从零带你底层实现unordered_map （1）
💯 博客内容：从零带你实现unordered_map
😀 作 者：陈大大陈
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目录
超级容易踩坑的地方
unordered_map怎么实现
哈希冲突
开放寻址法
代码
unordered_map也就是哈希表，今天就来讲解它的用法。
unordered的意思是“无序”,这里强调了和map功能上的不同，因为map里面的东西是排好序的。
超级容易踩坑的地方
它是一个单向的迭代器。
为什么专门提到这个呢？因为这是我踩过坑的地方！！
单向迭代器压根就不能使用sort函数来排序！
std::unordered_map的迭代器类型是ForwardIterator，而不是sort函数要求的RandomAccessIterator，这里不符合。
我们要排序的话，还是将unordered_map里存的值，转存到vector<pair>里面。
然后我们再自定义一个排序方法，对vector<pair>进行排序。
可参考下面的代码:
class Solution {
public:struct comp{bool operator()(const pair<string,int>&p1,const pair<string,int>&p2){return p1.second>p2.second||(p1.second==p2.second&&p1.first<p2.first);}};vector<string> topKFrequent(vector<string>& words, int k) {unordered_map<string,int> hash;for(auto &str:words) hash[str]++;vector<pair<string,int>> sortV(hash.begin(),hash.end());sort(sortV.begin(),sortV.end(),comp());vector<string> v;for(int i=0;i<k;i++){v.push_back(sortV[i].first);}return v;}
};692. 前K个高频单词 - 力扣（LeetCode）
也可以使用std::set结构对键进行排序，如下所示：
std::unordered_map<int, int> unordered;
std::set<int> keys;
for (auto& it : unordered) keys.insert(it.first);
for (auto& it : keys) {std::cout << unordered[it] << ' ';
}unordered_map怎么实现
哈希冲突
hash也叫散列。
举一个例子，学校图书馆提供借书义务，怎么快速找到某个同学借的书？
我们可以引入一个关键值（日期），借书记录存的位置。
哈希和散列就是这样。
关键值和存储位置，建立一个关联关系。
如果值的跳跃很大，那空间就会很浪费。
有一个方法可以减少空间浪费，就是让数值统一对一个数取模。
但是这样就又会衍生出一个问题，就是哈希碰撞，也叫做哈希冲突。
例如，3对10取模是3,33对10取模也是3
这样一来，本来不同位置的两个值，现在映射到了相同的位置。
对于闭散列，我们有一个方法来解决这种情况。
开放寻址法
当前空间已经被占用，在开放空间里按照某种规则，再寻找一个未被占用的位置存储。
开放寻址法有两种方法。
1.线性探测 hashi+i (i>=0)
2.二次探测 hashi+i^2 (i>=0)
不需要担心后面找不到位置，因为有负载因子在控制。
负载因子是当前值的个数和空间的比率，它会保持在一个值一下。
到一定程度，就会引发扩容。
负载因子太大，冲突可能会增加,效率降低。
负载因子太小，冲突会变少，但是空间消耗会增大，空间利用率降低。
要底层实现哈希表，有一个很尴尬的问题。
我们不知道如何判断一个位置有没有存值。
因为find是碰到空就停止，假设我们删除了20，那20的位置变为空。
我们再想寻找21,22，就找不到了，因为find在20的位置就停止了。
所以，我们需要区分开两种情况，一个位置是被删除了而导致空，还是本来就是空。
假设是本来就是空，那我们到这个位置就可以停止查找，假设是被删除才导致的空，我们就继续查找下去。
知道查找到这个值，或者查找到空为止。
不能直接扩容，因为映射关系会改变。
要扩容的话，要直接新开一段空间，重新映射，再释放旧空间。
代价很大，但是没有别的方式。
最难想到的就是扩容，咱们就新开一段空间，复用一下插入函数。
最后用swap交换一下新旧空间的内容。
这样写的好处是，函数调用完成后会自动释放空间。
下面是第一版的代码，之后的补全版本代码会在接下来几个博客中发出来。
代码
#pragma once
#include<vector>
namespace bit
{enum Status{EMPTY,EXIST,DELETE};template<class T, class V>struct HashData{pair<K, V> _kv;Status _s;//状态};template<class T,class V>class HashTable{public:HashTable(){_tables.resize(10);}bool insert(const pair<K, V>& kv){if (_n*10 / _tables.size() == 0.7) //因为整形相除不可能是0.7,所以乘10,也可以转换成double{size_t NewSize = _tables.size() * 2;HashTable<K, V> newHT;newHT._tables.resize(NewSize);for (int i = 0; i < _tables.size(); i++){if (_tables[i]._s == EXIST){newHT.insert(_tables[i].kv);}}_tables.swap(newHT._tables);}size_t hashi = kv.first % _tables.size();while (_tables[hashi]._s == EXIST){++hashi;//当等于存在时，往后查找hashi %= _tables.size();//防止越界访问}_tables[hashi]._kv = kv;_tables[hashi]._s = EXIST;++_n;return true;}private:vector<HashData> _tables;size_t _n = 0;//存储的关键字的个数};
}