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前言： "hash"通常指的是哈希，它是一种将数据（如字符串或者数字）转换为一个固定长度的数值（通常是整数）的方法。哈希函数能够将任意长度的输入（也称为预映射或哈希键）转换为固定长度的输出，从而我们可以用O(1)的时间复杂度进行查找。
目录
1. unordered系列关联式容器
1.1 unordered_map
1.1.1 unordered_map的文档介绍
1.1.2 unordered_map的接口说明
1.2 unordered_set
2. 底层结构
2.1 哈希概念
2.2 哈希冲突
2.3 哈希函数
2.4 哈希冲突解决
2.4.1 闭散列
线性探测的实现
2.4.1.1内部函数的实现
二次探测
2.4.2 开散列
开散列实现
2.4.2.1 内部函数的实现
1. unordered系列关联式容器
在C++98中，STL提供了底层为红黑树结构的一系列关联式容器，在查询时效率可达到$log_2
N$，即最差情况下需要比较红黑树的高度次，当树中的节点非常多时，查询效率也不理想。最好
的查询是，进行很少的比较次数就能够将元素找到，因此在C++11中，STL又提供了4个unordered系列的关联式容器，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，本文中只对unordered_map和unordered_set进行介绍，unordered_multimap和unordered_multiset可查看文档介绍。
1.1 unordered_map
1.1.1 unordered_map的文档介绍
unordered_map在线文档说明
http://www.cplusplus.com/reference/unordered_map/unordered_map/?kw=unordered_map
1. unordered_map是存储<key, value>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<kye, value>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_map将相同哈希值的键值对放在相同的桶中。
4. unordered_map容器通过key访问单个元素要比map快，但它通常在遍历元素子集的范围迭
代方面效率较低。
5. unordered_maps实现了直接访问操作符(operator[])，它允许使用key作为参数直接访问
value。
6. 它的迭代器至少是前向迭代器。
1.1.2 unordered_map的接口说明
1. unordered_map的构造
| 函数声明 | 功能介绍 |
| unordered_map | 构造不同格式的unordered_map对象 |
2. unordered_map的容量
| 函数声明 | 功能介绍 |
| bool empty() const | 检测unordered_map是否为空 |
| size_t size() const | 获取unordered_map的有效元素个数 |
3. unordered_map的迭代器
| 函数声明 | 功能介绍 |
| begin | 返回unordered_map第一个元素的迭代器 |
| end | 返回unordered_map最后一个元素下一个位置的迭代器 |
| cbegin | 返回unordered_map第一个元素的const迭代器 |
| cend | 返回unordered_map最后一个元素下一个位置的const迭代器 |
4. unordered_map的元素访问
| 函数声明 | 功能介绍 |
| operator[] | 返回与key对应的value，没有一个默认值 |
注意：该函数中实际调用哈希桶的插入操作，用参数key与V()构造一个默认值往底层哈希桶
中插入，如果key不在哈希桶中，插入成功，返回V()，插入失败，说明key已经在哈希桶中，
将key对应的value返回。
5. unordered_map的查询
| 函数声明 | 功能介绍 |
| iterator find(const K& key) | 返回key在哈希桶中的位置 |
| size_t count(const K& key) | 返回哈希桶中关键码为key的键值对的个数 |
注意：unordered_map中key是不能重复的，因此count函数的返回值最大为1
6. unordered_map的修改操作
| 函数声明 | 功能介绍 |
| insert | 向容器中插入键值对 |
| erase | 删除容器中的键值对 |
| void clear() | 清空容器中有效元素个数 |
| void swap(unodered map&) | 交换两个容器中的元素 |
7. unordered_map的桶操作
| 函数声明 | 功能介绍 |
| size_t bucket_count()const | 返回哈希桶中桶的总个数 |
| size_t bucket_size(size_t n)const | 返回n号桶中有效元素的总个数 |
| size_t bucket(const K& key) | 返回元素key所在的桶号 |
1.2 unordered_set
unordered_set在线文档说明 http://www.cplusplus.com/reference/unordered_set/unordered_set/?kw=unordered_set
2. 底层结构
unordered系列的关联式容器之所以效率比较高，是因为其底层使用了哈希结构。
2.1 哈希概念
顺序结构以及平衡树中，元素关键码与其存储位置之间没有对应的关系，因此在查找一个元素
时，必须要经过关键码的多次比较。顺序查找时间复杂度为O(N)，平衡树中为树的高度，即
O($log_2 N$)，搜索的效率取决于搜索过程中元素的比较次数。
理想的搜索方法：可以不经过任何比较，一次直接从表中得到要搜索的元素。如果构造一种存储结构，通过某种函数(hashFunc)使元素的存储位置与它的关键码之间能够建立映射的关系，那么在查找时通过该函数可以很快找到该元素。
当向该结构中：
插入元素
根据待插入元素的关键码，以此函数计算出该元素的存储位置并按此位置进行存放
搜索元素
对元素的关键码进行同样的计算，把求得的函数值当做元素的存储位置，在结构中按此位置
取元素比较，若关键码相等，则搜索成功
该方式即为哈希(散列)方法，哈希方法中使用的转换函数称为哈希(散列)函数，构造出来的结构称
为哈希表(Hash Table)(或者称散列表)
例如：数据集合{1，7，6，4，5，9}；
哈希函数设置为：hash(key) = key % capacity; capacity为存储元素底层空间总的大小。
用该方法进行搜索不必进行多次关键码的比较，因此搜索的速度比较快，但是会出现哈希冲突！！！
2.2 哈希冲突
对于两个数据元素的关键字$k_i$和 $k_j$(i != j)，有$k_i$ != $k_j$，但有：Hash($k_i$) ==
Hash($k_j$)，即：不同关键字通过相同哈希哈数计算出相同的哈希地址，该种现象称为哈希冲突
或哈希碰撞。
把具有不同关键码而具有相同哈希地址的数据元素称为“同义词”。
发生哈希冲突该如何处理呢？
2.3 哈希函数
引起哈希冲突的一个原因可能是：哈希函数设计不够合理。
哈希函数设计原则：
1.哈希函数的定义域必须包括需要存储的全部关键码，而如果散列表允许有m个地址时，其值域必须在0到m-1之间
2.哈希函数计算出来的地址能均匀分布在整个空间中
3.哈希函数应该比较简单
常见哈希函数
1. 直接定址法--(常用)
取关键字的某个线性函数为散列地址：Hash（Key）= A*Key + B
优点：简单、均匀
缺点：需要事先知道关键字的分布情况
使用场景：适合查找比较小且连续的情况
2. 除留余数法--(常用)
设散列表中允许的地址数为m，取一个不大于m，但最接近或者等于m的质数p作为除数，
按照哈希函数：Hash(key) = key% p(p<=m),将关键码转换成哈希地址
3. 平方取中法--(了解)
假设关键字为1234，对它平方就是1522756，抽取中间的3位227作为哈希地址；
再比如关键字为4321，对它平方就是18671041，抽取中间的3位671(或710)作为哈希地址
平方取中法比较适合：不知道关键字的分布，而位数又不是很大的情况
4. 折叠法--(了解)
折叠法是将关键字从左到右分割成位数相等的几部分(最后一部分位数可以短些)，然后将这
几部分叠加求和，并按散列表表长，取后几位作为散列地址。
折叠法适合事先不需要知道关键字的分布，适合关键字位数比较多的情况
5. 随机数法--(了解)
选择一个随机函数，取关键字的随机函数值为它的哈希地址，即H(key) = random(key),其中
random为随机数函数。通常应用于关键字长度不等时采用此法
6. 数学分析法--(了解)
设有n个d位数，每一位可能有r种不同的符号，这r种不同的符号在各位上出现的频率不一定
相同，可能在某些位上分布比较均匀，每种符号出现的机会均等，在某些位上分布不均匀只
有某几种符号经常出现。可根据散列表的大小，选择其中各种符号分布均匀的若干位作为散
列地址。数字分析法通常适合处理关键字位数比较大的情况，如果事先知道关键字的分布且关键字的
若干位分布较均匀的情况。
注意：哈希函数设计的越精妙，产生哈希冲突的可能性就越低，但是无法避免哈希冲突
2.4 哈希冲突解决
哈希冲突越多，效率就越低。所以我们有一个衡量哈希效率的参数——负载因子。
负载因子/载荷因子 == 实际存储的多少/表的大小。
解决哈希冲突两种常见的方法是：闭散列和开散列
2.4.1 闭散列
闭散列：也叫开放定址法，当发生哈希冲突时，如果哈希表未被装满，说明在哈希表中必然还有
空位置，那么可以把key存放到冲突位置中的“下一个” 空位置中去。那如何寻找下一个空位置
呢？
1. 线性探测
线性探测：从发生冲突的位置开始，依次向后探测，直到寻找到下一个空位置为止。
插入：
通过哈希函数获取待插入元素在哈希表中的位置
如果该位置中没有元素则直接插入新元素，如果该位置中有元素发生哈希冲突，
使用线性探测找到下一个空位置，插入新元素
删除：
采用闭散列处理哈希冲突时，不能随便物理删除哈希表中已有的元素，若直接删除元素
会影响其他元素的搜索。比如删除元素4，如果直接删除掉，44查找起来可能会受影
响。因此线性探测采用标记的伪删除法来删除一个元素。
/ 哈希表每个空间给个标记
// EMPTY此位置空， EXIST此位置已经有元素， DELETE元素已经删除
enum State{EMPTY, EXIST, DELETE};
线性探测的实现
注意：假如实现的哈希表中元素唯一，即key相同的元素不再进行插入
为了实现简单，此哈希表中我们将比较直接与元素绑定在一起
enum State
{EMPTY,EXIST,DELETE
};template<class K, class V>
struct HashData
{pair<K, V> _data;State _state = EMPTY; //
};template<class K, class V>
class HashTable
{private:vector<HashData> _tables;size_t _n = 0;
};hashtable底层运用的是vector，vector中存的数据为hashdata是自定义类型，里面有_data数据以及标记数据的状态_state，里面还有一个_n存储数据存放在vector的个数。
但是我们进行插入或删除时，哈希表中不一定只存整数或浮点数，所以我们要进行仿函数的创建分类进行操作：
template<class K>
struct HashFunc
{size_t operator()(const K& key){return (size_t)key;}
};// 特化
template<>
struct HashFunc<string>
{size_t operator()(const string& s){size_t hash = 0;for (auto e : s){hash += e;hash *= 131;}return hash;}
};因为字符串经常会存储到哈希表中，所以我们对字符串进行了特化。而整数与浮点数等类似可以进行强制类型转换的数会调用第一个仿函数返回其size_t。如果遇到其他类型(比如日期类)，我们可以自己写一个仿函数进行传参。
2.4.1.1内部函数的实现
insert函数实现
bool Insert(const pair<K, V>& kv)
{if (Find(kv.first))return false;// 扩容的问题 //if ((double)_n / (double)_tables.size() >= 0.7)if (_n * 10 / _tables.size() >= 7){//size_t newSize = _tables.size() * 2;//vector<HashData> newTables(newSize);遍历旧表，映射到新表....//_tables.swap(newTables);HashTable<K, V, Hash> newHT(_tables.size() * 2);// 遍历旧表，插入到新表for (auto& e : _tables){if (e._state == EXIST){newHT.Insert(e._kv);}}_tables.swap(newHT._tables);}Hash hs;// 线性探测size_t hashi = hs(kv.first) % _tables.size();while (_tables[hashi]._state == EXIST){++hashi;hashi %= _tables.size();}_tables[hashi]._kv = kv;_tables[hashi]._state = EXIST;++_n;return true;
}
当负载因子大于等于0.7时，如果继续进行插入那么哈希表的效率就会大幅度减慢，所以我们进行扩容操作，将vector的空间扩大二倍。这时我们必须创建新表重新进行线序探测，因为扩容后的某写数据会产生冲突，某些数据不会产生冲突，这与原表的数据是否冲突的情况不一样，所以我们要重新进行计算。
erase函数实现
bool Erase(const K& key)
{HashData<K, V>* ret = Find(key);if (ret){_n--;ret->_state = DELETE;return true;}else{return false;}
}erase的实现就相对简单，只需要将状态进行调整即可。
线性探测优点：实现非常简单。
线性探测缺点：一旦发生哈希冲突，所有的冲突连在一起，容易产生数据“堆积”，即：不同
关键码占据了可利用的空位置，使得寻找某关键码的位置需要许多次比较，导致搜索效率降
低。如何缓解呢？
二次探测
线性探测的缺陷是产生冲突的数据堆积在一块，这与其找下一个空位置有关系，因为找空位
置的方式就是挨着往后逐个去找，因此二次探测为了避免该问题，找下一个空位置的方法
为：$H_i$ = ($H_0$ + $i^2$ )% m, 或者：$H_i$ = ($H_0$ - $i^2$ )% m。其中：i =
1,2,3…， $H_0$是通过散列函数Hash(x)对元素的关键码 key 进行计算得到的位置，m是表
的大小。
对于2.1中如果要插入44，产生冲突，使用解决后的情况为：
研究表明：当表的长度为质数且表装载因子a不超过0.5时，新的表项一定能够插入，而且任
何一个位置都不会被探查两次。因此只要表中有一半的空位置，就不会存在表满的问题。在
搜索时可以不考虑表装满的情况，但在插入时必须确保表的装载因子a不超过0.5，如果超出
必须考虑增容。
因此：比散列最大的缺陷就是空间利用率比较低，这也是哈希的缺陷。
2.4.2 开散列
开散列概念
开散列法又叫链地址法(开链法)，首先对关键码集合用散列函数计算散列地址，具有相同地
址的关键码归于同一子集合，每一个子集合称为一个桶，各个桶中的元素通过一个单链表链
接起来，各链表的头结点存储在哈希表中。
从上图可以看出，开散列中每个桶中放的都是发生哈希冲突的元素。
开散列实现
template<class K, class V>
struct HashNode
{HashNode<K, V>* _next;pair<K, V> _kv;HashNode(const pair<K, V>& kv):_next(nullptr), _kv(kv)
{}
};template<class K, class V>
class HashTable
{typedef HashNode<K, V> Node;
public:HashTable(){_tables.resize(10, nullptr);_n = 0;}
private://vector<list<pair<K, V>>> _tables;vector<Node*> _tables; // 指针数组size_t _n;
}; 我们在vector中创建自己的节点，因为STL中的list是双向链表，这种结构没必要，所以我们在这里手搓一个单链表节点。
2.4.2.1 内部函数的实现
template<class K, class V, class Hash = HashFunc<K>>
class HashTable
{typedef HashNode<K, V> Node;
public:HashTable(){_tables.resize(10, nullptr);_n = 0;}~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;}}bool Insert(const pair<K, V>& kv){if (Find(kv.first))return false;Hash hs;// 负载因子到1就扩容if (_n == _tables.size()){vector<Node*> newTables(_tables.size() * 2, nullptr);for (size_t i = 0; i < _tables.size(); i++){// 取出旧表中节点，重新计算挂到新表桶中Node* cur = _tables[i];while (cur){Node* next = cur->_next;// 头插到新表size_t hashi = hs(cur->_kv.first) % newTables.size();cur->_next = newTables[hashi];newTables[hashi] = cur;cur = next;}_tables[i] = nullptr;}_tables.swap(newTables);}size_t hashi = hs(kv.first) % _tables.size();Node* newnode = new Node(kv);// 头插newnode->_next = _tables[hashi];_tables[hashi] = newnode;++_n;return true;}Node* Find(const K& key){Hash hs;size_t hashi = hs(key) % _tables.size();Node* cur = _tables[hashi];while (cur){if (cur->_kv.first == key){return cur;}cur = cur->_next;}return nullptr;}bool Erase(const K& key){Hash hs;size_t hashi = hs(key) % _tables.size();Node* prev = nullptr;Node* cur = _tables[hashi];while (cur){if (cur->_kv.first == key){// 删除if (prev){prev->_next = cur->_next;}else{_tables[hashi] = cur->_next;}delete cur;--_n;return true;}prev = cur;cur = cur->_next;}return false;}void Some(){size_t bucketSize = 0;size_t maxBucketLen = 0;size_t sum = 0;double averageBucketLen = 0;for (size_t i = 0; i < _tables.size(); i++){Node* cur = _tables[i];if (cur){++bucketSize;}size_t bucketLen = 0;while (cur){++bucketLen;cur = cur->_next;}sum += bucketLen;if (bucketLen > maxBucketLen){maxBucketLen = bucketLen;}}averageBucketLen = (double)sum / (double)bucketSize;printf("load factor:%lf\n", (double)_n / _tables.size());printf("all bucketSize:%d\n", _tables.size());printf("bucketSize:%d\n", bucketSize);printf("maxBucketLen:%d\n", maxBucketLen);printf("averageBucketLen:%lf\n\n", averageBucketLen);}
桶的个数是一定的，随着元素的不断插入，每个桶中元素的个数不断增多，极端情况下，可
能会导致一个桶中链表节点非常多，会影响的哈希表的性能，因此在一定条件下需要对哈希
表进行增容，那该条件怎么确认呢？开散列最好的情况是：每个哈希桶中刚好挂一个节点，
再继续插入元素时，每一次都会发生哈希冲突，因此，在元素个数刚好等于桶的个数时，可
以给哈希表增容。
字符串hash算法http://www.cnblogs.com/-clq/archive/2012/05/31/2528153.html开散列与闭散列比较
应用链地址法处理溢出，需要增设链接指针，似乎增加了存储开销。事实上：由于开地址法必须保持大量的空闲空间以确保搜索效率，如二次探查法要求装载因子a <=0.7，而表项所占空间又比指针大的多，所以使用链地址法反而比开地址法节省存储空间。
以上就是哈希的底层逻辑。
![[报错解决]Communications link failure](https://img-blog.csdnimg.cn/direct/cde2905fdd5f43aea5931a324882ec59.png)
