高效C++哈希表实现要点包括以下几点：
选择合适的哈希函数：哈希函数的选择对于哈希表的性能至关重要。一个好的哈希函数应该能够将输入数据均匀地分布在哈希表中，以减少冲突的可能性。可以使用已有的高质量哈希函数库，如Boost库中的hash_combine()函数。
处理哈希冲突：哈希冲突是指不同的输入数据经过哈希函数计算后得到相同的哈希值。常用的冲突解决方法有开放寻址法（线性探测、二次探测和双散列）和链地址法（将冲突的元素存储在链表中）。选择合适的冲突解决方法可以提高哈希表的性能。
动态调整哈希表大小：当哈希表的负载因子（已存储元素数量与哈希表大小的比值）达到一定阈值时，需要进行扩容以保持性能。扩容时，可以选择增加哈希表的大小并重新哈希所有元素，或者使用更复杂的数据结构（如红黑树）来存储冲突元素。
使用合适的装载因子阈值：装载因子是衡量哈希表性能的一个重要指标。装载因子过大可能导致冲突增多，从而降低查询效率；装载因子过小可能导致空间浪费。通常情况下，可以选择一个合适的装载因子阈值（如0.75），当哈希表的装载因子超过该阈值时进行扩容。
优化哈希表操作：为了提高哈希表的性能，可以对哈希表操作进行优化。例如，使用内联函数来减少函数调用的开销，使用原子操作来保证线程安全，以及使用局部性原理来优化内存访问等。
使用成熟的库和算法：可以使用成熟的C++哈希表库（如STL中的unordered_map）和算法（如Boost库中的hash_map）来实现高效的哈希表。这些库和算法已经经过了大量的优化和测试，可以保证较高的性能。
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