如上,rehash操作时存在旧地址数据拷贝到新地址,及旧地址销毁、更新地址指向的过程。当多线程环境下分块锁+unordered_map使用如下: std::unordered_map<std::string,MidInfo*> mid_tag_cache_ int InsertMidTagToCache(MidInfo* info) { std::string &mid = info->mid; uint32_t hash = Hash(mid.c_str...
错误已经很明显了,我在插入LockRequest前,使用了operator []来获取对应的LockRequestQueue的引用,本意是认为新的RID的插入并不会影响这一过程,但如果在operator []执行的过程中发生了rehash,那么 bucket_num的值就会发生改变(应该是从7变为11),而这个过程中,同一个hashval就可能被送到不同的bucket中,因此就产生了...
unordered_map提供了一个rehash函数来重新哈希。其函数原型如下: void rehash(size_type n); 其中,n表示重新分配桶的数量。rehash函数会重新分配桶,并将原有的键值对重新插入到哈希表中。需要注意的是,rehash函数会改变unordered_map的大小,以适应新的桶数量。
需要注意的是,在操作 unordered_map 容器过程(尤其是向容器中添加新键值对)中,一旦当前容器的负载因子超过最大负载因子(默认值为 1.0),该容器就会适当增加桶的数量(通常是翻一倍),并自动执行 rehash() 成员方法,重新调整各个键值对的存储位置(此过程又称“重哈希”),此过程很可能导致之前创建的迭代器失效。 所谓...
下面以msvc编译触发rehash行为。 ///@brief 向 @c map 中添加 n 个int类型值 void insert_n(std::unordered_map<int, int>& map, int start, int n) { for (int idx = start; idx < start + n; ++idx) { map.insert({ idx, idx }); ...
will_rehash = (max_load_factor()*bucket_count()) > size()+1; Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)Dmi*_*try 1 我认为一旦哈希映射增长,就不会发生重新哈希(作为实际使用哈希函数的过程):计算哈希值(相对)计算成本较高请参阅下面我快速编译的示例,其中我制作了一个自定义哈希函子,它跟踪它被调用...
unordered_map的基础数据为hash表; 在数据插入的过程中存在rehash的过程; 一种优化方式是在插入数据之前预估数据的大小,在声明变量的时候带入参数或者之后手动设置一下存储空间大小,这样避免插入过程中执行rehash。 浏览一遍插入过程代码大概就可以了解unordered_map的大概情况了。
准确地说,当前的bucket_count 是小于512时,下一次触发扩容会增加到原来的8倍;否则增加到原来2倍,手动rehash 扩容,一样会找到一个比参数不小的2的幂次作为新的bucket_count。 由于元素放的桶位置是哈希值对桶数取模求出来的,更加使得我插入的元素挤在了一起,退化成了 O(n2) 的复杂度。 这个大坑让我想起了...
void rehash( size_type count ); 设置桶数为 count 并重哈希容器,即考虑桶总数已改变,再把元素放到适当的桶中。 void reserve( size_type count ); 设置桶数为适应至少 count 个元素,而不超出最大加载因子所需的数,并重哈希容器,即考虑桶数已更改后将元素放进适合的桶。 #include <iostream> #include <u...
bucket_count 返回槽(Bucket)数 max_bucket_count 返回最大槽数 bucket_size 返回槽大小 bucket 返回元素所在槽的序号 load_factor 返回载入因子,即一个元素槽(Bucket)的最大元素数 max_load_factor 返回或设置最大载入因子 rehash 设置槽数 reserve 请求改变容器容量...