推进政务服务网站一体化建设网站建设具体工作总结

该哈希表实现是闭散列实现法。

闭散列表：

        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？

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。

注意：除了线性探测，你还可以进行二次探测等，看个人实现策略。

如何插入
        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

比如2.1中的场景，现在需要插入元素44，先通过哈希函数计算哈希地址，hashAddr为4，
因此44理论上应该插在该位置，但是该位置已经放了值为4的元素，即发生哈希冲突。

如何删除
        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};

线性探测实现插入：

		bool Insert(const pair<K, V>& kv){if (Find(kv.first))return false;// 负载因子0.7就扩容if (_n*10 / _tables.size() == 7){size_t newSize = _tables.size() * 2;HashTable<K, V, Hash> newHT;newHT._tables.resize(newSize);// 遍历旧表for (size_t i = 0; i < _tables.size(); i++){if (_tables[i]._s == EXIST){newHT.Insert(_tables[i]._kv);}}_tables.swap(newHT._tables);}Hash hf;// 线性探测size_t hashi = hf(kv.first) % _tables.size();while (_tables[hashi]._s == EXIST){hashi++;hashi %= _tables.size();}_tables[hashi]._kv = kv;_tables[hashi]._s = EXIST;++_n;return true;}

什么是负载因子？

        负载因子是关键词key的存储个数与哈希表内存大小之比，一般取0.75左右，这样做是为了提高存储效率，（只有百分之75的内存可以用，剩余的百分之25，是不存储的）减少哈希冲突。

如何扩展内存？

        定义一个新的对象，开好想要的内存，将旧表的数据重新查到新的哈希表中，旧表的数据分布与新表的数据分布不一样，将旧表数据插入完之后，再将新表的哈希表数据与旧表的数据进行交换。

哈希表的查找：

		HashData<K, V>* Find(const K& key){Hash hf;size_t hashi = hf(key) % _tables.size();while (_tables[hashi]._s != EMPTY){if (_tables[hashi]._s == EXIST&& _tables[hashi]._kv.first == key){return &_tables[hashi];}hashi++;hashi %= _tables.size();}return NULL;}

数据有三种状态：存在，删除，为空。

存在和删除的状态下如果没有找到要查找的数据就要向后继续查找，因为插入时进行的是线性插入，只有为空和删除的位置才进行插入，所以有可能想要的数据会出现在，删除状态的后面。

注意：如果是二次探测就进行二次查找

哈希表的删除：

		// 伪删除法bool Erase(const K& key){HashData<K, V>* ret = Find(key);if (ret){ret->_s = DELETE;--_n;return true;}else{return false;}}

将要删除的数据状态进行标记就行了，如果标记为空，就会影响查找函数的进行，就可能会出现查找错误的情况。

完整代码及其测试代码：

#include<vector>template<class K>
struct HashFunc
{size_t operator()(const K& key){return (size_t)key;}
};template<>
struct HashFunc<string>
{size_t operator()(const string& key){// BKDRsize_t hash = 0;for (auto e : key){hash *= 31;hash += e;}//cout << key << ":" << hash << endl;return hash;}
};namespace open_address
{enum Status{EMPTY,EXIST,DELETE};template<class K, class V>struct HashData{pair<K, V> _kv;Status _s;          //状态};template<class K, class V, class Hash = HashFunc<K>>class HashTable{public:HashTable(){_tables.resize(10);}bool Insert(const pair<K, V>& kv){if (Find(kv.first))return false;// 负载因子0.7就扩容if (_n*10 / _tables.size() == 7){size_t newSize = _tables.size() * 2;HashTable<K, V, Hash> newHT;newHT._tables.resize(newSize);// 遍历旧表for (size_t i = 0; i < _tables.size(); i++){if (_tables[i]._s == EXIST){newHT.Insert(_tables[i]._kv);}}_tables.swap(newHT._tables);}Hash hf;// 线性探测size_t hashi = hf(kv.first) % _tables.size();while (_tables[hashi]._s == EXIST){hashi++;hashi %= _tables.size();}_tables[hashi]._kv = kv;_tables[hashi]._s = EXIST;++_n;return true;}HashData<K, V>* Find(const K& key){Hash hf;size_t hashi = hf(key) % _tables.size();while (_tables[hashi]._s != EMPTY){if (_tables[hashi]._s == EXIST&& _tables[hashi]._kv.first == key){return &_tables[hashi];}hashi++;hashi %= _tables.size();}return NULL;}// 伪删除法bool Erase(const K& key){HashData<K, V>* ret = Find(key);if (ret){ret->_s = DELETE;--_n;return true;}else{return false;}}void Print(){for (size_t i = 0; i < _tables.size(); i++){if (_tables[i]._s == EXIST){//printf("[%d]->%d\n", i, _tables[i]._kv.first);cout << "[" << i << "]->" << _tables[i]._kv.first <<":" << _tables[i]._kv.second<< endl;}else if (_tables[i]._s == EMPTY){printf("[%d]->\n", i);}else{printf("[%d]->D\n", i);}}cout << endl;}private:vector<HashData<K, V>> _tables;size_t _n = 0; // 存储的关键字的个数};void TestHT1(){HashTable<int, int> ht;int a[] = { 4,14,24,34,5,7,1 };for (auto e : a){ht.Insert(make_pair(e, e));}ht.Insert(make_pair(3, 3));ht.Insert(make_pair(3, 3));ht.Insert(make_pair(-3, -3));ht.Print();ht.Erase(3);ht.Print();if (ht.Find(3)){cout << "3存在" << endl;}else{cout << "3不存在" << endl;}ht.Insert(make_pair(3, 3));ht.Insert(make_pair(23, 3));ht.Print();}void TestHT2(){string arr[] = { "香蕉", "甜瓜","苹果", "西瓜", "苹果", "西瓜", "苹果", "苹果", "西瓜", "苹果", "香蕉", "苹果", "香蕉" };//HashTable<string, int, HashFuncString> ht;HashTable<string, int> ht;for (auto& e : arr){//auto ret = ht.Find(e);HashData<string, int>* ret = ht.Find(e);if (ret){ret->_kv.second++;}else{ht.Insert(make_pair(e, 1));}}ht.Print();ht.Insert(make_pair("apple", 1));ht.Insert(make_pair("sort", 1));ht.Insert(make_pair("abc", 1));ht.Insert(make_pair("acb", 1));ht.Insert(make_pair("aad", 1));ht.Print();}
}