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上海物联网app开发公司/网络运营seo是什么

上海物联网app开发公司,网络运营seo是什么,易旅游网站建设,郑州网站建设包括哪些文章目录📖 前言1. 复用同一个哈希桶⚡1.1 🌀修改后结点的定义1.2 🌀两个容器各自模板参数类型:2. 改造之后的哈希桶⛳3. 哈希桶的迭代器🔥3.1 💥哈希桶的begin()和 end(…

文章目录

  • 📖 前言
  • 1. 复用同一个哈希桶⚡
    • 1.1 🌀修改后结点的定义
    • 1.2 🌀两个容器各自模板参数类型:
  • 2. 改造之后的哈希桶⛳
  • 3. 哈希桶的迭代器🔥
    • 3.1 💥哈希桶的begin()和 end()的定义
    • 3.2 💥 operator* 和 operator->
    • 3.3 💥 operator++
    • 3.4 💥 operator== 和 operator!=
  • 4. 封装unordered_map和unordered_set⭕

📖 前言

与学习红黑树和map、set的思路一样,我们在学unordered_map和unordered_set时,也是先学底层结构,在用模拟的底层结构来自己封装一下该容器,动手实践来让我们更好的学习和理解底层逻辑。

前情回顾:哈希桶 👉 传送门

这里用到的封装思路和封装map、set的思路相同,都是更高维度的泛型编程。

思路复习:封装map和set 👉 传送门


1. 复用同一个哈希桶⚡

如何复用同一个哈希桶,我们就需要对哈希桶进行改造,将哈希桶改造的更加泛型一点,既符合Key模型,也符合Key_Value模型。

1.1 🌀修改后结点的定义

在这里插入图片描述
所以我们这里还是和封装map和set时一样,无论是Key还是Key_Value,都用一个类型T来接收,这里高维度的泛型哈希表中,实现还是用的是Kye_Value模型,K是不能省略的,同样的查找和删除要用。

1.2 🌀两个容器各自模板参数类型:

在这里插入图片描述
如何取到想要的数据:

  • 我们给每个容器配一个仿函数
  • 各传不同的仿函数,拿到想要的不同的数据

同时我们再给每个容器配一个哈希函数。

2. 改造之后的哈希桶⛳

//K --> 键值Key,T --> 数据
//unordered_map ->HashTable<K, pair<K, V>, MapKeyOfT> _ht;
//unordered_set ->HashTable<K, K, SetKeyOfT> _ht;
template<class K, class T, class KeyOfT, class HashFunc>
class HashTable
{template<class K, class T, class KeyOfT, class HashFunc>friend class __HTIterator;typedef HashNode<T> Node;
public:typedef __HTIterator<K, T, KeyOfT, HashFunc> iterator;iterator begin(){for (size_t i = 0; i < _tables.size(); i++){Node* cur = _tables[i];if (cur){return iterator(cur, this);}}return end();}iterator end(){return iterator(nullptr, this);}~HashTable(){for (size_t i = 0; i < _tables.size(); i++){Node* cur = _tables[i];while (cur){Node* next = cur->_next;delete cur;cur = next;}_tables[i] = nullptr;}}size_t GetNextPrime(size_t prime){const int PRIMECOUNT = 28;static const size_t primeList[PRIMECOUNT] ={53,         97,         193,       389,       769,1543,       3079,       6151,      12289,     24593,49157,      98317,      196613,    393241,    786433,1572869,    3145739,    6291469,   12582917,  25165843,50331653,   100663319,  201326611, 402653189, 805306457,1610612741, 3221225473, 4294967291};//获取比prime大那一个素数size_t i = 0;for (i = 0; i < PRIMECOUNT; i++){if (primeList[i] > prime)return primeList[i];}return primeList[i];}pair<iterator, bool> Insert(const T& data){HashFunc hf;KeyOfT kot;iterator pos = Find(kot(data));if (pos != end()){return make_pair(pos, false);}//负载因子 == 1 扩容 -- 平均每个桶挂一个结点if (_tables.size() == _n){//size_t newSize = _tables.size() == 0 ? 10 : _tables.size() * 2;size_t newSize = GetNextPrime(_tables.size());if (newSize != _tables.size()){vector<Node*> newTable;newTable.resize(newSize, nullptr);//遍历旧表for (size_t i = 0; i < _tables.size(); i++){Node* cur = _tables[i];//再对每个桶挨个遍历while (cur){Node* next = cur->_next;size_t hashi = hf(kot(cur->_data)) % newSize;//转移到新的表中cur->_next = newTable[hashi];newTable[hashi] = cur;cur = next;}//将原表置空_tables[i] = nullptr;}newTable.swap(_tables);}}size_t hashi = hf(kot(data));hashi %= _tables.size();//头插到对应的桶即可Node* newnode = new Node(data);newnode->_next = _tables[hashi];_tables[hashi] = newnode;//有效数据加一_n++;return make_pair(iterator(newnode, this), true);}iterator Find(const K& key){if (_tables.size() == 0){return iterator(nullptr, this);}KeyOfT kot;HashFunc hf;size_t hashi = hf(key);//size_t hashi = HashFunc()(key);hashi %= _tables.size();Node* cur = _tables[hashi];//找到指定的桶之后,顺着单链表挨个找while (cur){if (kot(cur->_data) == key){return iterator(cur, this);}cur = cur->_next;}//没找到返回空return iterator(nullptr, this);}bool Erase(const K& key){if (_tables.size() == 0){return false;}HashFunc hf;KeyOfT kot;size_t hashi = hf(key);hashi %= _tables.size();//单链表删除结点Node* prev = nullptr;Node* cur = _tables[hashi];while (cur){if (kot(cur->_data) == key){//头删if (prev == nullptr){_tables[hashi] = cur->_next;}else{prev->_next = cur->_next;}delete cur;return true;}prev = cur;cur = cur->_next;}return false;}
private://指针数组vector<Node*> _tables;size_t _n = 0;
};

研究表明:除留余数法,最好模一个素数

  • 通过查STL官方库我们也发现,其提供了一个取素数的函数
  • 所以我们也提供了一个,直接拷贝过来
    • 这样我们在扩容时就可以每次给素数个桶
    • 在扩容时加了一条判断语句是为了防止素数值太大,过分扩容容易直接把空间(堆)干崩了

3. 哈希桶的迭代器🔥

3.1 💥哈希桶的begin()和 end()的定义

在这里插入图片描述

  • 以第一个桶中第一个不为空的结点为整个哈希桶的开始结点
  • 以空结点为哈希桶的结束结点

3.2 💥 operator* 和 operator->

在这里插入图片描述
同之前operator->的连续优化一样,不再赘述……

3.3 💥 operator++

在这里插入图片描述
备注:

  • 这里要在哈希桶的类外面访问其私有成员
  • 我们要搞一个友元类
  • 迭代器类是哈希桶类的朋友
  • 这样就可以访问了

在这里插入图片描述

思路:

  • 判断一个桶中的数据是否遍历完
    • 如果所在的桶没有遍历完,在该桶中返回下一个结点指针
    • 如果所在的桶遍历完了,进入下一个桶
  • 判断下一个桶是否为空
    • 非空返回桶中第一个节点
    • 空的话就遍历一个桶

后置++和之前一眼老套路,不赘述

注意:

  • unordered_map和unordered_set是不支持反向迭代器的,从底层结构我们也能很好的理解(单链表找不了前驱)
  • 所以不支持实现迭代器的operator- -

3.4 💥 operator== 和 operator!=

在这里插入图片描述

template<class K, class T, class KeyOfT, class HashFunc>
class HashTable;//哈希桶的迭代器
template<class K, class T, class KeyOfT, class HashFunc>
class __HTIterator
{typedef HashNode<T> Node;typedef __HTIterator<K, T, KeyOfT, HashFunc> Self;
public:Node* _node;__HTIterator() {};//编译器的原则是向上查找(定义必须在前面,否则必须先声明)HashTable<K, T, KeyOfT, HashFunc>* _pht;__HTIterator(Node* node, HashTable<K, T, KeyOfT, HashFunc>* pht):_node(node), _pht(pht){}Self& operator++(){if (_node->_next){ _node = _node->_next;}else//当前桶已经走完了,要走下一个桶{KeyOfT kot;HashFunc hf;size_t hashi = hf(kot(_node->_data)) % _pht->_tables.size();hashi++;//找下一个不为空的桶 -- 访问到了哈希表中私有的成员(友元)for (; hashi < _pht->_tables.size(); hashi++){if (_pht->_tables[hashi]){_node = _pht->_tables[hashi];break;}}//没有找到不为空的桶,用nullptr去做end标识if (hashi == _pht->_tables.size()){_node = nullptr;}}return *this;}T& operator*(){return _node->_data;}T* operator->(){return &_node->_data;}bool operator!=(const Self& s) const{return _node != s._node;}bool operator==(const Self& s) const{return _node == s._node;}
};

在这里插入图片描述
编译器的原则是向上查找(定义必须在前面,否则必须先声明)


4. 封装unordered_map和unordered_set⭕

有了上面的哈希桶的改装,我们这里的对map和set的封装就显得很得心应手了。

unordered_map的封装:

template<class K, class V, class HashFunc = DefaultHash<K>>
class unordered_map
{struct MapKeyOfT{const K& operator()(const pair<K, V>& kv){return kv.first;}};
public:typedef typename Bucket::HashTable<K, pair<K, V>, MapKeyOfT, HashFunc>::iterator iterator;iterator begin(){return _ht.begin();}iterator end(){return _ht.end();}pair<iterator, bool> insert(const pair<K, V>& kv){return _ht.Insert(kv);}iterator find(const K& key){return _ht.Find(key);}bool erase(const K& key){return _ht.Erase(key);}V& operator[](const K& key){pair<iterator, bool> ret = insert(make_pair(key, V()));return ret.first->second;}private:Bucket::HashTable<K, pair<K, V>, MapKeyOfT, HashFunc> _ht;
};

这里unordered_map中的operator[ ]我们知道其原理之后,模拟实现就非常方便,直接调用插入函数,控制好参数和返回值即可。

对unordered_set的封装:

template<class K, class HashFunc = DefaultHash<K>>
class unordered_set
{//SteKeyOfT是set专用的就用内部类struct SetKeyOfT{const K& operator()(const K& key){return key;}};public:typedef typename Bucket::HashTable<K, K, SetKeyOfT, HashFunc>::iterator iterator;iterator begin(){return _ht.begin();}iterator end(){return _ht.end();}pair<iterator, bool> insert(const K& key){return _ht.Insert(key);}iterator find(const K& key){return _ht.Find(key);}bool erase(const K& key){return _ht.Erase(key);}
private:Bucket::HashTable<K, K, SetKeyOfT, HashFunc> _ht;
};

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