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自定义C++ Hash表设计思路

发布时间:2024-11-20 10:15:39 来源:亿速云 阅读:87 作者:小樊 栏目:编程语言

设计一个自定义的C++哈希表需要考虑以下几个关键点:

  1. 哈希函数:一个好的哈希函数应该能够将输入的键均匀地分布在整个哈希表中,以减少冲突的概率。
  2. 冲突解决策略:当两个不同的键映射到同一个哈希桶时,需要有一种策略来解决冲突。常见的冲突解决策略有开放寻址法(线性探测、二次探测、双散列)和链地址法。
  3. 动态扩容:为了保持哈希表的性能,当其负载因子超过一定阈值时,应该进行动态扩容。
  4. 内存管理:需要考虑如何高效地分配和释放内存,避免内存泄漏。
  5. 线程安全:如果需要在多线程环境中使用哈希表,还需要考虑线程安全问题。

下面是一个简单的自定义C++哈希表设计示例,使用了链地址法来解决冲突,并且支持动态扩容:

#include <iostream>
#include <list>
#include <vector>
#include <algorithm>

template <typename Key, typename Value>
class HashTable {
private:
    struct Entry {
        Key key;
        Value value;
        bool occupied;
        Entry() : occupied(false) {}
    };

    std::vector<std::list<Entry>> table;
    size_t size;
    size_t capacity;
    float loadFactorThreshold;

    size_t hash(const Key& key) const {
        return std::hash<Key>{}(key) % capacity;
    }

    void rehash(size_t newCapacity) {
        std::vector<std::list<Entry>> newTable(newCapacity);
        for (const auto& bucket : table) {
            for (const auto& entry : bucket) {
                if (entry.occupied) {
                    size_t newIndex = std::hash<Key>{}(entry.key) % newCapacity;
                    newTable[newIndex].push_back(entry);
                }
            }
        }
        table = std::move(newTable);
        capacity = newCapacity;
    }

public:
    HashTable(size_t initialCapacity = 10, float loadFactorThreshold = 0.75)
        : size(0), capacity(initialCapacity), loadFactorThreshold(loadFactorThreshold) {
        table.resize(capacity);
    }

    void insert(const Key& key, const Value& value) {
        if (static_cast<float>(size) / capacity >= loadFactorThreshold) {
            rehash(capacity * 2);
        }

        size_t index = hash(key);
        for (auto& entry : table[index]) {
            if (entry.key == key) {
                entry.value = value;
                return;
            }
        }

        table[index].push_back({key, value, true});
        ++size;
    }

    bool remove(const Key& key) {
        size_t index = hash(key);
        for (auto it = table[index].begin(); it != table[index].end(); ++it) {
            if (it->key == key) {
                table[index].erase(it);
                --size;
                return true;
            }
        }
        return false;
    }

    bool find(const Key& key, Value& value) const {
        size_t index = hash(key);
        for (const auto& entry : table[index]) {
            if (entry.key == key) {
                value = entry.value;
                return true;
            }
        }
        return false;
    }

    size_t getSize() const {
        return size;
    }

    size_t getCapacity() const {
        return capacity;
    }
};

int main() {
    HashTable<int, std::string> ht;
    ht.insert(1, "one");
    ht.insert(11, "eleven");
    ht.insert(21, "twenty-one");

    std::string value;
    if (ht.find(11, value)) {
        std::cout << "Found: " << value << std::endl;
    } else {
        std::cout << "Not found" << std::endl;
    }

    ht.remove(11);

    if (ht.find(11, value)) {
        std::cout << "Found: " << value << std::endl;
    } else {
        std::cout << "Not found" << std::endl;
    }

    return 0;
}

关键点解释:

  1. 哈希函数:使用std::hash<Key>来生成键的哈希值。
  2. 冲突解决策略:使用链地址法,每个桶是一个std::list<Entry>
  3. 动态扩容:当负载因子超过loadFactorThreshold时,将容量加倍。
  4. 内存管理:使用std::vector来管理桶,自动处理内存分配和释放。
  5. 线程安全:这个示例没有考虑线程安全,如果需要在多线程环境中使用,可以考虑使用互斥锁或其他同步机制。

这个示例是一个基础的哈希表实现,可以根据具体需求进行扩展和优化。

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