前言
C++中的unordered容器（例如std::unordered_set、std::unordered_map等）底层是基于**哈希表（Hash Table）**实现的。哈希表是一种通过哈希函数将元素映射到特定“桶（bucket）”的容器，提供快速的查找、插入和删除操作。
unordered系列的实现（基哈希桶）
哈希表的基本结构
哈希表的核心思想是**将元素的值（或键）通过哈希函数（Hash Function）映射到哈希表中的某个桶（bucket）。每个桶通常是一个链表或其他数据结构，用来处理冲突。当不同的元素通过哈希函数得到相同的哈希值时，会出现哈希冲突（Hash Collision），**冲突的元素会被存储在同一个桶内。
哈希表的关键组成部分有：
哈希表（Hash Table）unordered_map 和 unordered_set 底层使用哈希表来存储元素。
哈希表的核心是一个数组，这个数组的每个位置被称为一个“桶”（bucket）。
每个桶可以存储一个或多个元素，这些元素的键通过哈希函数映射到该桶中。哈希函数（Hash Function）
哈希函数负责将键值映射到哈希表中的某个桶。
C++ 标准库允许用户提供自定义的哈希函数，默认情况下使用 std::hash 提供的哈希函数。
哈希函数的好坏直接影响到哈希表的性能：一个好的哈希函数应当均匀分布键值，减少冲突。冲突处理（Collision Handling）
哈希冲突发生在不同的键被映射到同一个桶时。
C++ 的 unordered_map 和 unordered_set 使用 开链法（Chaining） 处理冲突。
在开链法中，每个桶内部实际上是一个链表或类似的结构，用于存储多个哈希冲突的元素。
这意味着即使有冲突发生，元素也不会丢失，而是通过链表来管理这些冲突的元素。负载因子和扩展（Load Factor and Rehashing）
负载因子（Load Factor）定义为元素数量与桶数量的比值。当负载因子超过一个预设的阈值时，哈希表会进行扩展（即再散列 rehashing）。
扩展通常意味着分配一个更大的桶数组，并重新计算每个元素的哈希值，然后将它们放入新的桶中。
再散列的过程可以确保在负载因子较高时，哈希表的操作仍然是高效的。迭代顺序
因为哈希表的存储结构无序，unordered_map 和 unordered_set 的迭代顺序是未定义的。
迭代顺序依赖于哈希函数和元素的插入顺序，以及哈希表的大小和当前负载因子。时间复杂度
在理想情况下（即哈希冲突少），unordered_map 和 unordered_set 的插入、查找、删除操作的时间复杂度是 O(1)。
但在最坏情况下（大量冲突），这些操作的时间复杂度可能退化为 O(n)。
存储结构
类似于链表，在顺序表中存储一个一个节点。template<class T>struct HashNode{T _data;HashNode<T>* _next;HashNode(const T& data):_data(data),_next(nullptr){}};class KeyofT是作为仿函数是为了配合K型和KV结构适应的 template<class K,class T,class KeyofT,class HashFunc = defaultHashfunc<K>>class HashTable{ public: ... private:vector<Node*> _table;size_t _n = 0;};哈希函数
在函数的内容的不确定的时候进行返回。针对string字符串的直接进行特模板化。针对26字母有不同的组合，要进行字符串的哈希化处理，目的是针对哈希冲突 （本次采用 BKDR算法）参考：字符串哈希算法template<class T>struct defaultHashfunc{size_t operator()(const T& data){return (size_t)data;}};//模板特化template<>struct defaultHashfunc<string>{size_t operator()(const string& str){size_t hash = 0;for (auto& ch : str){hash *= 131;hash += ch;}return hash;}};unordered插入操作
哈希计算
当你插入一个元素（比如在unordered_map中插入一个键值对），首先会调用哈希函数对键（key）进行哈希计算。这个哈希函数返回一个哈希值（通常是一个无符号整数类型，如std::size_t）。
这个哈希值会被用来确定元素应该存储在哪个桶（bucket）中。桶的数量通常是哈希表当前容量的一个因子。
桶的选择
哈希表根据哈希值和桶的数量来确定目标桶的位置。通常这是通过取模运算来完成的，即 hf(kot(data)) % _table.size()
在这个位置上，哈希表要检查这个桶是否已经存在元素，如果存在，则进行冲突处理。
冲突处理
如果目标桶已经有其他元素（即发生了哈希冲突），unordered_map 和 unordered_set 通过 开链法（chaining） 进行处理。
开链法意味着每个桶实际上包含一个链表或链表的类似结构。新元素将被添加到这个链表中。
元素存储
如果目标桶为空，则直接将新元素存储在该桶中。
如果目标桶不为空（发生冲突），则将元素追加到该桶的链表中。
在 unordered_map 中，如果插入的键已经存在，则插入操作不会改变哈希表，而是更新该键对应的值。
负载因子与再散列（Rehashing）
每次插入操作都会检查哈希表的负载因子（即元素数量与桶数量的比值）。
如果负载因子超过了哈希表的最大负载因子（max_load_factor()），哈希表会自动扩展，增加桶的数量并重新分配所有元素到新的桶中。这就是所谓的再散列（rehashing）。
再散列过程中，所有元素都将被重新哈希和插入新的桶中，这样可以保证哈希表的高效性
pair<iterator,bool> insert(const T& data){KeyofT kot;HashFunc hf;iterator it = Find(kot(data));if (it != end()){return make_pair(it,false);}if (_n == _table.size()){size_t newsize = _table.size() * 2;vector<Node*> newtable;newtable.resize(newsize,nullptr);for (int i = 0; i < _table.size() ;i++){HashFunc hf;size_t hashi = 0;Node* cur = _table[i];while (cur){Node* next = cur->_next;hashi = hf(kot(cur->_data)) % newtable.size();cur->_next = newtable[hashi];newtable[hashi] = cur;cur = next;}_table[i] = nullptr;}_table.swap(newtable);}size_t hashi = hf(kot(data)) % _table.size();Node* newnode = new Node(data);newnode->_next = _table[hashi];_table[hashi] = newnode;++_n;return make_pair(iterator(newnode,this),true);}unordered删除操作
删除操作的底层流程：
哈希计算
对于基于键删除的操作（如 erase(const key_type& k)），首先会对给定的键 k 进行哈希计算，计算出哈希值。
根据哈希值确定该键可能存储在哪个桶中。
查找元素
哈希表在确定了桶的位置后，会在对应的桶（链表）中查找目标元素。
如果找到匹配的元素，哈希表会进行删除操作；如果未找到，erase 返回 0，表示没有元素被删除。
删除元素
删除元素时，需要从桶的链表中移除该元素，并处理相应的链表指针调整，以确保链表结构的完整性。
如果该桶中的链表只有一个元素，删除该元素后，该桶变为空。
如果链表中有多个元素，删除操作只影响指定元素，并将链表的前后元素连接起来。
bool Erase(const K& key){ HashFunc hf; KeyofT kot; size_t hashi = hf(kot(key)) % _table.szie(); Node* cur = _table[hashi]; Node* prev = nullptr; while (cur) { if (kot(cur->_data) == key) { if (prev == nullptr) { _table[hashi] = cur->_next; } else { prev->_next = cur->_next; } delete cur; --_n; return true; } prev = cur; cur = cur->_next; } return false;}unordered查找操作
桶的选择根据哈希值确定桶的位置（索引），通常通过哈希值对桶的数量取模来实现，即 bucket_index = hash_value % bucket_count。
定位到桶之后，开始在该桶的链表中查找目标元素。遍历桶的链表
如果目标桶不为空，查找操作会遍历桶中的链表，比较每个元素的键与目标键 k 是否相同。
如果找到匹配的键，find() 方法返回指向该元素的迭代器。如果未找到，返回 end()。
iterator Find(const K& key){ HashFunc hf; KeyofT kot; size_t hashi = hf(key) % _table.size(); Node* cur = _table[hashi]; while (cur) { if (kot(cur->_data) == key) { return iterator(cur,this); } cur = cur->_next; } return iterator(nullptr, this);}unordered迭代器
迭代器的结构
迭代器的构建需要_node的节点和哈希表的指针。节点的指针是进行返回当前节点的值。template<class K,class T,class Ptr,class Ref,class KeyofT, class HashFunc>struct HashIterator{typedef HashNode<T> Node;typedef HashIterator<K, T, Ptr, Ref ,KeyofT, HashFunc> Self;typedef HashIterator<K, T, T*, T&, KeyofT, HashFunc> iterator; Node* _node;const HashTable<K, T, KeyofT, HashFunc>* _pht;};迭代器的特点
在迭代器内需要写普通迭代器的拷贝构造（const迭代器的构造函数）在迭代器实例化不同的类型，这个函数作用是不一样的。这个的目的是为了解决set的insert返回值的需求，map返回pair<iterator，bool>，由于利用同于一个适配器，需要适应不同的容器。 HashIterator(const iterator& it):_node(it._node),_pht(it._pht){迭代器自增
if判断当前桶的是否还存在剩余节点，存在返回下一个，不存在调整至下一个不为空的桶。Self& operator++(){ if (_node->_next) { _node = _node->_next; } else { KeyofT kot; HashFunc hf; size_t hashi = hf(kot(_node->_data)) % _pht->_table.size(); ++hashi; while (hashi < _pht->_table.size()) { if (_pht->_table[hashi]) { _node = _pht->_table[hashi]; return *this; } else { ++hashi; } } _node = nullptr; } return *this;}迭代器其余结构
重载 * 、重载 -> 、重载== !=Ref operator*(){ return _node->_data;}Ptr operator->(){ return &_node->_data;}bool operator!=(const Self& s){ return _node != s._node;}bool operator==(const Self& s){ return _node->_data == s._node;}迭代器的封装
begin（）返回第一个储存数据的节点end（）返回空指针iterator begin(){ for (int i = 0; i < _table.size(); i++) { Node* cur = _table[i]; while (cur) { if (cur) { return iterator(cur, this); } } } return iterator(nullptr, this);}iterator end(){ return iterator(nullptr, this);}map和set的封装
map的set的仿函数
仿函数传过去是在实例化的时候为了取到不同的结构下的值struct mapofT{ const K& operator()(const pair<K, T>& kv) { return kv.first; }};struct setofT{const K& operator()(const K& key){return key;}};map的set的插入
由于map储存键值对，返回pair，set为了适应结构返回也是pairset的返回进行再次接受，哈希桶底层利用iterator，在这里返回const需要进行构造pair<iterator,bool> insert(const pair<K, T>& kv){ return _ht.insert(kv);}pair<const_iterator,bool> insert(const K& data){ pair<typename HashTable<K, K, setofT>::const_iterator, bool> ret = _ht.insert(data); return make_pair(ret.first, ret.second);}map的operator[]
采用insert进行返回，存在key返回当前迭代器，不存在插入这个值。整体这个函数放回该值的pair的second。T& operator[](const K& key){ pair<iterator, bool> ret = insert(make_pair(key, T())); return ret.first->second;}