C++ 哈希表的基本用法及说明

目录

• C++ 哈希表基本用法
• 为什么要用哈希表
• 遍历
• 查找
• 插入
• 删除
• C++ 哈希表基础知识
• 常见的三种哈希结构

C++ 哈希表基本用法

哈希表是一种很常见的数据结构，我现在平时刷算法题一般使用C++刷（不要问我为什么，懂的都懂）。C++关于哈希表有很多数据结构，平时使用的比较多的有unordered_set 跟 unordered_map。其中unordered_map 存储的是键值对。

其实我们在某些情况下可以使用数组构建哈希表（具体是哪些情况的呢，自行搜索）。但是数组的大小是受限制的，而且如果元素很少却哈希值很大的话会造成内存空间的浪费（至于为什么会这样请自行搜索）。

为什么要用哈希表

如果现在做哈希表的题目，是因为按专题刷的哈希表的题目，所以会直接用哈希表。但是遇到一道新的题目，没有标签，怎么想到使用哈希表呢？

咱们要清楚一点的就是，一般哈希表都是用来快速判断一个元素是否出现在集合里。

遍历

for (auto i = hash.begin(); i != hash.end(); i++)

如果是unordered_map，遍历的时候，可以访键值i ->first或者是i->second;

查找

查找某个元素是否在哈希表中，可以使用hash.find(x) != hash.end(),或者hash.count(x) > 0

注意：hash.count(x) 的数值只有 0 和 1。所以不能通过hash.count(x)来表示x在hash 中出现的次数。

插入

在unordered_set 中插入元素，可以用hash.insert(key)。

在unordered_map中插入元素，可以使用hash[key = value。

删除

在unordered_set 跟unordered_map 中删除元素，都用hash.erase(key)。

注意，在unordered_map 中，即使hash[key] == 0，如果之前已经将key存入到hash中，然后通过hash[key] -- 使得hash[key] == 0，hash 中还会存在key ，也就是说此时hash.count(key) == 1。

在个别场景下，可能需要一次性删除 unordered_map 容器中存储的所有键值对，可以使用clear()方法，其语法格式如下：

void clear()
{
hash.clear();
}

我觉的刷题会这些基本的操作足够了，想深层次的了解哈希表的话自行查阅资料吧。

C++ 哈希表基础知识

首先什么是 哈希表，哈希表（英文名字为Hash table，国内也有一些算法书籍翻译为散列表）是根据关键码的值而直接进行访问的数据结构。

直白来讲其实数组就是一张哈希表。

哈希表中关键码就是数组的索引下标，然后通过下标直接访问数组中的元素，如下图所示：

那么哈希表能解决什么问题呢？一般哈希表都是用来快速判断一个元素是否出现集合里。

例如：要查询一个名字是否在这所学校里。要枚举的话时间复杂度是O(n)，但如果使用哈希表的话， 只需要O(1)就可以做到。我们只需要初始化时把这所学校里学生的名字都存在哈希表里，在查询的时候通过索引直接就可以知道这位同学在不在这所学校里了。将学生姓名映射到哈希表上就涉及到了hash function ，也就是哈希函数。

哈希函数

哈希函数，把学生的姓名直接映射为哈希表上的索引，然后就可以通过查询索引下标快速知道这位同学是否在这所学校里了。

哈希函数如下图所示，通过hashCode把名字转化为数值，一般hashcode是通过特定编码方式，可以将其他数据格式转化为不同的数值，这样就把学生名字映射为哈希表上的索引数字了。

如果hashCode得到的数值大于哈希表的大小了，也就是大于tableSize了，怎么办呢？

此时为了保证映射出来的索引数值都落在哈希表上，我们会再次对数值做一个取模的操作，就要我们保证学生姓名一定可以映射到哈希表上了。

此时问题又来了，哈希表我们刚刚说过，就是一个数组。

如果学生的数量大于哈希表的大小怎么办，此时就算哈希函数计算的再均匀，也避免不了会有几位学生的名字同时映射到哈希表同一个索引下标的位置。

接下来哈希碰撞登场！

哈希碰撞

如图所示，小李和小王都映射到了索引下标 1 的位置，这一现象叫做哈希碰撞。

一般哈希碰撞有两种解决方法， 拉链法和线性探测法。

拉链法

刚刚小李和小王在索引1的位置发生了冲突，发生冲突的元素都被存储在链表中， 这样我们就可以通过索引找到小李和小王了：

（数据规模是dataSize， 哈希表的大小为tableSize）

其实拉链法就是要选择适当的哈希表的大小，这样既不会因为数组空值而浪费大量内存，也不会因为链表太长而在查找上浪费太多时间。

线性探测法

使用线性探测法，一定要保证tableSize大于dataSize。 我们需要依靠哈希表中的空位来解决碰撞问题。

例如冲突的位置，放了小李，那么就向下找一个空位放置小王的信息。所以要求tableSize一定要大于dataSize ，要不然哈希表上就没有空置的位置来存放冲突的数据了。如图所示：

其实关于哈希碰撞还有非常多的细节，感兴趣的同学可以再好好研究一下，这里我就不再赘述了。

常见的三种哈希结构

当我们想使用哈希法来解决问题的时候，我们一般会选择如下三种数据结构：

• 数组
• set（集合）
• map (映射)

这里数组就没啥可说的了，我们来看一下set。

在C++中，set 和 map 分别提供以下三种数据结构，其底层实现以及优劣如下表所示：

std::unordered_set底层实现为哈希表，std::set 和std::multiset的底层实现是红黑树，红黑树是一种平衡二叉搜索树，所以key值是有序的，但key不可以修改，改动key值会导致整棵树的错乱，所以只能删除和增加。

std::unordered_map底层实现为哈希表，std::map 和std::multimap 的底层实现是红黑树。同理，std::map 和std::multimap 的key也是有序的（这个问题也经常作为面试题，考察对语言容器底层的理解）。

当我们要使用集合来解决哈希问题的时候，优先使用unordered_set，因为它的查询和增删效率是最优的，如果需要集合是有序的，那么就用set，如果要求不仅有序还要有重复数据的话，那么就用multiset。

那么再来看一下map ，map是一个key value的数据结构，在map中，对key是有限制，对value没有限制的，因为key的存储方式使用红黑树实现。

其他语言例如：java里的HashMap ，TreeMap 都是一样的原理。可以灵活贯通。

虽然std::set、std::multiset的底层实现是红黑树，不是哈希表，但是std::set、std::multiset依然使用哈希函数来做映射，只不过底层的符号表使用了红黑树来存储数据，所以使用这些数据结构来解决映射问题的方法，我们依然称之为哈希法。 map也是一样的道理。

这里在说一下，一些C++的经典书籍上，例如STL源码剖析，说到了hash_set、hash_map，这个与unordered_set，unordered_map又有什么关系呢？

实际上功能都是一样一样的， 但是unordered_set在C++11的时候被引入标准库了，而hash_set并没有，所以建议还是使用unordered_set比较好，这就好比一个是官方认证的，hash_set、hash_map 是C++11标准之前民间高手自发造的轮子。

总结一下，当我们遇到了要快速判断一个元素是否出现集合里的时候，就要考虑哈希法。

但是哈希法也是牺牲了空间换取了时间，因为我们要使用额外的数组，set或者是map来存放数据，才能实现快速的查找。

如果在做面试题目的时候遇到需要判断一个元素是否出现过的场景也应该第一时间想到哈希法！

以上为个人经验，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持我们。