kv.first == key)
				{
					if (prev == nullptr)
					{
						_tables[hashi] = cur->_next;
					}
					else
					{
						prev->_next = cur->_next;
					}
					delete cur;

					return true;
				}
				else
				{
					prev = cur;
					cur = cur->_next;
				}
			}

			return false;
		}

		// size_t newsize = GetNextPrime(_tables.size());
		size_t GetNextPrime(size_t prime)//每次扩容的大小是一个素数值
		{
			// SGI
			static const int __stl_num_primes = 28;
			static const unsigned long __stl_prime_list[__stl_num_primes] =
			{
				53, 97, 193, 389, 769,
				1543, 3079, 6151, 12289, 24593,
				49157, 98317, 196613, 393241, 786433,
				1572869, 3145739, 6291469, 12582917, 25165843,
				50331653, 100663319, 201326611, 402653189, 805306457,
				1610612741, 3221225473, 4294967291
			};

			size_t i = 0;
			for (; i < __stl_num_primes; ++i)
			{
				if (__stl_prime_list[i] > prime)
					return __stl_prime_list[i];
			}

			return __stl_prime_list[i];
		}

		bool Insert(const pair<K, V>& kv)
		{
			if (Find(kv.first))
			{
				return false;
			}

			Hash hash;

			// 负载因因子==1时扩容
			if (_n == _tables.size())
			{
				/*size_t newsize = _tables.size() == 0 ? 10 : _tables.size()*2;
				HashTable<K, V> newht;
				newht.resize(newsize);
				for (auto cur : _tables)
				{
					while (cur)
					{
						newht.Insert(cur->_kv);
						cur = cur->_next;
					}
				}

				_tables.swap(newht._tables);*/

				//size_t newsize = _tables.size() == 0 ? 10 : _tables.size() * 2;
				size_t newsize = GetNextPrime(_tables.size());//每次扩容的大小是一个素数值
				vector<Node*> newtables(newsize, nullptr);
				//for (Node*& cur : _tables)
				for (auto& cur : _tables)
				{
					while (cur)
					{
						Node* next = cur->_next;

						size_t hashi = hash(cur->_kv.first) % newtables.size();

						// 头插到新表
						cur->_next = newtables[hashi];
						newtables[hashi] = cur;

						cur = next;
					}
				}

				_tables.swap(newtables);
			}

			size_t hashi = hash(kv.first) % _tables.size();
			// 头插
			Node* newnode = new Node(kv);
			newnode->_next = _tables[hashi];
			_tables[hashi] = newnode;

			++_n;
			return true;
		}

		size_t MaxBucketSize() //由于负载因子的控制，大多数的桶的长度都是0、1、2,不会太长。极端情况下如果某个桶的长度缺失很长，我们可以采用1、负载因子控制；2、单个桶超过一定长度，将这个桶改成红黑树。
		{
			size_t max = 0;
			for (size_t i = 0; i < _tables.size(); ++i)
			{
				auto cur = _tables[i];
				size_t size = 0;
				while (cur)
				{
					++size;
					cur = cur->_next;
				}

				//printf("[%d]->%d\n", i, size);
				if (size > max)
				{
					max = size;
				}
			}

			return max;
		}
	private:
		vector<Node*> _tables; // 指针数组
		size_t _n = 0; // 存储有效数据个数
	};

	void TestHashTable1()
	{
		int a[] = { 3, 33, 2, 13, 5, 12, 1002 };
		HashTable<int, int> ht;
		for (auto e : a)
		{
			ht.Insert(make_pair(e, e));
		}

		ht.Insert(make_pair(15, 15));
		ht.Insert(make_pair(25, 25));
		ht.Insert(make_pair(35, 35));
		ht.Insert(make_pair(45, 45));
	}

	void TestHashTable2()
	{
		int a[] = { 3, 33, 2, 13, 5, 12, 1002 };
		HashTable<int, int> ht;
		for (auto e : a)
		{
			ht.Insert(make_pair(e, e));
		}

		ht.Erase(12);
		ht.Erase(3);
		ht.Erase(33);
	}

	struct HashStr//仿函数，将字符串转换成为整型
	{
		// BKDR
		size_t operator()(const string& s)
		{
			size_t hash = 0;
			for (auto ch : s)
			{
				hash += ch;     
				hash *= 31;//防止字符串abc、acb、cba转整型的值相同

			}

			return hash;
		}
	};

	void TestHashTable3()
	{
		//HashTable<string, string, HashStr> ht;
		HashTable<string, string> ht;
		ht.Insert(make_pair("sort", "排序"));
		ht.Insert(make_pair("string", "字符串"));
		ht.Insert(make_pair("left", "左边"));
		ht.Insert(make_pair("right", "右边"));
		ht.Insert(make_pair("", "右边"));

		HashStr hashstr;
		cout << hashstr("abcd") << endl;
		cout << hashstr("bcda") << endl;
		cout << hashstr("aadd") << endl;
		cout << hashstr("eat") << endl;
		cout << hashstr("ate") << endl;
	}

	void TestHashTable4()
	{
		size_t N = 900000;
		HashTable<int, int> ht;
		srand(time(0));
		for (size_t i = 0; i < N; ++i)
		{
			size_t x = rand()+i;
			ht.Insert(make_pair(x, x));
		}

		cout << ht.MaxBucketSize() << endl;
	}
}

unordered_map和unordered_set封装

HashTable

namespace HashBucket
{
	template<class T>
	struct HashNode
	{
		HashNode<T>* _next;
		T _data;

		HashNode(const T& data)
			:_next(nullptr)
			, _data(data)
		{}
	};

	// 前置声明
	template<class K, class T, class KeyOfT, class Hash>//KeyOfT就是取data里面的key，而Hash就是用来将key转换成为可以取模的整型
	class HashTable;//因为hash迭代器需要用到hash表，所以这里加上一个前置声明

	template<class K, class T, class Ref, class Ptr, class KeyOfT, class Hash>
	struct __HashIterator
	{
		typedef HashNode<T> Node;
		typedef HashTable<K, T, KeyOfT, Hash> HT;
		typedef __HashIterator<K, T, Ref, Ptr, KeyOfT, Hash> Self;

		typedef __HashIterator<K, T, T&, T*, KeyOfT, Hash> Iterator;

		Node* _node;//迭代器封装了节点
		const HT* _ht;//迭代器还封装了哈希表

		__HashIterator(Node* node, const HT* ht)
			:_node(node)
			, _ht(ht)
		{}

		__HashIterator(const Iterator& it)
			:_node(it._node)
			, _ht(it._ht)
		{}

		Ref operator*()
		{
			return _node->_data;
		}

		Ptr operator->()
		{
			return &_node->_data;
		}

		bool operator!=(const Self& s)
		{
			return _node != s._node;
		}

		Self& operator++()
		{
			if (_node->_next != nullptr)
			{
				_node = _node->_next;
			}
			else
			{
				// 找下一个不为空的桶
				KeyOfT kot;
				Hash hash;
				size_t hashi = hash(kot(_node->_data)) % _ht->_tables.size();// 算出我当前的桶位置
				++hashi;
				while (hashi < _ht->_tables.size())
				{
					if (_ht->_tables[hashi])
					{
						_node = _ht->_tables[hashi];
						break;
					}
					else
					{
						++hashi;
					}
				}

				// 没有找到不为空的桶，返回end()
				if (hashi == _ht->_tables.size())
				{
					_node = nullptr;
				}
			}

			return *this;
		}
	};

	template<class K, class T, class KeyOfT, class Hash>
	class HashTable
	{
		template<class K, class T, class Ref, class Ptr, class KeyOfT, class Hash>
		friend struct __HashIterator;//这样迭代器可以访问hash表中的_tables.size()，因为_tables是私有的。而且由于友元是模板的，所以还要加上模板参数，

		typedef HashNode<T> Node;
	public:
		typedef __HashIterator<K, T, T&, T*, KeyOfT, Hash> iterator;
		typedef __HashIterator<K, T, const T&, const T*, KeyOfT, Hash> const_iterator;

		iterator begin()
		{
			Node* cur = nullptr;
			for (size_t i = 0; i < _tables.size(); ++i)
			{
				cur = _tables[i];
				if (cur)
				{
					break;
				}
			}

			return iterator(cur, this);//迭代器除了传递指针还需要传一个hash表
		}

		iterator end()
		{
			return iterator(nullptr, this);
		}

		const_iterator begin() const
		{
			Node* cur = nullptr;
			for (size_t i = 0; i < _tables.size(); ++i)
			{
				cur = _tables[i];
				if (cur)
				{
					break;
				}
			}

			return const_iterator(cur, this);
		}

		const_iterator end() const
		{
			return const_iterator(nullptr, this);
		}

		~HashTable()
		{
			for (auto& cur : _tables)
			{
				while (cur)
				{
					Node* next = cur->_next;
					delete cur;
					cur = next;
				}

				cur = nullptr;
			}
		}

		iterator Find(const K& key)
		{
			if (_tables.size() == 0)
				return end();

			KeyOfT kot;
			Hash hash;
			size_t hashi = hash(key) % _tables.size();
			Node* cur = _tables[hashi];
			while (cur)
			{
				if (kot(cur->_data) == key)
				{
					return iterator(cur, this);
				}

				cur = cur->_next;
			}

			return end();
		}

		bool Erase(const K& key)
		{
			Hash hash;
			KeyOfT kot;
			size_t hashi = hash(key) % _tables.size();
			Node* prev = nullptr;
			Node* cur = _tables[hashi];
			while (cur)
			{
				if (kot(cur->_data) == key)
				{
					if (prev == nullptr)
					{
						_tables[hashi] = cur->_next;
					}
					else
					{
						prev->_next = cur->_next;
					}
					delete cur;

					return true;
				}
				else
				{
					prev = cur;
					cur = cur->_next;
				}
			}

			return false;
		}


		// size_t newsize = GetNextPrime(_tables.size());
		size_t GetNextPrime(size_t prime)
		{
			// SGI
			static const int __stl_num_primes = 28;
			static const unsigned long __stl_prime_list[__stl_num_primes] =
			{
				53, 97, 193, 389, 769,
				1543, 3079, 6151, 12289, 24593,
				49157, 98317, 196613, 393241, 786433,
				1572869, 3145739, 6291469, 12582917, 25165843,
				50331653, 100663319, 201326611, 402653189, 805306457,
				1610612741, 3221225473, 4294967291
			};

			size_t i = 0;
			for (; i < __stl_num_primes; ++i)
			{
				if (__stl_prime_list[i] > prime)
					return __stl_prime_list[i];
			}

			return __stl_prime_list[i];
		}

		pair<iterator, bool> Insert(const T& data)
		{
			KeyOfT kot;
			iterator it = Find(kot(data));
			if (it != end())
			{
				return make_pair(it, false);
			}

			Hash hash;

			// 负载因因子==1时扩容
			if (_n == _tables.size())
			{
				/*size_t newsize = _tables.size() == 0 ? 10 : _tables.size()*2;
				HashTable<K, V> newht;
				newht.resize(newsize);
				for (auto cur : _tables)
				{
					while (cur)
					{
						newht.Insert(cur->_kv);
						cur = cur->_next;
					}
				}

				_tables.swap(newht._tables);*/

				//size_t newsize = _tables.size() == 0 ? 10 : _tables.size() * 2;
				size_t newsize = GetNextPrime(_tables.size());
				vector<Node*> newtables(newsize, nullptr);
				//for (Node*& cur : _tables)
				for (auto& cur : _tables)
				{
					while (cur)
					{
						Node* next = cur->_next;

						size_t hashi = hash(kot(cur->_data)) % newtables.size();

						// 头插到新表
						cur->_next = newtables[hashi];
						newtables[hashi] = cur;

						cur = next;
					}
				}

				_tables.swap(newtables);
			}

			size_t hashi = hash(kot(data)) % _tables.size();
			// 头插
			Node* newnode = new Node(data);
			newnode->_next = _tables[hashi];
			_tables[hashi] = newnode;

			++_n;
			return make_pair(iterator(newnode, this), false);;
		}

		size_t MaxBucketSize()
		{
			size_t max = 0;
			for (size_t i = 0; i < _tables.size(); ++i)
			{
				auto cur = _tables[i];
				size_t size = 0;
				while (cur)
				{
					++size;
					cur = cur->_next;
				}

				//printf("[%d]->%d\n", i, size);
				if (size > max)
				{
					max = size;
				}
			}

			return max;
		}
	private:
		vector<Node*> _tables; // 指针数组
		size_t _n = 0; // 存储有效数据个数
	};
}

set

namespace wjj
{
	template<class K, class Hash = HashFunc<K>>
	class unordered_set
	{
	public:
		struct SetKeyOfT//传的就是k
		{
			const K& operator()(const K& key)
			{
				return key;
			}
		};
	public:
		typedef typename HashBucket::HashTable<K, K, SetKeyOfT, Hash>::const_iterator iterator;//取类模板里面的内嵌类型一定要加typename，否则无法分清楚是类里面的静态成员对象还是类型。
		typedef typename HashBucket::HashTable<K, K, SetKeyOfT, Hash>::const_iterator const_iterator;


		iterator begin()
		{
			return _ht.begin();
		}

		iterator end()
		{
			return _ht.end();
		}

		const_iterator begin() const
		{
			return _ht.begin();
		}

		const_iterator end() const
		{
			return _ht.end();
		}

		pair<iterator, bool> insert(const K& key)
		{
			return _ht.Insert(key);
		}

		iterator find(const K& key)
		{
			return _ht.Find(key);
		}

		bool erase(const K& key)
		{
			return _ht.Erase(key);
		}

	private:
		HashBucket::HashTable<K, K, SetKeyOfT, Hash> _ht;
	};

	void print(const unordered_set<int>& s)
	{
		unordered_set<int>::const_iterator it = s.begin();
		while (it != s.end())
		{
			//*it = 1;
			cout << *it << " ";
			++it;
		}
		cout << endl;
	}

	void test_unordered_set1()
	{
		int a[] = { 3, 33, 2, 13, 5, 12, 1002 };
		unordered_set<int> s;
		for (auto e : a)
		{
			s.insert(e);
		}

		s.insert(54);
		s.insert(107);


		unordered_set<int>::iterator it = s.begin();
		while (it != s.end())
		{
			//*it = 1;
			cout << *it << " ";
			++it;
		}
		cout << endl;

		for (auto e : s)
		{
			cout << e << " ";
		}
		cout << endl;

		print(s);
	}
}

map

template<class K, class V, class Hash = HashFunc<K>>
	class unordered_map
	{
	public:
		struct MapKeyOfT
		{
			const K& operator()(const pair<K, V>& kv)
			{
				return kv.first;
			}
		};
	public:
		typedef typename HashBucket::HashTable<K, pair<const K, V>, MapKeyOfT, Hash>::iterator iterator;

		typedef typename HashBucket::HashTable<K, pair<const K, V>, MapKeyOfT, Hash>::const_iterator const_iterator;

		iterator begin()
		{
			return _ht.begin();
		}

		iterator end()
		{
			return _ht.end();
		}

		const_iterator begin() const
		{
			return _ht.begin();
		}

		const_iterator end() const
		{
			return _ht.end();
		}

		pair<iterator, bool> insert(const pair<K, V>& kv)
		{
			return _ht.Insert(kv);
		}

		V& operator[](const K& key)
		{
			pair<iterator, bool> ret = insert(make_pair(key, V()));
			return ret.first->second;
		}

		iterator find(const K& key)
		{
			return _ht.Find(key);
		}

		bool erase(const K& key)
		{
			return _ht.Erase(key);
		}

	private:
		HashBucket::HashTable<K, pair<const K, V>, MapKeyOfT, Hash> _ht;
	};

	void test_unordered_map1()
	{
		unordered_map<int, int> m;
		m.insert(make_pair(1, 1));
		m.insert(make_pair(3, 3));
		m.insert(make_pair(2, 2));

		unordered_map<int, int>::iterator it = m.begin();
		while (it != m.end())
		{
			//it->first = 1;
			//it->second = 1;

			cout << it->first << ":" << it->second << endl;
			++it;
		}
		cout << endl;
	}

	void test_unordered_map2()
	{
		string arr[] = { "西瓜", "西瓜", "苹果", "西瓜", "苹果", "苹果", "西瓜", "苹果", "香蕉", "苹果", "香蕉", "梨" };
		unordered_map<string, int> countMap;
		for (auto& e : arr)
		{
			countMap[e]++;
		}

		for (auto& kv : countMap)
		{
			cout << kv.first << ":" << kv.second << endl;
		}
	}

	class Date
	{
		friend struct HashDate;
	public:
		Date(int year = 1900, int month = 1, int day = 1)
			: _year(year)
			, _month(month)
			, _day(day)
		{}

		bool operator<(const Date& d)const
		{
			return (_year < d._year) ||
				(_year == d._year && _month < d._month) ||
				(_year == d._year && _month == d._month && _day < d._day);
		}

		bool operator>(const Date& d)const
		{
			return (_year > d._year) ||
				(_year == d._year && _month > d._month) ||
				(_year == d._year && _month == d._month && _day > d._day);
		}

		bool operator==(const Date& d) const
		{
			return _year == d._year
				&& _month == d._month 
				&& _day == d._day;
		}

		friend ostream& operator<<(ostream& _cout, const Date& d);
	private:
		int _year;
		int _month;
		int _day;
	};

	ostream& operator<<(ostream& _cout, const Date& d)
	{
		_cout << d._year << "-" << d._month << "-" << d._day;
		return _cout;
	}

	struct HashDate
	{
		size_t operator()(const Date& d)
		{
			size_t hash = 0;
			hash += d._year;
			hash *= 31;

			hash += d._month;
			hash *= 31;

			hash += d._day;
			hash *= 31;

			return hash;
		}
	};

	// 一个类型要做unordered_map/unordered_set的key，要满足支持转换成取模的整形 和 ==比较
	// 一个类型要做map/set的key，要满足支持<比较
	/*if (cur->key < key)
	{}
	else if (key < cur->key)
	{}
	else
	{}*/

	void test_unordered_map4()
	{
		Date d1(2023, 3, 13);
		Date d2(2023, 3, 13);
		Date d3(2023, 3, 12);
		Date d4(2023, 3, 11);
		Date d5(2023, 3, 12);
		Date d6(2023, 3, 13);

		Date a[] = { d1, d2, d3, d4, d5, d6};

		unordered_map<Date, int, HashDate> countMap;
		for (auto e : a)
		{
			countMap[e]++;
		}

		for (auto& kv : countMap)
		{
			cout << kv.first << ":" << kv.second << endl;
		}
	}

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