unordered_map通过以下几种方式处理哈希冲突: 链地址法(Separate Chaining):这是unordered_map处理哈希冲突的主要方法。每个哈希表的桶实际上是一个链表(或其他容器),当发生哈希冲突时,新的元素会被添加到对应桶的链表中。这样,即使多个元素被映射到同一个索引,它们也不会相互覆盖,而是存储在链表中。 cpp std::unor...
1unordered_map是存储键值对的关联式容器,其允许通过keys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_m...
调整哈希函数:可以尝试定义自己的哈希函数,确保不同的键值能够均匀分布到不同的桶中,减少哈希冲突的概率。 调整容器大小:如果unordered_map的负载因子(load factor)过高,也会增加哈希冲突的概率。可以通过调整max_load_factor()函数来改变负载因子,默认值为1.0,可以适当减小该值,降低负载因子,减少哈希冲突的发生。 使用...
其实与Redis类似,链表法解决哈希冲突,扩容就是当负载因子>1时,新开一个buckets,大小为>num_element的下一个质数,并遍历原来的buckets将原来的元素rehash迁移到新的buckets中。迁移完成后把tmp表换成buckets表即可。 如果扩容期间插入或查询,和redis一致,插入直接插入tmp表,查询先查原来的表,再查tmp表。 建议看看《re...
哈希表有一个重要的性质,就是快。其增删查的时间复杂度都是O(1)!!! 我们下面会有专门的检测其效率的代码。 我们来简单的用一用: #include<iostream>#include<unordered_set>#include<unordered_map>#include<string>#include<set>#include<time.h>using namespace std;namespace std{void test_unordered_set(...
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,...
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,他们不再以红黑树作为底层结构,而是以挂哈希桶的哈希表作为底层结构,就是用存储结点指针的vector来实现哈希表,哈希表的每个位置是一个桶,桶结构是一个存储value的单链表,unordered_set的桶中结点存储的是一个key值,unordered_map的桶中...
解决方法: 链地址法:每个存储桶维护一个链表,当发生冲突时,将新的键值对插入到链表中。 开放地址法:当发生冲突时,尝试在哈希表中寻找其他空闲的存储桶。 示例代码 代码语言:txt 复制 #include <iostream> #include <unordered_map> int main() { std::unordered_map<std::string, int> map; // 插入键值对...
unordered_map防止大量哈希冲突 https://codeforces.com/blog/entry/62393?tdsourcetag=s_pcqq_aiomsg 貌似听说会有卡unordered_map的,有巨佬给出了解决方案。基于一个随机时间的种子再配上一些奇怪的数字让你的程序抖动得更强。 structcustom_hash{staticuint64_tsplitmix64(uint64_tx){...
❓如果分成的小文件也过大怎么办? ✅ 这里的小文件可以分成两种情况: 该文件中冲突的IP很多,大多都是不同的IP,此时直接使用map是统计不下的,对于这个问题我们的解决方案是:换一个哈希函数,再次进行切分 该文件的冲突IP很多,大多数都是相同的IP,此时直接使用map是可以统计的下的,直接使用map统计即可。