C++模拟实现unordered_map和unordered_set（哈希）

目录

一、unordered系列关联式容器

1.1 unordered_map

1.1.1 unordered_map

1.1.2 unordered_map接口说明

1. unordered_map的容量

2. unordered_map的迭代器

3.unordered_map的元素访问

4. unordered_map的查询

5. unordered_map的修改操作

6. unordered_map的桶操作unordere_set在线文档说明

1.2 unordered_set

1.3 unordered_map与map查找性能比较

二、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

线性探测的实现

线性探测优缺点

2.4.2 开散列

1.概念

2.开散列实现

3.开散列增容

4.非整形key的开散列

三、模拟实现unordered系列

3.1 哈希表的改造

        1.模板参数列表的改造

        2.增加迭代器操作

        3、增加通过key获取value操作

3.2 模拟实现unordered_map

3.3 模拟实现unordered_set

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一、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$log_2N$，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。

1.1 unordered_map

unordere_map在线文档说明

1.1.1 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接口说明

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1. unordered_map的容量

2. unordered_map的迭代器

3.unordered_map的元素访问

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。

4. unordered_map的查询

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

5. unordered_map的修改操作

6. unordered_map的桶操作unordere_set在线文档说明

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1.2 unordered_set

unordere_set在线文档说明

1.3 unordered_map与map查找性能比较

以下是使用C++的unordered_map和map进行性能比较的示例代码：
 
cpp
#include <iostream>
#include <map>
#include <unordered_map>
#include <chrono>
#include <string>
int main() {
    std::map<int, std::string> map_container;
    std::unordered_map<int, std::string> unordered_map_container;
 
    // 填充数据
    for (int i = 0; i < 100000; i++) {
        map_container[i] = "element " + std::to_string(i);
        unordered_map_container[i] = "element " + std::to_string(i);
    }
 
    // 使用map进行查找
    auto start_time = std::chrono::high_resolution_clock::now();
    for (int i = 0; i < 100000; i++) {
        if (map_container.find(i) == map_container.end()) {
            std::cout << "Element not found" << std::endl;
        }
    }
    auto end_time = std::chrono::high_resolution_clock::now();
    auto duration = std::chrono::duration_cast<std::chrono::microseconds>(end_time - start_time);
    std::cout << "Time taken by map: " << duration.count() << " microseconds" << std::endl;
 
    // 使用unordered_map进行查找
    start_time = std::chrono::high_resolution_clock::now();
    for (int i = 0; i < 100000; i++) {
        if (unordered_map_container.find(i) == unordered_map_container.end()) {
            std::cout << "Element not found" << std::endl;
        }
    }
    end_time = std::chrono::high_resolution_clock::now();
    duration = std::chrono::duration_cast<std::chrono::microseconds>(end_time - start_time);
    std::cout << "Time taken by unordered_map: " << duration.count() << " microseconds" << std::endl;
 
    return 0;
}
 
//在此示例中，我们创建了两个容器，一个使用std::map，另一个使用std::unordered_map。然后，我们向每个容器添加100,000个元素，并使用find()函数在每个容器中查找每个元素。最后，我们使用std::chrono库计算两个操作的时间，并输出结果。
 
//通常情况下，unordered_map比map更快，因为unordered_map使用哈希表实现，其查找操作的平均时间复杂度为O(1)，而map使用红黑树实现，其查找操作的平均时间复杂度为O(log n)。但是，在某些情况下，unordered_map可能会比map慢，例如当元素数量较少时，或者当元素的大小相差很大时。此外，unordered_map需要更多的内存空间来存储哈希表中的元素。因此，在选择使用unordered_map还是map时，需要考虑数据的特点和性能需求。

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二、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
一映射的关系，那么在查找时通过该函数可以很快找到该元素！

当插入元素：根据关键码key，用哈希函数计算出元素的存储位置进行存放

当搜索元素：同样通过关键码映射存储位置，在比较判断关键码是否一致

2.2 哈希冲突

哈希冲突：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。我们可以预想的是哈希冲突无法完全杜绝，只能用更高效的哈希函数算法来减少冲突。下面来谈谈常见的哈希函数！

2.3 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
面试题：字符串中第一个只出现一次字符

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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

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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

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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

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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

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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。例如：

假设要存储某家公司员工登记表，如果用手机号作为关键字，那么极有可能前7位都是 相同
的，那么我们可以选择后面的四位作为散列地址，如果这样的抽取工作还容易出现 冲突，还
可以对抽取出来的数字进行反转(如1234改成4321)、右环位移(如1234改成4123)、左环移
位、前两数与后两数叠加(如1234改成12+34=46)等方法。
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

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2.4 哈希冲突解决

解决哈希冲突的常见方法：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。

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插入：

1.通过哈希函数将关键字映射到哈希表中位置

2.判断该位置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

// 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};
 
// 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
template<class K, class V>
class HashTable
{
	struct Elem
	{
		pair<K, V> _val;
		State _state;
	};
public:
	HashTable(size_t capacity = 3)
		: _ht(capacity), _size(0)
	{
		for (size_t i = 0; i < capacity; ++i)
			_ht[i]._state = EMPTY;
	}
	bool Insert(const pair<K, V>& val)
	{
		// 检测哈希表底层空间是否充足
		// _CheckCapacity();
		size_t hashAddr = HashFunc(key);
		// size_t startAddr = hashAddr;
		while (_ht[hashAddr]._state != EMPTY)
		{
			if (_ht[hashAddr]._state == EXIST && _ht[hashAddr]._val.first
				== key)
				return false;
			hashAddr++;
			if (hashAddr == _ht.capacity())
				hashAddr = 0;
			/*
			// 转一圈也没有找到，注意：动态哈希表，该种情况可以不用考虑，哈希表中元
			素个数到达一定的数量，哈希冲突概率会增大，需要扩容来降低哈希冲突，因此哈希表中元素是
			不会存满的
			if(hashAddr == startAddr)
			return false;
			*/
		}
		// 插入元素
		_ht[hashAddr]._state = EXIST;
		_ht[hashAddr]._val = val;
		_size++;
		return true;
	}
	int Find(const K& key)
	{
		size_t hashAddr = HashFunc(key);
		while (_ht[hashAddr]._state != EMPTY)
		{
			if (_ht[hashAddr]._state == EXIST && _ht[hashAddr]._val.first
				== key)
				return hashAddr;
			hashAddr++;
		}
		return hashAddr;
	}
	bool Erase(const K& key)
	{
		int index = Find(key);
		if (-1 != index)
		{
			_ht[index]._state = DELETE;
			_size++;
			return true;
		}
		return false;
	}
	size_t Size()const;
	bool Empty() const;
	void Swap(HashTable<K, V, HF>& ht);
private:
	size_t HashFunc(const K& key)
	{
		return key % _ht.capacity();
	}
private:
	vector<Elem> _ht;
	size_t _size;
};

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 思考：哈希表什么情况下进行扩容？如何扩容？

 扩容代码(思路联想现代拷贝构造)：

void CheckCapacity()
{
	if (_size * 10 / _ht.capacity() >= 7)
	{
		HashTable<K, V, HF> newHt(GetNextPrime(ht.capacity));
		for (size_t i = 0; i < _ht.capacity(); ++i)
		{
			if (_ht[i]._state == EXIST)
				newHt.Insert(_ht[i]._val);
		}
		Swap(newHt);
	}
}

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线性探测优缺点

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。

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2.4.2 开散列

1.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

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2.开散列实现

template<class V>
struct HashBucketNode
{
	HashBucketNode(const V& data)
		: _pNext(nullptr), _data(data)
	{}
	HashBucketNode<V>* _pNext;
	V _data;
};
// 本文所实现的哈希桶中key是唯一的
template<class V>
class HashBucket
{
	typedef HashBucketNode<V> Node;
	typedef Node* PNode;
public:
	HashBucket(size_t capacity = 3) : _size(0)
	{
		_ht.resize(GetNextPrime(capacity), nullptr);
	}
	// 哈希桶中的元素不能重复
	PNode* Insert(const V& data)
	{
		// 确认是否需要扩容。。。
		// _CheckCapacity();
		// 1. 计算元素所在的桶号
			size_t bucketNo = HashFunc(data);
		// 2. 检测该元素是否在桶中
		PNode pCur = _ht[bucketNo];
		while (pCur)
		{
			if (pCur->_data == data)
				return pCur;
			pCur = pCur->_pNext;
		}
		// 3. 插入新元素
		pCur = new Node(data);
		pCur->_pNext = _ht[bucketNo];
		_ht[bucketNo] = pCur;
		_size++;
		return pCur;
	}
	// 删除哈希桶中为data的元素(data不会重复)，返回删除元素的下一个节点
	PNode* Erase(const V& data)
	{
		size_t bucketNo = HashFunc(data);
		PNode pCur = _ht[bucketNo];
		PNode pPrev = nullptr, pRet = nullptr;
		while (pCur)
		{
			if (pCur->_data == data)
			{
				if (pCur == _ht[bucketNo])
					_ht[bucketNo] = pCur->_pNext;
				else
					pPrev->_pNext = pCur->_pNext;
				pRet = pCur->_pNext;
				delete pCur;
				_size--;
				return pRet;
			}
		}
		return nullptr;
	}
	PNode* Find(const V& data);
	size_t Size()const;
	bool Empty()const;
	void Clear();
	bool BucketCount()const;
	void Swap(HashBucket<V, HF>& ht;
	~HashBucket();
private:
	size_t HashFunc(const V& data)
	{
		return data % _ht.capacity();
	}
private:
	vector<PNode*> _ht;
	size_t _size; // 哈希表中有效元素的个数
};

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3.开散列增容

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。

void _CheckCapacity()
{
	size_t bucketCount = BucketCount();
	if (_size == bucketCount)
	{
		vector<Node*> newTable;
		newTable.resize(_table.size() * 2, nullptr);
		//移动结点
		for (auto cur : _table)
		{
			while (cur)
			{
				Node* next = cur->_next;
				size_t hashi = cur->_data % newTable.size();
				//头插入新链表
				cur->_next = newTable[hashi];
				newTable[hashi] = cur;
				cur = next;
			}
		}
		_table.clear();
		//交换数组，自动析构原数组
		swap(newTable, _table);
	}
}

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4.非整形key的开散列

1.如何将类型变为size_t类型 

字符串哈希算法！！！

//如果是整形的相似类型，使用强转
template <class K>
class Hash{
public:
	size_t operator()(const K& key)
	{
		return (size_t)key;
	}
};
 
//如果是字符串，模板特化，我们需要自己实现仿函数！
template<>
class Hash<string> 
{
public:
	size_t operator()(const string& key)
	{
		size_t keyi = 0;
		for (int i = 0;i < key.size();i++)
		{
			keyi += key[i];
		}
		return keyi;
	}
};

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2.开辟空间开素数个效果好

//素数表
inline unsigned long __stl_next_prime(unsigned long n)
{
	static const int __stl_num_primes = 28;
	static const unsigned long __stl_prime_list[__stl_num_primes] =
	{
		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
	};
	for (int i = 0; i < __stl_num_primes; ++i)
	{
		if (__stl_prime_list[i] > n)
		{
			return __stl_prime_list[i];
		}
	}
	return __stl_prime_list[__stl_num_primes - 1];
}

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三、模拟实现unordered系列

3.1 哈希表的改造

        1.模板参数列表的改造

// K:关键码类型
// V: 不同容器V的类型不同，如果是unordered_map，V代表一个键值对，如果是
unordered_set,V 为 K
// KeyOfValue: 因为V的类型不同，通过value取key的方式就不同，详细见
unordered_map/set的实现
// HF: 哈希函数仿函数对象类型，哈希函数使用除留余数法，需要将Key转换为整形数字才能
取模
template<class K, class V, class KeyOfValue, class HF = DefHashF<T> >
class HashBucket;

        2.增加迭代器操作

//哈希桶中与迭代器相互引用双方，迭代器用到桶需要首先申明一下！
//前置申明模板类，模板也一定要带上！！！
template<class K, class T, class KeyofT, class HashFunc>
class HashTable;
template<class K, class T, class ref, class ptr, class HashFunc, class KeyofT>
struct Hash_iterator
{
	typedef HashNode<T> Node;
	typedef Hash_iterator<K, T, ref, ptr, HashFunc, KeyofT> Self;
	typedef HashTable<K, T, KeyofT, HashFunc> Ht;
	typedef Hash_iterator<K, T, T&, T*, HashFunc, KeyofT> iterator;//申明一下，与std区别
 
	Node* pnode;
	Ht* _ht;//传哈希表是因为++中需要查找桶！
 
	Hash_iterator(Node* p, Ht* ht)
		:pnode(p)
		, _ht(ht)
	{}
 
 
	Hash_iterator(const iterator& it)
		:pnode(it.pnode)
		,_ht(it._ht)
	{}
	//-->
	Self& operator++()
	{
		//判断是否为该桶链表的尾 1.是 -> 判断下一个桶是否为空 2.否 直接等于next
		if (pnode->_next)
			pnode = pnode->_next;
		else {
		     HashFunc Hash;
		     KeyofT getK;
			size_t hashi = Hash(getK(pnode->_data)) % _ht->_table.size()+1;
			while (hashi < _ht->_table.size())
			{
				//判断桶是否为空桶
				if (_ht->_table[hashi])
				{
					pnode = _ht->_table[hashi];
					break;
				}
				else ++hashi;
			}
			//后面没有桶了
			if (hashi == _ht->_table.size())
				pnode = nullptr;
		}
		return *this;
	}
 
	ref operator*()
	{
		return pnode->_data;
	}
 
	ptr operator->()
	{
		return &pnode->_data;
	}
 
	bool operator==(const Self& p)const
	{
		return pnode == p.pnode;
	}
	bool operator!=(const Self& p)const
	{
		return pnode != p.pnode;
	}
};

        3、增加通过key获取value操作

template<class K,class T,class KeyofT,class HashFunc>
class HashTable
{
public:
	typedef HashNode<T> Node; //结点
	template<class K, class T, class ref,class ptr, class HushFunc,class KeyofT>
	friend struct Hash_iterator;
	template<class K, class T, class ref, class ptr, class HushFunc, class KeyofT>
	friend struct Hash_const_iterator;
//  Key      Val&       Val*     类型->整数映射     Val中取Key
	
	typedef Hash_iterator<K, T,T&, T*,HashFunc,KeyofT> iterator;
	typedef Hash_const_iterator<K, T, const T&, const T*, HashFunc, KeyofT> const_iterator;
 
	HashTable()
	{
		//__stl_next_prime(0)
		_table.resize(5, nullptr);
		_n = 0;
	}
	pair<iterator,bool> insert(const T& data)
	{
		
		HashFunc Hash;
		KeyofT getK;
		iterator it = Find(getK(data));
		if (it != end())
		return make_pair(it, false);
		//判断负载因子-->扩容？
		if (_n / _table.size() == 1)
		{
			vector<Node*> newTable;
			//__stl_next_prime(_table.size() * 2
			newTable.resize(_table.size()*2,nullptr);
			//移动结点
			for (auto cur : _table)
			{
				while (cur)
				{
					Node* next = cur->_next;
					size_t hashi = Hash(getK(cur->_data)) % newTable.size();
					//头插入新链表
					cur->_next = newTable[hashi];
					newTable[hashi] = cur;
					cur = next;
				}
			}
			_table.clear();
			swap(newTable, _table);
		}
		size_t hashi = Hash(getK(data)) % _table.size();
		Node* newnode = new Node(data);
		if (_table[hashi])
		{
			newnode->_next = _table[hashi];
			_table[hashi] = newnode;
		}
		else {
			_table[hashi] = newnode;
		}
		++_n;
		return make_pair(iterator(newnode,this),true);
	}
	
	
	iterator Find(const K& key)
	{
		HashFunc Hash;
		KeyofT getK;
		size_t hashi = Hash(key) % _table.size();
		Node* cur = _table[hashi];
		Node* next=nullptr;
		while (cur)
		{
			next = cur->_next;
			if (getK(cur->_data) == key)
				return iterator(cur,this);
			cur = next;
		}
		return end();
	}
	bool Erase(const K& key)
	{
		HashFunc Hash;
		KeyofT getK;
		size_t hashi = Hash(key) % _table.size();
		Node* cur = _table[hashi];
		Node* prev = nullptr;
		while (cur)
		{
			if (getK(cur->_data) == key)
			{
				if (cur == _table[hashi])
					_table[hashi] = cur->_next;
				else prev->_next = cur->_next;
 
				delete cur;
				--_n;
				return true;
			}
			else {
				prev = cur;
				cur = cur->_next;
			}
		}
		return false;
	}
 
	iterator begin()
	{
		for (int i = 0;i < _table.size();i++)
		{
			if (_table[i])
				return iterator(_table[i], this);//!!! this 太妙了
		}
		return iterator(nullptr,this);
	}
	const_iterator begin()const
	{
		for (int i = 0;i < _table.size();i++)
		{
			if (_table[i])
				return const_iterator(_table[i], this);//!!! this 太妙了
		}
		return const_iterator(nullptr, this);
	}
 
	iterator end()
	{
		return iterator(nullptr, this);
	}
	const_iterator end()const
	{
		return const_iterator(nullptr, this);
	}
	~HashTable()
	{
		Node* cur = nullptr;
		Node* next = nullptr;
		for (int i = 0;i < _table.size();i++)
		{
			cur = _table[i];
			while (cur)
			{
				next = cur->_next;
				delete cur;
				cur = next;
			}
		}
	}
private:
	vector<Node*> _table;
	size_t _n;
};

---

3.2 模拟实现unordered_map

namespace wyz
{
	template<class K, class V>
	class unorder_map
	{
	public:
		struct GetKey
		{
			const K& operator()(const pair<K, V>& kv)
			{
				return kv.first;
			}
		};
		typedef HashTable<K, pair<K, V>, GetKey, Hash<K>> hash;
 
		typedef typename hash::iterator iterator;
 
		typedef typename hash::const_iterator const_iterator;
 
		iterator begin()
		{
			return _ht.begin();
		}
		iterator end()
		{
			return _ht.end();
		}
		const_iterator begin()const
		{
			return _ht.begin();
		}
 
		const_iterator end()const
		{
			return _ht.end();
		}
 
		pair<iterator, bool> insert(const pair<K, V>& val)
		{
			return _ht.insert(val);
		}
		iterator Find(const K& val)
		{
			return _ht.Find(val);
		}
 
		bool Erase(const K& val)
		{
			return _ht.Erase();
		}
 
		V& operator[](const K& key)
		{
			pair<iterator, bool> ret = insert(make_pair(key, V()));
			return ret.first->second;
		}
		const V& operator[](const K& key)const
		{
			pair<iterator, bool> ret = insert(make_pair(key, V()));
			return ret.first->second;
		}
	private:
		hash _ht;//底层是哈希表
	};
}

测试代码：

void Test_unorder_map()
{
 
	string arr[] = { "苹果", "西瓜", "香蕉", "草莓", "苹果", "西瓜", "苹果", "苹果", "西瓜", "苹果", "香蕉", "苹果", "香蕉" };
	wyz::unorder_map<string, int> countMap;
	for (auto e : arr)
	{
		countMap[e]++;
	}
	wyz::unorder_map<string, int>::iterator it = countMap.begin();
	while (it != countMap.end())
	{
		
		cout << it->first << ":" << it->second << endl;
		++it;
	}
}
 

测试map const 迭代器：

void Test_unordermap()
{
	int arr[] = { 9,2,1,10,3,56,78,28,30,29 };
	wyz::unorder_map<int, int> countMap;
	for (auto e : arr)
	{
		countMap[e]++;
	}
	wyz::unorder_map<int, int>::const_iterator it = countMap.begin();
	while (it != countMap.end())
	{
		++(it->second);
		cout << it->first << ":" << it->second << endl;
		++it;
	}
}

---

3.3 模拟实现unordered_set

template <class K>
class unorder_set
{
public:
	struct GetKey
	{
		const K& operator()(const K& val)
		{
			return val;
		}
	};
	typedef HashTable<K, K, GetKey,Hash<K>> hash;
	typedef typename hash::const_iterator iterator;
	typedef typename hash::const_iterator const_iterator;
 
	iterator begin()
	{
		return _ht.begin();
	}
	iterator end()
	{
		return _ht.end();
	}
 
	const_iterator begin()const
	{
		return _ht.begin();
	}
 
	const_iterator end()const
	{
		return _ht.end();
	}
 
	
	pair<iterator, bool> insert(const K& k)
	{
		//注意ret类型中的迭代器是普通迭代器 
		pair<typename hash::iterator, bool> ret = _ht.insert(k);
		//我们这里需要用到普通迭代器拷贝构造const迭代器！！！
		return make_pair(iterator(ret.first), ret.second);
	}
 
	bool Find(const K& val)
	{
		return _ht.Find(val);
	}
 
	bool Erase(const K& val)
	{
		return _ht.Erase();
	}
 
private:
	hash _ht;
};

测试代码：

void Test_unorder_set()
{
	wyz::unorder_set<int> myset;
	int arr[10] = { 9,8,5,3,2,1,6,7,4,11 };
	for (auto e : arr)
	{
		myset.insert(e);
	}
	wyz::unorder_set<int>::iterator it = myset.begin();
	while (it != myset.end())
	{
		//++(*it);
		cout << *it << ' ';
		++it;
	}
}