c++的map 哈希算法

文章标题：深度探讨：unordered_map的哈希函数在C++编程中，unordered_map是一个非常有用的数据结构，它提供了一种键-值对的映射关系，使得我们可以通过键快速访问对应的值。

在unordered_map内部，使用了哈希函数来实现对键的快速定位和查找。

本文将深度探讨unordered_map的哈希函数，包括基本原理、常见的哈希函数实现、哈希冲突解决方法以及自定义哈希函数的实践经验。

1. 哈希函数的基本原理在unordered_map内部，哈希函数的作用是将不同的键映射到不同的整数值，这样就可以通过这个整数值来快速找到对应的值。

通常情况下，哈希函数需要满足以下几个要求：- 一致性：相同的键必须映射到相同的整数值。

- 均匀性：哈希函数应该能让键的分布尽可能均匀，减少哈希冲突的概率。

2. 常见的哈希函数实现C++标准库提供了多种哈希函数的实现，其中最常用的是std::hash。

对于不同的数据类型，也可以使用特定的哈希函数，比如std::hash<int>、std::hash<string>等。

在实际使用中，我们也可以根据实际情况选择或自定义哈希函数，以满足特定的需求。

3. 哈希冲突的解决方法哈希函数可能会导致不同的键映射到相同的整数值，这就是哈希冲突。

为了解决哈希冲突，通常采用以下几种方法：- 拉链法：将相同整数值的键值对存储在同一个位置，比如使用链表或者红黑树来管理。

- 开放寻址法：通过线性探测、二次探测、双重哈希等方法来寻找下一个可用的位置。

4. 自定义哈希函数的实践经验在实际应用中，有时我们可能需要对自定义数据类型进行哈希，比如自定义的结构体、类等。

这时就需要自定义哈希函数，以便unordered_map能够正确地处理这些数据类型。

在自定义哈希函数时，需要注意以下几点：- 选择一个合适的哈希算法，可以使用基本的位运算、乘法哈希、旋转哈希等方法。

- 确保哈希函数的一致性和均匀性，避免产生大量的哈希冲突。

C++STL中哈希表hash_map从头到尾详细介绍0 为什么需要hash_map⽤过map吧？map提供⼀个很常⽤的功能，那就是提供key-value的存储和查找功能。

例如，我要记录⼀个⼈名和相应的存储，⽽且随时增加，要快速查找和修改：岳不群－华⼭派掌门⼈，⼈称君⼦剑张三丰－武当掌门⼈，太极拳创始⼈东⽅不败－第⼀⾼⼿，葵花宝典...这些信息如果保存下来并不复杂，但是找起来⽐较⿇烦。

例如我要找"张三丰"的信息，最傻的⽅法就是取得所有的记录，然后按照名字⼀个⼀个⽐较。

如果要速度快，就需要把这些记录按照字母顺序排列，然后按照⼆分法查找。

但是增加记录的时候同时需要保持记录有序，因此需要插⼊排序。

考虑到效率，这就需要⽤到⼆叉树。

讲下去会没完没了，如果你使⽤STL 的map容器，你可以⾮常⽅便的实现这个功能，⽽不⽤关⼼其细节。

关于map的数据结构细节，感兴趣的朋友可以参看。

看看map的实现:1 #include <map>2 #include <string>3using namespace std;4 ...5 map<string, string> namemap;6//增加。

7 namemap["岳不群"]="华⼭派掌门⼈，⼈称君⼦剑";8 namemap["张三丰"]="武当掌门⼈，太极拳创始⼈";9 namemap["东⽅不败"]="第⼀⾼⼿，葵花宝典";10 ...11//查找。

12if(namemap.find("岳不群") != namemap.end()){13 ...14 }不觉得⽤起来很easy吗？⽽且效率很⾼，100万条记录，最多也只要20次的pare的⽐较，就能找到你要找的记录;200万条记录事，也只要⽤21次的⽐较。

c++ 哈希表用法
哈希表是一种非常常见的数据结构，也是C++ STL库中的一个重要组成部分。

它能够快速地存储和查找键值对数据，具有高效、快速、灵活的特点。

在C++中，哈希表的使用需要引入头文件<unordered_map>，通过使用unordered_map模板类来定义哈希表对象。

unordered_map类的模板参数包括键值对的类型，其定义形式如下：
unordered_map<Key, Value, Hash = hash<Key>, KeyEqual = equal_to<Key>, Allocator = allocator< pair<const Key, Value> > >
其中Key表示键值类型，Value表示值类型，Hash表示哈希函数类型，KeyEqual表示比较函数类型，Allocator表示分配器类型。

可以使用默认的哈希函数和比较函数，或者自己实现这些函数。

在定义好哈希表对象后，可以通过insert()函数向其中插入键值对，使用erase()函数删除键值对，使用[]运算符或at()函数访问指定键的值，使用find()函数查找指定键是否存在等操作。

需要注意的是，在哈希表中，键值对的存储顺序是不固定的，因为哈希函数会将同样的键映射到不同的位置上。

因此，在进行遍历哈希表操作时，需要使用迭代器进行操作。

哈希表是一种非常实用的数据结构，可以在很多场景下发挥重要作用。

在C++中，通过使用STL库中的unordered_map模板类，可以非常方便地使用哈希表。

c语言中哈希表用法
在C语言中，哈希表是一种常用的数据结构，它能够提供快速的查找和插入操作。

哈希表利用哈希函数将关键字映射到数组索引上，并通过解决哈希冲突的方法来保证数据的唯一性。

要使用哈希表，首先需要定义一个合适的数组作为存储空间。

通常情况下，数组大小应该根据实际需求进行合理的设置。

一般来说，哈希表的大小应该是预计存入元素数量的两倍左右，以避免过多的哈希冲突。

定义哈希表数组之后，需要实现一个哈希函数。

哈希函数是将关键字映射到数组索引的算法，它应该能够将不同的关键字均匀地映射到数组中。

一个好的哈希函数应该具有高效性和低冲突性。

常用的哈希函数有除留余数法、乘法哈希法和平方取中法等。

需要解决哈希冲突的问题。

哈希冲突指的是不同的关键字映射到了相同的数组索引上。

有几种常用的解决方法，例如开放定址法和链地址法。

开放定址法是将冲突的元素放置到数组中的下一个可用位置，而链地址法是将冲突的元素放置到一个链表中。

在使用哈希表时，可以通过哈希函数将关键字映射到数组索引上，并使用相应的操作来进行查找、插入和删除操作。

例如，要查找一个元素，可以通过哈希函数得到数组索引，然后在该位置上查找关键字对应的元素。

如果哈希表中存在多个元素，那么可以通过解决冲突的方法进行进一步的查找。

哈希表是C语言中一种高效的数据结构，它能够提供快速的查找和插入操作。

通过合适的定义和实现，可以很好地利用哈希表来解决各种实际问题。

使用哈希表需要注意合理设置数组大小、选择合适的哈希函数和解决冲突的方法，以充分发挥哈希表的优势。

c++hashmap用法C++中的hashmap是一种基于哈希表的数据结构，它可以实现快速的查找、插入和删除等操作，通常用于解决大量数据的查找问题。

使用C++中的hashmap需要包含头文件<unordered_map>，然后定义一个unordered_map对象，并指定键值类型和值类型，如下所示： ```cpp#include <unordered_map>using namespace std;unordered_map<int, string> myMap;```上述代码定义了一个名为myMap的unordered_map对象，该对象的键为int类型，值为string类型。

可以通过insert()函数向myMap 中插入键值对，例如：```cppmyMap.insert(make_pair(1, 'apple'));myMap.insert(make_pair(2, 'banana'));myMap.insert(make_pair(3, 'orange'));```上述代码向myMap中插入了3个键值对。

可以通过[]运算符或者find()函数来查找myMap中的值，例如： ```cppcout << myMap[1] << endl; //输出'apple'auto it = myMap.find(2);if(it != myMap.end()){cout << it->second << endl; //输出'banana'}```上述代码分别使用[]运算符和find()函数查找myMap中键为1和2的值，并输出它们所对应的字符串。

当不再需要使用unordered_map对象时，可以使用clear()函数清空myMap中的所有键值对，例如：```cppmyMap.clear();```上述代码清空了myMap中的所有键值对。

常⽤Hash算法（C语⾔的简单实现）如下所⽰：#include "GeneralHashFunctions.h"unsigned int RSHash(char* str, unsigned int len){unsigned int b = 378551;unsigned int a = 63689;unsigned int hash = 0;unsigned int i = 0;for(i = 0; i < len; str++, i++){hash = hash * a + (*str);a = a * b;}return hash;}/* End Of RS Hash Function */unsigned int JSHash(char* str, unsigned int len){unsigned int hash = 1315423911;unsigned int i = 0;for(i = 0; i < len; str++, i++){hash ^= ((hash << 5) + (*str) + (hash >> 2));}return hash;}/* End Of JS Hash Function */unsigned int PJWHash(char* str, unsigned int len){const unsigned int BitsInUnsignedInt = (unsigned int)(sizeof(unsigned int) * 8);const unsigned int ThreeQuarters = (unsigned int)((BitsInUnsignedInt * 3) / 4);const unsigned int OneEighth = (unsigned int)(BitsInUnsignedInt / 8);const unsigned int HighBits = (unsigned int)(0xFFFFFFFF) << (BitsInUnsignedInt - OneEighth);unsigned int hash = 0;unsigned int test = 0;unsigned int i = 0;for(i = 0; i < len; str++, i++){hash = (hash << OneEighth) + (*str);if((test = hash & HighBits) != 0){hash = (( hash ^ (test >> ThreeQuarters)) & (~HighBits));}}return hash;}/* End Of P. J. Weinberger Hash Function */unsigned int ELFHash(char* str, unsigned int len){unsigned int hash = 0;unsigned int x = 0;unsigned int i = 0;for(i = 0; i < len; str++, i++){hash = (hash << 4) + (*str);if((x = hash & 0xF0000000L) != 0){hash ^= (x >> 24);}hash &= ~x;}return hash;}/* End Of ELF Hash Function */unsigned int BKDRHash(char* str, unsigned int len){unsigned int seed = 131; /* 31 131 1313 13131 131313 etc.. */ unsigned int hash = 0;unsigned int i = 0;for(i = 0; i < len; str++, i++){hash = (hash * seed) + (*str);}return hash;}/* End Of BKDR Hash Function */unsigned int SDBMHash(char* str, unsigned int len){unsigned int hash = 0;unsigned int i = 0;for(i = 0; i < len; str++, i++){hash = (*str) + (hash << 6) + (hash << 16) - hash;}return hash;}/* End Of SDBM Hash Function */unsigned int DJBHash(char* str, unsigned int len){unsigned int hash = 5381;unsigned int i = 0;for(i = 0; i < len; str++, i++){hash = ((hash << 5) + hash) + (*str);}return hash;}/* End Of DJB Hash Function */unsigned int DEKHash(char* str, unsigned int len){unsigned int hash = len;unsigned int i = 0;for(i = 0; i < len; str++, i++){hash = ((hash << 5) ^ (hash >> 27)) ^ (*str);}return hash;}/* End Of DEK Hash Function */unsigned int BPHash(char* str, unsigned int len){unsigned int hash = 0;unsigned int i = 0;for(i = 0; i < len; str++, i++){hash = hash << 7 ^ (*str);}return hash;}/* End Of BP Hash Function */unsigned int FNVHash(char* str, unsigned int len){const unsigned int fnv_prime = 0x811C9DC5;unsigned int hash = 0;unsigned int i = 0;for(i = 0; i < len; str++, i++){hash *= fnv_prime;hash ^= (*str);}return hash;}/* End Of FNV Hash Function */unsigned int APHash(char* str, unsigned int len){unsigned int hash = 0xAAAAAAAA;unsigned int i = 0;for(i = 0; i < len; str++, i++){hash ^= ((i & 1) == 0) ? ( (hash << 7) ^ (*str) * (hash >> 3)) :(~((hash << 11) + ((*str) ^ (hash >> 5))));}return hash;}/* End Of AP Hash Function */以上就是⼩编为⼤家带来的常⽤Hash算法(C语⾔的简单实现)的全部内容了，希望对⼤家有所帮助，多多⽀持~。

c语言哈希表用法哈希表（Hash Table）是一种高效的数据结构，用于实现字典（Dictionary）或映射（Map）等抽象数据类型。

在C语言中，可以通过数组和链表的结合来实现哈希表。

以下是使用C语言实现简单哈希表的基本步骤和用法：1.定义哈希表结构：```c#define TABLE_SIZE100typedef struct{char*key;int value;}Entry;typedef struct{Entry*entries[TABLE_SIZE];}HashTable;```在这里，我们使用一个数组`entries`来存储哈希表的条目，每个条目包含一个键值对。

2.哈希函数的设计：设计一个哈希函数将键映射到哈希表的索引。

一个简单的哈希函数可以是将键的每个字符的ASCII值相加，然后取余以适应数组大小。

```cint hash(char*key){int hash_value=0;for(int i=0;key[i]!='\0';i++){hash_value+=key[i];}return hash_value%TABLE_SIZE;}```3.插入数据到哈希表：```cvoid insert(HashTable*hashtable,char*key,int value){ int index=hash(key);//创建新的EntryEntry*new_entry=(Entry*)malloc(sizeof(Entry));new_entry->key=key;new_entry->value=value;//插入到哈希表hashtable->entries[index]=new_entry;}```4.查找数据：```cint get(HashTable*hashtable,char*key){int index=hash(key);//查找哈希表Entry*entry=hashtable->entries[index];//如果找到对应的Entry，返回其值if(entry!=NULL&&strcmp(entry->key,key)==0){ return entry->value;}else{return-1;//未找到}}```这是一个简单的哈希表实现的例子，实际应用中可能需要处理碰撞（多个键映射到相同索引的情况）等问题，可以采用开放寻址法或链表法等解决。

c语言哈希表用法
C语言哈希表用法：
哈希表是一种常用的数据结构，能够快速地插入、删除和查找数据。

在C语言中，我们可以使用哈希表来提高程序的性能和效率。

首先，我们需要使用一个适当的哈希函数来将关键字映射到哈希表中的索引位置。

哈希函数应该尽可能均匀地将关键字分布到不同的索引位置上，以减少冲突。

接下来，创建一个足够大的数组作为哈希表，并初始化所有索引位置为空。

每个数组元素可以是一个指针，指向存储的数据。

要插入数据到哈希表中，我们可以通过哈希函数将关键字转换为索引位置，并将数据存储在相应的位置上。

如果发生冲突，即两个关键字映射到了同一个索引位置，我们可以使用链表等数据结构来解决冲突。

要从哈希表中查找数据，我们需要使用相同的哈希函数将关键字转换为索引位置，并在该位置上查找数据。

如果发生冲突，我们可以遍历链表进行线性搜索，直到找到目标数据或链表结束。

删除数据时，我们可以使用哈希函数找到索引位置，并从链表中删除相应的数据。

需要注意的是，在设计哈希表时，我们应该考虑到哈希函数的设计和数组大小的选择。

也可以考虑使用开放寻址法或其他解决冲突的方法来提高哈希表的性能。

总结起来，C语言中的哈希表用于快速插入、删除和查找数据。

它利用哈希函数将关键字映射到数组的索引位置，并使用链表等数据结构处理冲突。

合理设计哈希函数和数组大小可以提高哈希表的性能和效率。

c语言的map结构概述及解释说明1. 引言1.1 概述本文旨在介绍和解释C语言中的map结构。

map结构是一种用于存储键值对的数据结构，并在实际编程中广泛应用。

本文将从概述、基本特点、应用场景以及实现方式等方面对map结构进行详细说明。

1.2 文章结构本文共分为5个主要部分。

首先，引言部分将介绍文章的背景和目的。

其次，第二部分将详细解释C语言中的map结构，并讨论其基本特点和应用场景。

接着，第三部分将探讨map结构的不同实现方式，包括使用数组、链表和树形结构来表示和操作map。

随后，在第四部分中，我们将介绍使用C语言建立map结构的步骤，并注意事项。

最后，在第五部分中，我们将总结map在C语言中的应用和优势，并展望未来发展方向。

1.3 目的本文旨在帮助读者全面了解C语言中的map结构以及它在实际编程中的应用。

通过阅读本文，读者可以学习如何使用C语言定义和操作map数据类型，并了解到不同实现方式之间的差异性及适用场景。

同时，本文还将通过示例代码和算法复杂度分析来说明如何在C语言中使用map进行数据的查找、更新和删除操作。

最后，本文将总结C语言中的map结构的优势，并提供未来发展方向的展望和建议（可选）。

2. C语言的map结构2.1 什么是map结构Map结构是一种用于存储键值对的数据结构，也被称为字典或关联数组。

它可以快速地通过键来查找对应的值，类似于现实生活中使用字典查找单词的过程。

2.2 map结构的基本特点- 键唯一性：map中的每个键都是唯一的，不会重复出现。

- 动态扩容：当map中的键值对数量增加时，map会自动进行扩容以提高存储能力。

- 高效查找：通过键来查找值的操作时间复杂度通常为O(1)，即常数时间复杂度。

- 无序性：与数组不同，map中的元素没有固定顺序，不能通过索引直接访问。

2.3 map结构的应用场景Map结构在C语言中有着广泛的应用场景，包括但不限于以下几个方面：- 数据存储和检索：适合存储大量数据并能够快速查找某个特定键对应的值。

map c 实现原理C语言中的`map`通常用于实现键-值对（key-value pair）的数据结构，也被称为关联数组或字典。

它的实现原理是通过哈希表（hash table）来实现的。

哈希表是一种使用哈希函数将键映射到内部索引的数据结构。

它可以提供高效的插入、删除和查找操作。

在C语言中，通常使用数组和链表的结合来实现哈希表。

实现一个`map`的关键步骤包括以下几个方面：1. 定义`map`的结构体：包含了键和值的类型，以及哈希表的大小和负载因子等信息。

```ctypedef struct {// 定义键和值的类型int key;int value;// 定义哈希表的大小和负载因子int size;float load_factor;// 定义哈希表的数组Entry** table;} Map;```2. 实现哈希函数：通过哈希函数将键映射到哈希表的索引，保证键的唯一性。

常用的哈希函数包括求余法、乘法和MD5等算法。

```cint hash_function(int key, int size) {return key % size;}```3. 实现插入操作：根据键的哈希值找到对应的索引位置，如果该位置已经有元素，则根据解决冲突的方法（如链地址法）找到空闲位置进行插入。

```cvoid insert(Map* map, int key, int value) {// 根据键的哈希值找到索引位置int index = hash_function(key, map->size);Entry* entry = map->table[index];// 如果该位置已经有元素，则遍历链表找到最后一个节点 while (entry && entry->next) {entry = entry->next;}Entry* new_entry = (Entry*) malloc(sizeof(Entry));new_entry->key = key;new_entry->value = value;new_entry->next = NULL;if (entry) {entry->next = new_entry;} else {map->table[index] = new_entry;}}```4. 实现查找操作：通过哈希函数找到键对应的索引位置，并在该位置的链表中依次比较键值，直至找到对应的值或链表结束。