解决hash冲突通常在slot对应的control byte所在的group内解决。 以128bit对齐的原因是,group内的搜索,可以用四条SIMD指令来解决。 展望 搜索了一下,目前还没有golang版本的swiss table,后续准备实现一个 Flat hashtable不仅仅只是CPU CACHE友好,这样的结构配合原子操作,相信很容易做出一个并发版本的hash table。后续也...
使用std::unordered_map是为了节省排序的时间开销,从而提升统计性能。具体来说,以下是选择unordered_map的原因: 1.哈希表的特性 std::unordered_map是基于哈希表(hash table)实现的,而std::map是基于红黑树(red-black tree)实现的。 unordered_map的优势: 插入和查找的平均时间复杂度为O(1)。 不需要维护元素的...
可以看到,上面实现的hash函数比较随意,难以产生较为均匀(即冲突少)的hashCode。 为了防止质量低下的hashCode()函数实现,我们使用getHash()方法对一个对象的hashCode进行重新计算:(下面这个就是hash方法的精髓) 1size_t getHash(size_t h)const{2h ^= (h >>>20) ^ (h >>>12);3returnh ^ (h >>>7) ...
返回指向unordered_map首元素的迭代器。 若unordered_map为空,则返回的迭代器将等于end()。 参数 (无) 返回值 指向首元素的迭代器。 复杂度 常数。 示例 运行此代码 #include <cmath>#include <iostream>#include <unordered_map>structNode{doublex, y;};intmain(){Node nodes[3]={{1,0},{2,0},{3...
std::unordered_map<Key,T,Hash,KeyEqual,Allocator>::erase iterator erase(const_iterator pos); (1)(C++11 起) iterator erase(const_iterator first, const_iterator last); (2)(C++11 起) size_type erase(constkey_type&key); (3)(C++11 起)...
我们看下unorder_map的源码 这是典型的 hash 操作的写法 先对 key 算出 hash code找到这个 hash code 对应的桶在这个桶里面，遍历去找这个 key 对应的节点把节点返回但是如果找不到节点，不是返回空，而是会创建一个新的空白节点，然后返回这个空白节点。这里本质上是一个insert操作，所以在多线程读unordered_map...
重点在于,std::unordered_map使用开放地址法来解决hash冲突。 链表最大的问题就在于——在当代的CPU架构下,内存比SSD快100倍,而cpu cache又比内存快100倍,链表对于CPU cache并不友好。因此,cache友好的结构能够提升性能。 关键设计 Swiss table的关键设计就是——通过相邻地址法来解决hash冲突。一个平坦的内存结构,...
首先,通过哈希函数(Hash Function)把键(Key)转化为一个整数,这个整数就是数据项应该存放的位置(这个位置通常被称为哈希值 Hash Value 或者哈希地址 Hash Address)。 然后,检查这个位置是否已经被其他数据项占据,这种情况称为哈希冲突(Hash Collision)。
std::unordered_map 使用默认的哈希函数 std::hash 来计算键的哈希值。 如果使用自定义类型作为键,需要提供自定义的哈希函数。 冲突处理: std::unordered_map 使用链地址法(拉链法)来处理哈希冲突。 每个桶内部是一个链表,存储哈希值相同的元素。 性能考虑: 哈希表的性能高度依赖于哈希函数的质量。一个糟糕的...
二师兄:因为unordered_set/unordered_map底层采用哈希表,所以在使用自定义类型作为key的时候,需要告诉编译器如何计算此类型的hash值,同时还要告诉编译器如何判断两个自定义类型的对象是否相等。以下代码无法通过编译: #include <iostream> #include <unordered_set> ...