做蛋糕招聘网站温岭专业自适应网站建设
1. unordered系列关联式容器
在C++98 中， STL 提供了底层为红黑树结构的一系列关联式容器，在查询时效率可达到 
，即最差情况下需要比较红黑树的高度次，当树中的节点非常多时，查询效率也不理想。最好的查询是，进行很少的比较次数就能够将元素找到，因此在C++11 中， STL 又提供了 4 个unordered系列的关联式容器，这四个容器与红黑树结构的关联式容器使用方式基本类似，只是其底层结构不同,该系列容器使用哈希表进行封装。
2. unordered_map的介绍
1. unordered_map 是存储 <key, value> 键值对的关联式容器，其允许通过 key 快速的索引到与其对应的value 。
2. 在 unordered_map 中，键值通常用于惟一地标识元素，而映射值是一个对象，其内容与此键关联。键和映射值的类型可能不同。
3. 在内部 ,unordered_map 没有对 <kye, value> 按照任何特定的顺序排序 , 为了能在常数范围内找到key 所对应的 value ， unordered_map 将相同哈希值的键值对放在相同的桶中。
4. unordered_map 容器通过 key 访问单个元素要比 map 快，但它通常在遍历元素子集的范围迭代方面效率较低。
5. unordered_maps 实现了直接访问操作符 (operator[ ]) ，它允许使用 key 作为参数直接访问value。
6. 它的迭代器至少是前向迭代器。
3. unordered_map的使用
1. unordered_map的构造
| 函数声明 | 功能介绍 |
| unordered_map() | 构造不同格式的 unordered_map 对象 |
2. unordered_map的容量
| 函数声明 | 功能介绍 |
| bool empty() const | 检测 unordered_map 是否为空 |
| size_t size() const | 获取 unordered_map 的有效元素个数 |
3. unordered_map的迭代器
| 函数声明 | 功能介绍 |
| iterator begin() | 返回 unordered_map 第一个元素的迭代器 |
| iterator end() | 返回 unordered_map 最后一个元素下一个位置的迭代器 |
| const_iterator cbegin() const | 返回 unordered_map 第一个元素的 const 迭代器 |
| const_iterator cend() const | 返回 unordered_map 最后一个元素下一个位置的 const 迭代器 |
4. unordered_map的元素访问
| 函数声明 | 功能介绍 |
| mapped_type& operator[ ] (const key_type& k) | 返回与 key 对应的 value ，没有返回一个默认值 |
注意：该函数中实际调用哈希桶的插入操作，用参数 key 与 V() 构造一个默认值往底层哈希桶中插入，如果key 不在哈希桶中，插入成功，返回 V() ，插入失败，说明 key 已经在哈希桶中，将key 对应的 value 返回。
5. unordered_map的查询
| 函数声明 | 功能介绍 |
| iterator find(const K& key) | 返回 key 在哈希桶中的位置 |
| size_t count(const K& key) | 返回哈希桶中关键码为 key 的键值对的个数 |
注意： unordered_map 中 key 是不能重复的，因此 count 函数的返回值最大为 1
6. unordered_map的修改操作
| 函数声明 | 功能介绍 |
| pair<iterator,bool> insert (const value_type& x ) | 向容器中插入键值对 |
| size_type erase ( const key_type& x ) | 删除容器中的键值对 |
| void clear() | 清空容器中有效元素个数 |
| void swap(unordered_map&) | 交换两个容器中的元 |
7. unordered_map的桶操作
| 函数声明 | 功能介绍 |
| size_t bucket_count()const | 返回哈希桶中桶的总个数 |
| size_t bucket_size(size_t n)const | 返回 n 号桶中有效元素的总个数 |
| size_t bucket(const K& key) | 返回元素 key 所在的桶号 |
4.unordered_map的模拟实现
首先我们要使用哈希表进行封装unordered_map即可，如下是HashTable.cpp的文件，有关哈希表的详细介绍，可以点击了解C++哈希表。
#include <iostream>
#include <vector>
using namespace std;
namespace OpenHash
{template<class T>struct HashNode{T _data;HashNode* _next;HashNode(const T& data):_data(data), _next(nullptr){}};//将key转换为整型方便取模template <class K>struct Hash{size_t operator()(const K& key){return key;}};//模板特化,将string类型转换为整型template<>class Hash<string>{size_t operator()(const string& s){size_t ret = 0;for (auto e : s){ret = ret * 31 + e;}return ret;}};//实现迭代器//因为迭代器的实现需要借助HashTable，所以需要前置定义template <class K, class T, class KeyOfT, class HashFunc = Hash<K>>class HashTable;template <class K, class T, class Ptr, class Ref, class KeyOfT, class HashFunc = Hash<K>>struct HashTableIterator{typedef typename HashNode<T> Node;typedef typename HashTableIterator<K, T, Ptr, Ref, KeyOfT, HashFunc> Self;typedef typename HashTable<K, T, KeyOfT, HashFunc> HashTable;HashTable* _ht;Node* _node;HashTableIterator() = default;HashTableIterator(const Node*& node, const HashTable*& ht):_ht(ht), _node(node){}Self& operator++(){//遍历当前桶if (_node->_next)_node = _node->_next;//找下一个桶else{KeyOfT kot;HashFunc hf;//获取索引值size_t index = hf(kot(_node->_data)) % _ht->_table.size();++index;while (index < _ht->_table.size() && _ht->_table[index] == nullptr)++index;if (index == _ht->_table.size())_node = nullptr;else_node = _ht->_table[index];}return *this;}Ref operator*(){return _node->_data;}Ptr operator->(){return &_node->_data;}bool operator==(const Self& s){return _node == s._node;}bool operator!=(const Self& s){return _node != s._node;}};template <class K, class T, class KeyOfT, class HashFunc>class HashTable{public://友元(因为iterator需要用到_table)template <class K, class T, class Ptr, class Ref, class KeyOfT, class HashFunc>friend struct HashTableIterator;typedef typename HashNode<T> Node;typedef typename HashTableIterator<K, T, T*, T&, KeyOfT, HashFunc> iterator;//构造函数HashTable():_table(vector<Node*>()), _n(0){}iterator begin(){for (size_t i = 0; i < _table.size(); i++){if (_table[i])return iterator(_table[i], this);}return iterator(nullptr, this);}iterator end(){return iterator(nullptr, this);}iterator find(const K& key){if (_table.size() == 0){return iterator(nullptr, this);}KeyOfT kot;HashFunc hf;size_t index = hf(key) % _table.size();Node* cur = _table[index];while (cur){if (kot(cur->_data) == key)return iterator(cur, this);cur = cur->_next;}return iterator(nullptr, this);}pair<iterator, bool> insert(const K& key){//第一次插入需要扩容if (_table.size() == 0)_table.resize(10);//不能出现重复数据if (find(key) != iterator(nullptr, this)){return make_pair(find(key), false);}KeyOfT kot;HashFunc hf;//桶的个数是一定的，随着元素的不断插入，每个桶中元素的个数不断增多，极端情况下，//可能会导致一个桶中链表节点非常多，会影响的哈希表的性能，因此在一定条件下需要对//哈希表进行增容，那该条件怎么确认呢？开散列最好的情况是：每个哈希桶中刚好挂一个//节点,再继续插入元素时，每一次都会发生哈希冲突，因此，在元素个数刚好等于桶的个数//时，可以给哈希表增容。//负载因子到1，需要扩容if (_n == _table.size()){vector<Node*> newtable;newtable.resize(_table.size() * 2);//重新映射到新表for (auto e : _table){Node* cur = e;while (cur){size_t index = hf(kot(cur->_data)) % newtable.size();cur->_next = newtable[index];newtable[index] = cur;cur = cur->_next;}}}size_t index = hf(key) % _table.size();Node*& cur = _table[index];while (cur)cur = cur->_next;cur = new Node(key);return make_pair(iterator(cur, this), true);}bool erase(const K& key){KeyOfT kot;HashFunc hf;size_t index = hf(key) % _table.size();Node* cur = _table[index], * pre = _table[index];while (cur){if (kot(cur->_data) == key){//要删除该位置第一个元素if (cur == pre)_table[index] = cur->_next;elsepre->_next = cur->_next;delete cur;_n--;return true;}pre = cur;cur = cur->_next;}return false;}private:vector<Node*> _table;size_t _n;//有效数据个数};
}unordered_map.cpp文件如下
#include"HashTable.cpp"
namespace lbk
{template<class K,class Hash=OpenHash::Hash<K>>class unordered_set{struct SetKeyOfT{const K& operator()(const K& key){return key;}};public:typedef typename OpenHash::HashTable<K,K,SetKeyOfT,Hash>::iterator iterator;iterator begin(){return _ht.begin();}iterator end(){return _ht.end();}iterator find(const K& key){return _ht.find(key);}pair<iterator, bool> insert(const K& key){return _ht.insert(key);}bool erase(const K& key){return _ht.erase(key);}private:OpenHash::HashTable<K, K, SetKeyOfT, Hash> _ht;};
}