STL hashtable简述

1.线性探测

• 负载系数：元素个数/表格大小
• 当hash函数计算出某个元素的位置时，若产生冲突，循环往下一一寻找（到了尾部，就绕回首部）
• 元素删除一般采用惰性删除，这是因为hashtable中的每一个元素不仅表述自己，也关系到其他元素的排列
• 存在一次聚集问题（primary clustering）

2. 二次探测（平方探测）

• 目的是用来解决一次聚集问题
• 解决冲突的方程F(i)=i^2。整体过程为，先用hash函数计算出位置H,若冲突则查看H+F(i)的位置，直到找到合适位置存放数据
• 如果将表格大小设置为质数，而且永远保持负载系数小于0.5，可以确定每次探测次数不超过2
• 二次探测可以消除一次聚集问题，但是会导致二次聚集

3.开链（分离链接法）separate chaining

• STL hashtable 所采用的方法
• 将表格内的元素称为“桶”，其不在只代表一个元素，而是一桶节点
• 结构如下图，表格中存储的是指向桶的指针，而真正的桶的结构是一个单向链表
  

3.1节点结构

template <class Value>
struct __hashtable_node
{
    __hashtable_node* next;
    Value val;
}

3.2 迭代器结构

• 迭代器类型为forward Iterator
• 包含两个数据成员，迭代器当前指向的节点 __hashtable_node* cur 和 用于桶间跳转的 hashtable* ht

重载前置++

3.3 hashtable结构

• 桶的聚合体使用vector存储，可动态扩展，其中存储的是节点指针类型

• 三个函数对象：

  • hasher hash : hash函数
  • key_equal equals : 判断相等
  • ExtractKey get_key : 提取key值

• 两个数据成员：

  • vector<node* ,Alloc> buckets;
  • size_type num_elements;

• STL以质数来设计表格大小，先将28个质数计算好，以备后续用来查询“最接近某数并大于某数”的质数，主要调用lowe_bound函数

• 初始化构造

  • 查询，获得合适的桶数N
  • 调用vector reserve （使得vector的容量至少为N)
  • 插入N个空指针
  • 置元素个数为0

3.4 元素插入与结构重整（以不可重复为例）

• 调用 resize判断是否需要重建表格，如需则扩建
• 调用 insert_unique_noresize进行节点插入

3.5 resize

• STL中的要求：每个桶的容量与桶的个数，即vector的长度相同
• 判断是否重建通过比较元素个数和buckets.size()比较，若大，则开始重建；否则直接返回

重建过程：

• 新的size n=next_size(num_elements_hint);
• 创建大小为n的vector tmp
• 对每一个桶内的元素，重新映射，确定新的位置并移动，其过程如下图所示
  
• 最后对调两个vector 即buckets.swap(tmp)
  

3.6 insert_unique_noresize