哈希表-set、map_js 哈希表 set map

当需要判断一个元素是否在集合中时，就使用哈希法

 散列表（Hash table，也叫哈希表），是根据键（Key）而直接访问在内存存储位置的数据结构。

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，复杂度O(1)

哈希表本质上是个数组，实现哈希表我们可以采用两种方法：

1、数组+链表

2、数组+二叉树

哈希函数

类似一个函数似的，给你一个值，经过某些加工得到另外一个值，就像这里的给你个人名，经过些许加工我们拿到首字母，那么这个函数或者是这个方法在哈希表中就叫做散列函数，其中规定的一些操作就叫做函数法则 

键值对，在jdk中就叫Entry

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

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。

set

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。

set会自动将元素排序，默认升序排列。

	set<int> s;
	s.insert(1);
	s.insert(0);
	s.insert(3);
	s.insert(3);
	s.insert(4);
	s.insert(7);
	for (int c : s) {
		cout << c << "";
	}
	
	for (set<int>::iterator it = s.begin(); it != s.end();it++) {
		cout << *it << endl;
	}
	for (set<int>::iterator it = --s.end(); it != --s.begin(); it--) {
		cout << *it << ' ';
	}
    //反向迭代器
	for (set<int>::reverse_iterator it = s.rbegin(); it != s.rend();it++) {
		cout << *it << endl;
	}

	//vector和set相互转换
    vector<int> y(s.begin(),s.end());
	for (vector<int>::iterator it = y.begin(); it != y.end();++it) {
		cout << *it << endl;
	}
	set<int> p(y.begin(),y.end());
	for (set<int>::reverse_iterator it = p.rbegin(); it != p.rend();it++) {
		cout << *it << endl;
	}
    //查找set是否有某一个元素，没有则添加
    if (nums_set.find(num) != nums_set.end()) {
                result_set.insert(num);
            }

map 

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

哈希表的查询和增删效率都很高，但是建表比较费时。

 红黑树(Red Black Tree)也叫RB树

    //对组	
    pair<string, string> anon("dsfa","dsf");
	cout << anon.first << "" << anon.second << endl;
 
	map<int,int> ww;
    //插入
	ww.insert(pair<int,int>(1,6));
    //插入
	ww[1] = 5;
	for (auto it = ww.begin(); it != ww.end();it++) {
		cout << it->first << it->second << endl;
	}

（1）为何map和set的插入删除效率比用其他序列容器高？

大部分人说，很简单，因为对于关联容器来说，不需要做内存拷贝和内存移动。说对了，确实如此。set容器内所有元素都是以节点的方式来存储，其节点结构和链表差不多，指向父节点和子节点。结构图可能如下：

　  A
　  / \
　 B C
　/ \ / \
  D E F G

因此插入的时候只需要稍做变换，把节点的指针指向新的节点就可以了。删除的时候类似，稍做变换后把指向删除节点的指针指向其他节点也OK了。这里的一切操作就是指针换来换去，和内存移动没有关系。

（2）为何每次insert之后，以前保存的iterator不会失效？

iterator这里就相当于指向节点的指针，内存没有变，指向内存的指针怎么会失效呢(当然被删除的那个元素本身已经失效了)。相对于vector来说，每一次删除和插入，指针都有可能失效，调用push_back在尾部插入也是如此。因为为了保证内部数据的连续存放，iterator指向的那块内存在删除和插入过程中可能已经被其他内存覆盖或者内存已经被释放了。即使时push_back的时候，容器内部空间可能不够，需要一块新的更大的内存，只有把以前的内存释放，申请新的更大的内存，复制已有的数据元素到新的内存，最后把需要插入的元素放到最后，那么以前的内存指针自然就不可用了。特别时在和find等算法在一起使用的时候，牢记这个原则：不要使用过期的iterator。

（3）当数据元素增多时，set的插入和搜索速度变化如何？

如果你知道log2的关系你应该就彻底了解这个答案。在set中查找是使用二分查找，也就是说，如果有16个元素，最多需要比较4次就能找到结果，有32个元素，最多比较5次。那么有10000个呢？最多比较的次数为log10000，最多为14次，如果是20000个元素呢？最多不过15次。看见了吧，当数据量增大一倍的时候，搜索次数只不过多了1次，多了1/14的搜索时间而已。你明白这个道理后，就可以安心往里面放入元素了。

vector