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Articles by vector newTable

C++ - 开散列的拉链法（哈希桶） 介绍 和 实现

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By vector newTable, Class KeyOfT, KeyOfT kot
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前言 之前我们介绍了，闭散列 的 开放地址法实现的 哈希表：C++ - 开放地址法的哈希介绍 - 哈希表的仿函数例子_chihiro1122的博客-CSDN博客 但是 闭散列 的 开放地址法 虽然是哈希表实现的一种，但是这种方式实现的哈希表，有一个很大的弊端，就是可能会引起一大片的哈希冲突，因为当发生哈希冲突的时候，他是按照线性探测的方式去找新的位置的，那么在冲突的位置之后，可能有一大片都是有数据存在的，那么每一次寻找都会发生哈希冲突。 而且使用 开放地址法 实现的哈希表，在查找数据的时候，计算出的起始位置不是要查找的数据的时候，也是按照上述哈希冲突的方式去寻找数据的，那么这样的效率就更低了。 更不用想，当 这种哈希表需要扩容的时候，还是类似想 realloc 函数一样，先开一个更大空间，然后再把之前的值都赋值进去之后，再计算新插入的数的初始位置，然后按照上述的方式进行插入。 这种在表当中相邻位置元素比较多的情况，使用开放地址法就会发生拥堵的情况。把本来没有发生哈希冲突的值，都加到 冲突当中了。 二次探测哈希表介绍 在上述线性探测的基础之上，引出了二次探测，如果说线性探测是按照...
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C++【哈希表的完善及封装】_北 海的博客-CSDN博客

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By vector newTable
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关于哈希表的两种实现方法：闭散列、开散列 已经在上一篇文章中学习过了，闭散列 存在 踩踏 问题，十分影响效率，因此在实践中往往会选择更加优秀的 开散列，哈希表（开散列）又叫做 哈希桶，作为被选中的结构，我们需要对其进行改造，完善哈希桶，使其最终能封装出 unordered_set 与 unordered_map 1、哈希表的完善 1.1、拷贝与赋值 单链表 是我们自己写的，其中涉及到了 动态内存管理，这就意味着除了要自己释放内存外，还需要给出 深拷贝 版的 拷贝构造 与 赋值重载 函数 HashTable() :_table() ,_n(0) {} HashTable(const HashTable& ht) :_table() ,_n(0) { _table.resize(ht._table.size()); for (auto node : ht._table) { Node* cur = node; while (cur) { Insert(cur->_kv); cur = cur->_next; } } } HashTable& operator=(HashTable...
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C++STL-无序容器-哈希表（散列存储）_Iamasleep的博客-CSDN博客

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By vector newTable
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有关于STL中的哈希表一些基础知识 为什么要设计哈希表——查找元素效率高 O(1)，和关联式容器相比，无序容器擅长通过指定键查找对应的值；但对于使用迭代器遍历容器中存储的元素，无序容器的执行效率则不如关联式容器。 通过什么机制实现的——关键字通过哈希函数O(1)可以直接确定哈希地址，常见的有直接定址法、除留余数法 会产生什么问题——不同的关键字可能会得到相同的哈希地址，称为哈希碰撞 如何解决哈希碰撞——闭散列找空位置（每次向后找1或i^2），或者开散列在同一个哈希地址的键值对存在同一个哈希桶中，哈希桶可以是单链表或红黑树，哈希地址中存放单链表头结点或红黑树根节点存放在 闭散列和开散列比较——开散列更加实用，一是开散列的负载因子更大（闭散列负载因子不能超过 1，一般建议控制在 0.0 ~ 0.7 之间；开散列负载因子可以超过 1，一般建议控制在 0.0 ~ 1.0 之间），二是开散列在极端情况（所有关键字都得到同一个哈希地址，哈希表退化为单链表O(n)）还可以采取红黑树O(log n) 作为哈希桶 四种数据存储结构： 顺序存储：逻辑上相邻的数据元素其对应的物理存储位置也是相邻的）...
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【高阶数据结构】封装unordered_map 和 unordered_set

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By KeyOfT kot, namespace Bucket, vector newTable
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看了上两篇的文章：用红黑树封装出map和set，那么本文思路其实是大差不差的，虽然哈希表的实现比红黑树要简单，但是unordered_map 和 unordered_set 的封装却要更加复杂一点，往下看吧，发车咯 一.
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