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哈希封装unordered_map和unordered_set的模拟实现

文章目录

  • (一)认识unordered_map和unordered_set
  • (二)模拟实现unordered_map和unordered_set
    • 2.1 实现出复用哈希表的框架
    • 2.2 迭代器iterator的实现思路分析
    • 2.3 unordered_map支持[]
  • (三)结束语

(一)认识unordered_map和unordered_set

unordered_map和unordered_set这两个容器是C++11之后才更新的。unordered_map的底层复用了哈希表来实现key/value的结构,而unordered_set的底层也是复用了哈希表,但实现的是key的结构。这两个容器的使用其实跟map和set的使用是一致的,只是map和set的底层复用的是红黑树,unordered_set和unordered_map这两个容器的使用如下代码:

#define _CRT_SECURE_NO_WARNINGS 1
#include <iostream>
#include <map>
#include <set>
#include <unordered_map>
#include <unordered_set>using namespace std;int main()
{//unordered_mapunordered_map<int, int> myunmap = { {4,4},{2,2},{8,8},{11,11},{2,2} };for (auto& e : myunmap){cout << e.first  << ":" << e.second << endl;}//unordered_setunordered_set<int> myunset = { 3,4,2,1,7,0,5,6,9,8,3,3 };for (auto& e : myunset){cout << e << " ";}cout << endl << endl;//mapmap<int, int> mymap = { {4,4},{2,2},{8,8},{11,11},{2,2} };for (auto& e : mymap){cout << e.first << ":" << e.second << endl;}//setset<int> myset = { 3,4,2,1,7,0,5,6,9,8,3,3 };for (auto& e : myset){cout << e << " ";}cout << endl;return 0;
}

打印结果:
在这里插入图片描述
从代码和打印结果来看,unordered_map和unordered_set这两个容器跟map、set一样都支持initializer_list初始化,但是从打印结果来看,unordered_map和unordered_set支持去重+不排序,而map和set支持去重+排序,这就是它们底层复用的封装不同所导致的,map和set的底层是红黑树,迭代器在遍历时走中序遍历,所以打印出来的数据是有序的,而unordered_map和unordered_set底层是哈希表,哈希表是通过哈希桶来将值一个个存储进去的,迭代器遍历时是遍历一个个哈希桶,所以底层复用的不同,实现出来的效果也略有不同,但是这几个容器的使用方式完全是类似的。

(二)模拟实现unordered_map和unordered_set

2.1 实现出复用哈希表的框架

  • 首先我们得知道,哈希表既能被unordered_map复用又能被unordered_set复用,而unordered_map的数据结构是pair<key,value>,而unordered_set的数据结构就是一个key,由于这两个容器的存储的数据结构不同,所以哈希表在实现时应该使用泛型参数T来接收unordered_map和unordered_set传过来的数据结构的类型,才能实例化出不同的哈希表,提供给这两个容器使用
  • 哈希表在实现时还需要使用一个K参数来接收unordered_map和unordered_set的关键字,因为这两个容器的find/erase等一些接口都是通过关键字来实现的。unordered_set传给泛型T的就是关键字,但还是需要再传一遍,就是为了要与unordered_map保持兼容,unordered_map传给泛型T的是一堆pair值,实现find/erase等接口时就不方便,所以为了保持兼容,哈希表在实现时还需要使用一个K参数来接收unordered_map和unordered_set的关键字
  • 因为哈希表实现了泛型T,不知道传过来的数据是k,还是pair<k,v>,那么insert内部进行插入时要用k对象转换成整型取模和比较相等,因为pair的value不参与计算取模,且默认支持的是key和value一起比较相等,所以在任何时候只需要比较k对象,那么我们就需要在unordered_map和unordered_set层分别实现一个MapOfKey和SetOfKey的仿函数来传给哈希表中的KeyOfT,然后在哈希表中通过KeyOfT仿函数取出T类型对象中的k对象,再转换成整型取模和k比较相等

代码实现如下:
步骤1:实现哈希表

#pragma once
#include <iostream>
#include <vector>
using namespace std;//将关键字转成可以取模,如string本身取不了模,利用ASCII码值即可,用仿函数实现
template<class K>
class HashFunc
{
public://全部转成无符号的整型,这样才能取模const size_t operator()(const K& key){return (size_t)key;}
};
//使用库里面的unordered_map和unordered_set时,我们不用给string的取模进行仿函数的实现,因为库里面为string的仿函数进行了特化
template<>
class HashFunc<string>
{
public:size_t operator()(const string& str){size_t ret = 0;for (auto& s : str){ret += s;ret *= 131;}return ret;}
};namespace li //模拟实现时防止与库里面的冲突,用了命名空间
{template<class T>struct HashNode{T _data;HashNode<T>* _next;HashNode(const T& data):_data(data),_next(nullptr){ }};template<class K,class T,class KeyOfT,class Hash>class HashTable{typedef HashNode<T> Node;public:inline unsigned long _stl_next_prime(unsigned long n){static const int _stl_num_primes = 28;static const unsigned long _stl_primes_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};const unsigned long* first = _stl_primes_list;const unsigned long* last = _stl_primes_list + _stl_num_primes;const unsigned long* pos = lower_bound(first, last, n);//lower_bound()在迭代器的范围内取>=n的最小值return pos == last ? *(pos - 1) : *(pos);}HashTable(){//提前开好第一个质数大小的空间_tables.resize(_stl_next_prime(1),nullptr);}~HashTable(){for (int i = 0; i < _tables.size(); i++){Node* cur = _tables[i];while (cur){Node* next = cur->_next;delete cur;cur = next;}_tables[i] = nullptr;}}bool insert(const T& data){Hash hs;KeyOfT kot;if(find(kot(data)))return false;//负载因子为1就扩容if (_n == _tables.size()){unsigned long newsize = _stl_next_prime(_tables.size() + 1);vector<Node*> newtables(newsize, nullptr);for (int i = 0; i < _tables.size(); i++){//遍历旧表,将数据挪到新表Node* cur = _tables[i];while (cur){Node* next = cur->_next;size_t hashi = hs(kot(cur->_data)) % newtables.size();cur->_next = newtables[hashi];newtables[hashi] = cur;cur = next;}_tables[i] = nullptr;}_tables.swap(newtables);}//算出key在哈希表中映射的存储空间size_t hashi = hs(kot(data)) % _tables.size();//头插Node* cur = new Node(data);cur->_next = _tables[hashi];_tables[hashi] = cur;++_n;return true;}bool find(const K& key){Hash hs;KeyOfT kot;size_t hashi = hs(key) % _tables.size();Node* cur = _tables[hashi];while (cur){if (hs(kot(cur->_data)) == hs(key)){return true;}cur = cur->_next;}return false;}bool erase(const K& key){Hash hs;KeyOfT kot;size_t hashi = hs(key) % _tables.size();Node* cur = _tables[hashi];Node* prev = nullptr;while (cur){if (hs(kot(cur->_data)) == hs(key)){if (prev == nullptr){_tables[hashi] = cur->_next;}else{prev->_next = cur->_next;}delete cur;--_n;return true;}prev = cur;cur = cur->_next;}return false;}private:vector<Node*> _tables;size_t _n = 0;};
}

步骤2:封装unordered_map和unordered_set的框架,解决获取关键字(KeyOfT)的问题

//unordered_map.h
#pragma once
#include "HashTable.h"
namespace Unordered_map
{template<class K, class V,class Hash = HashFunc<K>>class unordered_map{struct MapOfKey{const K& operator()(const pair<K, V>& kv){return kv.first;}};public:bool insert(const pair<K, V>& kv){return _hash.insert(kv);}bool find(const K& key){return _hash.find(key);}bool erase(const K& key){return _hash.erase(key);}private:li::HashTable<K, pair<const K, V>,MapOfKey,Hash> _hash;};
}
//unordered_set.h
#pragma once
#include "HashTable.h"
namespace Unordered_set
{template<class K,class Hash = HashFunc<K>>class unordered_set{struct SetOfKey{const K& operator()(const K& key){return key;}};public:bool insert(const K& key){return _hash.insert(key);}bool find(const K& key){return _hash.find(key);}bool erase(const K& key){return _hash.erase(key);}private:li::HashTable<K,const K,SetOfKey,Hash> _hash;};
}

2.2 迭代器iterator的实现思路分析

  • iterator的实现就是用一个类型去封装结点的哈希结点的指针,再通过重载运算符实现迭代器像指针一样访问的行为,这里哈希表的迭代器是一个单项迭代器
  • 重载运算符中,operator++如何实现呢,iterator中有一个结点的指针,该指针指向哈希桶里的一个结点,若桶下面还有结点,则将迭代器指向下一个结点即可。若桶的下面没有结点,则需要找到哈希桶,为了能找到下一个桶,我们需要在迭代器中增加一个哈希表指针,让该指针指向哈希表,这样的话若当前桶走完了,要找到下一个桶就方便了,直接用key值计算出当前桶的位置,依次往后找不为空的桶即可,若往后找到的桶都为空,遍历到哈希尾,就可返回一个nullptr

代码如下:
步骤1:实现哈希表的迭代器,重载运算符

template<class K, class T, class KeyOfT, class Hash>
class HashTable;template<class K, class T, class KeyOfT, class Hash>
struct HashTableIterator
{typedef HashNode<T> Node;typedef HashTable<K, T, KeyOfT, Hash> ht;typedef HashTableIterator<K, T, KeyOfT, Hash> Self;Node* _node; //结点的指针const ht* _ht; //哈希表指针HashTableIterator(Node* node,const ht* ht):_node(node),_ht(ht){ }T& operator*(){return _node->_data;}T* operator->(){return &_node->_data;}Self operator++(){if (_node->_next){//说明桶的下面还有结点_node = _node->_next;}else{KeyOfT kot;Hash hs;size_t hashi = hs(kot(_node->_data)) % _ht->_tables.size();hashi++;//找下一个不为空的桶while (hashi < _ht->_tables.size()){if (_ht->_tables[hashi]){_node = _ht->_tables[hashi];break;}else{hashi++;}}if (hashi == _ht->_tables.size()){//没有不为空的桶_node = nullptr;}}return *this;}bool operator!=(const Self& s){return _node != s._node;}bool operator==(const Self& s){return _node == s._node;}
};

步骤2:begin()返回第一个桶中第一个结点指针构造的迭代器,end()返回的迭代器可以用空来表示

template<class K,class T,class KeyOfT,class Hash>
class HashTable
{typedef HashNode<T> Node;template<class K, class T, class KeyOfT, class Hash>friend struct HashTableIterator; //友元声明,方便迭代器访问哈希表中的私有成员public:typedef HashTableIterator<K, T, KeyOfT, Hash> Iterator;Iterator Begin(){for (int i = 0; i < _tables.size(); i++){Node* cur = _tables[i];if (cur){return Iterator(cur, this);}}return End();}Iterator End(){return Iterator(nullptr, this);}
};

上面两个步骤实现的迭代器是可以修改的,我们知道unordered_map和unordered_set的关键字是不可以被修改的,所以我们需要把unordered_set的第二个模板参数改成const K,unordered_map的第二个模板参数改成pair<const K,V>,代码如下:

步骤3:封装哈希迭代器实现unordered_map和unordered_set的迭代器

//unordered_map.h
template<class K, class V,class Hash = HashFunc<K>>
class unordered_map
{
public:typedef typename li::HashTable<K, pair<const K, V>, MapOfKey, Hash>::Iterator iterator;iterator begin(){return _hash.Begin();}iterator end(){return _hash.End();}
private:li::HashTable<K, pair<const K, V>,MapOfKey,Hash> _hash;
};
//unordered_set.h
template<class K,class Hash = HashFunc<K>>
class unordered_set
{
public:typedef typename li::HashTable<K,const K, SetOfKey, Hash>::Iterator iterator;iterator begin(){return _hash.Begin();}iterator end(){return _hash.End();}
private:li::HashTable<K,const K,SetOfKey,Hash> _hash;
};
li::HashTable<K, pair<const K, V>,MapOfKey,Hash> _hash; //unordered_map
li::HashTable<K,const K,SetOfKey,Hash> _hash; // unordered_set

步骤4:实现const迭代器
增加迭代器的模板参数

template<class K, class T, class KeyOfT, class Hash>
class HashTable; //对哈希表声明template<class K, class T,class Ref,class Ptr, class KeyOfT, class Hash>
struct HashTableIterator
{typedef HashNode<T> Node;typedef HashTable<K, T, KeyOfT, Hash> ht;typedef HashTableIterator<K, T, Ref, Ptr, KeyOfT, Hash> Self;Node* _node; //结点的指针const ht* _ht; //哈希表指针HashTableIterator(Node* node,const ht* ht):_node(node),_ht(ht){ }Ref operator*(){return _node->_data;}Ptr operator->(){return &_node->_data;}
};

步骤5:实现const Begin()和const End()

template<class K,class T,class KeyOfT,class Hash>
class HashTable
{typedef HashNode<T> Node;template<class K, class T, class KeyOfT, class Hash>friend struct HashTableIterator; //友元声明,方便迭代器访问哈希表中的私有成员public:typedef HashTableIterator<K, T, T&, T*, KeyOfT, Hash> Iterator;typedef HashTableIterator<K, T, const T&, const T*, KeyOfT, Hash> ConstIterator;ConstIterator Begin() const{for (int i = 0; i < _tables.size(); i++){Node* cur = _tables[i];if (cur){return ConstIterator(cur, this);}}return End();}ConstIterator End() const{return ConstIterator(nullptr, this);}
};

步骤6:封装哈希const_iterator实现unordered_map和unordered_set的const_iterator

//unordered_map.h
template<class K, class V,class Hash = HashFunc<K>>
class unordered_map
{
public:typedef typename li::HashTable<K, pair<const K, V>, MapOfKey, Hash>::ConstIterator const_iterator;const_iterator begin() const{return _hash.Begin();}const_iterator end() const{return _hash.End();}
private:li::HashTable<K, pair<const K, V>,MapOfKey,Hash> _hash;
};
//unordered_set.h
template<class K,class Hash = HashFunc<K>>
class unordered_set
{
public:typedef typename li::HashTable<K,const K, SetOfKey, Hash>::ConstIterator const_iterator;const_iterator begin() const{return _hash.Begin();}const_iterator end() const{return _hash.End();}
private:li::HashTable<K,const K,SetOfKey,Hash> _hash;
};

2.3 unordered_map支持[]

unordered_map要支持[]主要需要修改insert返回值支持,修改HashTable中insert的返回值为pair<Iterator,bool> insert(const T& data),有了insert支持unordered_map的[]就很好实现了

代码如下:

pair<Iterator,bool> insert(const T& data)
{Hash hs;KeyOfT kot;Iterator it = find(kot(data)); //find函数的返回值也要进行修改,修改成Iteratorif (it != End())return { it,false };//负载因子为1就扩容if (_n == _tables.size()){unsigned long newsize = _stl_next_prime(_tables.size() + 1);vector<Node*> newtables(newsize, nullptr);for (int i = 0; i < _tables.size(); i++){//遍历旧表,将数据挪到新表Node* cur = _tables[i];while (cur){Node* next = cur->_next;size_t hashi = hs(kot(cur->_data)) % newtables.size();cur->_next = newtables[hashi];newtables[hashi] = cur;cur = next;}_tables[i] = nullptr;}_tables.swap(newtables);}
//unordered_map.h
V& operator[](const K& key)
{pair<iterator, bool> ret = _hash.insert(make_pair(key, V()));return ret.first->second;
}

既然哈希表中的inser的返回值修改了,那么对应的unordered_map和unordered_set的insert函数的返回值也要进行修改

(三)结束语

用哈希表来模拟实现这两个容器,就得先学习底层的哈希表,不了解哈希表的友友可以看我的上一篇文章https://blog.csdn.net/muzi_liii/article/details/147519118?spm=1001.2014.3001.5501。该模拟实现简易的unordered_map和unordered_set就完成了。一起学习吧!

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泛型的诗意——深入C++模板的艺术与科学(模版进阶)

前言&#xff1a; 在之前&#xff0c;小编讲述了模版的初阶内容&#xff0c;当时小编讲述了模版的书写&#xff0c;方便之后容器的讲解以及模拟实现&#xff0c;现在小编已经带领各位学习了很多容器&#xff0c;模版初阶的知识已经用的很多了&#xff0c;今天小编讲述一下全新的…...

【极致版】华为云Astro轻应用抽取IoTDA影子设备参数生成表格页面全流程

做份极致详细Astro调取iotda影子设备数据的操作手册&#xff0c;每一步都分成&#xff1a; 要进入哪个界面 点哪个按钮 要填什么内容&#xff08;样例&#xff09; 如果出错怎么办 填写示例 完全对应你这个需求&#xff1a;Astro轻应用抽取IoTDA影子设备数据&#xff0c;…...

业务中台与数据中台:企业数字化转型的核心引擎

前言&#xff1a;在当今数字化浪潮下&#xff0c;企业为了提升运营效率、加速创新步伐并更好地适应市场变化&#xff0c;业务中台与数据中台应运而生&#xff0c;成为企业架构中的关键组成部分。本文将深入探讨业务中台和数据中台的简介、发展史、技术流环节以及在实际生产中的…...

前端分页与瀑布流最佳实践笔记 - React Antd 版

前端分页与瀑布流最佳实践笔记 - React Antd 版 1. 分页与瀑布流对比 分页&#xff08;Pagination&#xff09;瀑布流&#xff08;Infinite Scroll&#xff09;展示方式按页分批加载&#xff0c;有明确页码控件滚动到底部时自动加载更多内容&#xff0c;无明显分页用户控制用…...

【网络原理】从零开始深入理解TCP的各项特性和机制.(三)

上篇介绍了网络原理传输层TCP协议的知识,本篇博客给大家带来的是网络原理剩余的内容, 总体来说,这部分内容没有上两篇文章那么重要,本篇知识有一个印象即可. &#x1f40e;文章专栏: JavaEE初阶 &#x1f680;若有问题 评论区见 ❤ 欢迎大家点赞 评论 收藏 分享 如果你不知道分…...

MySQL:13.用户管理

13. 用户管理 如果我们只能使用root用户&#xff0c;这样存在安全隐患。这时&#xff0c;就需要使用MySQL的用户管理。 13.1 用户 13.1.1 用户信息 MySQL中的用户&#xff0c;都存储在系统数据库mysql的user表中 mysql> use mysql; Database changed mysql> select h…...

leetcode0103. 二叉树的锯齿形层序遍历-medium

1 题目&#xff1a;二叉树的锯齿形层序遍历 官方标定难度&#xff1a;中 给你二叉树的根节点 root &#xff0c;返回其节点值的 锯齿形层序遍历 。&#xff08;即先从左往右&#xff0c;再从右往左进行下一层遍历&#xff0c;以此类推&#xff0c;层与层之间交替进行&#xf…...

【Go语言】ORM(对象关系映射)库

github.com/jinzhu/gorm 是 Go 语言中一个非常流行的 ORM&#xff08;对象关系映射&#xff09;库&#xff0c;用于简化与关系型数据库的交互。以下是关于它的关键信息&#xff1a; 核心特点 全功能 ORM 支持主流数据库&#xff1a;MySQL、PostgreSQL、SQLite、SQL Server 等。…...

Java : GUI

AWT 初始化界面 直接封装起来&#xff1a; panel 的添加 布局 流式布局,控制按钮的位置 东西南北中布局 网格布局 frame.pack();java函数&#xff0c;会自动选择最优的布局 事件监听 给按钮添加 添加文本 画笔 鼠标监听 键盘监听 JDialog”弹窗 默认有关闭事件 标签&#…...

ipa包安装到apple手机上

获ipa包的方式 ipatool 下载appStore的ipa包-CSDN博客 方式一&#xff1a;巨魔商店 原理是利用apple的漏洞&#xff0c;但是有低版本的系统要求 TrollStore - Always Sideload Any IPAs For FreeTrollStore - The ultimate jailbreak app for iOS. Permanently install any …...

JavaScript输出数据的方法

1. console.log() console.log()是最常用的方法之一&#xff0c;用于在浏览器的控制台&#xff08;Console&#xff09;中输出信息。这对于调试和查看变量的值非常有用。 console.log("Hello, world!");2. alert() alert()方法会弹出一个带有指定消息和确定按钮的警告…...

操作系统:计算机世界的基石与演进

一、操作系统的本质与核心功能 操作系统如同计算机系统的"总管家"&#xff0c;在硬件与应用之间架起关键桥梁。从不同视角观察&#xff0c;其核心功能呈现多维价值&#xff1a; 硬件视角的双重使命&#xff1a; 硬件管理者&#xff1a;通过内存管理、进程调度和设…...

FFmpeg之三 录制音频并保存, API编解码从理论到实战

在学习FFmpeg的时候&#xff0c;想拿demo来练习&#xff0c;官方虽有示例&#xff0c;但更像是工具演示&#xff0c;新手不好掌握&#xff0c;在网上找不到有文章&#xff0c;能给出完整的示例和关键点的分析说明&#xff0c;一步一个错误&#xff0c;慢慢啃过来的&#xff0c;…...

幂等性处理解决方案实战示例

幂等性处理解决方案实战示例 幂等性是指对同一个操作执行一次或多次&#xff0c;产生的结果是相同的。在分布式系统、网络请求和金融交易等场景中&#xff0c;幂等性设计至关重要。下面我将介绍几种常见的幂等性处理方案及其实战示例。 1. 唯一标识符方案 原理&#xff1a;为…...

华为仓颉编程语言的实际用法与使用领域详解

华为仓颉编程语言的实际用法与使用领域详解 一、语言概述与核心特性 华为仓颉编程语言是面向万物智联时代的系统级编程语言,其核心特性包括: 三重内存安全机制:所有权系统 + 引用检查 + 硬件辅助防护零成本抽象:高级语法不牺牲底层性能全场景支持:从嵌入式设备到量子计算…...

JavaEE-多线程实战01

Java 多线程入门&#xff1a;第一个多线程程序 在 Java 中&#xff0c;多线程编程是非常重要的一部分。本篇文章将通过示例&#xff0c;带你快速了解如何创建第一个多线程程序&#xff0c;并深入分析其运行机制。 1. 创建一个线程类并继承 Thread 在 Java 中&#xff0c;我们…...

当AI浏览器和AI搜索替代掉传统搜索份额时,老牌的搜索引擎市场何去何从。

AI搜索与传统搜索优劣势分析 AI搜索优势 理解和处理查询方式更智能&#xff1a;利用自然语言处理&#xff08;NLP&#xff09;和机器学习技术&#xff0c;能够更好地理解用户的意图和上下文&#xff0c;处理复杂的问答、长尾问题以及多轮对话&#xff0c;提供更为精准和相关的…...

大模型——Spring.new快速构建AI驱动的定制化商业应用

大模型——Spring.new快速构建AI驱动的定制化商业应用 Spring.new 是一个基于人工智能的在线平台,专注于帮助营销经理和产品经理快速构建定制化工作流和小型应用。它通过自然语言输入,让用户描述需求,自动生成连接 Notion、Airtable、Slack 等工具的工作流或应用,例如将 F…...

django admin 中更新表数据 之后再将数据返回管理界面

在Django中&#xff0c;更新数据库中的数据并将其重新显示在Django Admin界面上通常涉及到几个步骤。这里我将详细说明如何在Django Admin中更新表数据&#xff0c;并确保更新后的数据能够立即在管理界面上显示。 定义模型 首先&#xff0c;确保你的模型&#xff08;Model&…...