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系列文章目录

提示：这里是系列文章的专栏
并不喜欢吃鱼的C++专栏

提示：以下是文章目录哦!

文章目录

系列文章目录

前言

一、unordered_set 的介绍与使用

1.1 什么是 unordered_set

1.2 模板参数详解

1.3 常用接口演示（带详细注释）

1.4 unordered_set 与 set 的核心对比

二、unordered_map 的介绍与使用

2.1 什么是 unordered_map

2.2 模板参数

2.3 常用接口演示

2.4 unordered_map 与 map 的核心对比

三、重点展开：平均 O (1)，最坏 O (N) 到底是什么意思？

3.1 平均 O (1)：哈希表的正常工作状态

3.2 最坏 O (N)：哈希冲突极端场景

四、重点展开：为什么 unordered 迭代器只能 ++，不能 --？（前向迭代器）

4.1 底层结构决定了迭代器行为

4.2 为什么不能 --？

4.3 前向迭代器的限制

4.4 对比记忆

五、unordered_multiset 与 unordered_multimap 简述

六、性能实测：set 与 unordered_set 对比

6.1 测试代码

6.2 结果分析

七.unordered_map /unordered_set 底层实现详细讲解

7.1 整体结论（先给结论，再讲细节）

7.2 底层实现

7.2.1 节点结构

7.2.2 哈希表整体结构

7.2.3插入流程（最核心）

7.2.4 查找流程

7.3 为什么要扩容？

7.3.1 扩容规则（STL 标准）

7.3.2 扩容步骤

7.3.3 扩容代码（STL 简化版）

7.4 封装 unordered_set

7.5 封装 unordered_map

前言

提示：这里可以添加本文要记录的大概内容：

前面我们已经系统学习了红黑树的原理与实现，以及map/set等有序关联容器的使用。而在 C++ STL 中，还有一组功能相似但性能截然不同的无序关联容器：unordered_map和unordered_set

它们的底层是我们上一篇文章详细讲解过的哈希表，凭借平均 O (1) 的增删查效率，在海量数据处理场景中表现远超红黑树容器。很多开发者只会直接调用库函数，却不懂它们的模板参数、底层特性、与map/set的核心差异，以及如何为自定义类型提供哈希支持

本文将从使用方法、模板参数解析、与有序容器对比、性能实测等多个维度，带你彻底吃透这两个容器，并通过一个简易版哈希桶的实现，帮你理解其底层逻辑

提示：以下是本篇文章正文内容

一、unordered_set 的介绍与使用

1.1 什么是 unordered_set

unordered_set是 C++11 引入的无序关联容器，底层基于哈希表（链地址法) 实现。它的主要特性有：

• 无序存储：元素的存储顺序和插入顺序无关，遍历结果是无序的
• 自动去重：容器中不允许存在重复的元素
• 高效操作：插入、查找、删除的平均时间复杂度为 O (1)

1.2 模板参数详解

template <class Key, class Hash = hash<Key>, class Pred = equal_to<Key>, class Alloc = allocator<Key>> class unordered_set;

• Key：容器中存储的元素类型
• Hash：哈希函数对象，负责将Key类型的值转换为哈希表的索引。默认使用标准库提供的hash模板
• Pred：相等比较函数对象，用于判断两个元素是否相等，以处理哈希冲突和去重
• Alloc：内存分配器，用于管理容器的内存

1.3 常用接口演示（带详细注释）

由于我们的禁言已经很丰富了,因此这里直接展示代码,还有不熟的小伙伴可以仔细看看:

这里展示了定义,插入,查找,删除,遍历,以及获取大小和判空

#include <iostream> #include <unordered_set> using namespace std; void TestUnorderedSet() { // 1. 定义一个存储int类型的无序集合 unordered_set<int> us; // 2. 插入元素：重复的元素会被自动忽略 us.insert(5); us.insert(2); us.insert(8); us.insert(5); // 插入失败，因为5已经存在 // 3. 遍历容器：注意，输出顺序是无序的 cout << "unordered_set 遍历结果："; for (auto val : us) { cout << val << " "; } cout << endl; // 4. 查找元素：find()返回迭代器，找到则指向该元素，否则返回end() auto it = us.find(2); if (it != us.end()) { cout << "找到了元素：" << *it << endl; } else { cout << "未找到该元素" << endl; } // 5. 删除元素：可以通过值或迭代器删除 us.erase(2); cout << "删除元素2后："; for (auto val : us) { cout << val << " "; } cout << endl; // 6. 获取容器大小和判空 cout << "有效元素个数：" << us.size() << endl; cout << "容器是否为空：" << us.empty() << endl; } int main() { TestUnorderedSet(); return 0; }

运行结果如下:

1.4 unordered_set 与 set 的核心对比

二、unordered_map 的介绍与使用

2.1 什么是 unordered_map

unordered_map同样是基于哈希表实现的无序关联容器，它存储的是键值对（pair<const Key, T>）。其特性与unordered_set类似：

• 无序存储：键值对的存储顺序和插入顺序无关
• 键唯一：不允许存在重复的键
• 高效操作：插入、查找、删除的平均时间复杂度为 O (1)

2.2 模板参数

• Key：键的类型，必须唯一
• T：值的类型
• Hash、Pred、Alloc：作用与unordered_set相同，针对的是键Key

2.3 常用接口演示

#include <iostream> #include <unordered_map> #include <string> using namespace std; void TestUnorderedMap() { // 1. 定义一个键为int、值为string的无序映射 unordered_map<int, string> um; // 方式1：使用insert插入键值对 um.insert(make_pair(1, "张三")); um.insert(make_pair(2, "李四")); // 方式2：使用[]运算符（最常用） // 如果key不存在，则插入新的键值对；如果存在，则修改对应的值 um[3] = "王五"; // key=3不存在，插入 um[2] = "李四改名"; // key=2已存在，修改其值 // 2. 遍历容器：遍历键值对 cout << "unordered_map 遍历结果：" << endl; for (auto& kv : um) { // kv是pair类型，first是key，second是value cout << kv.first << " -> " << kv.second << endl; } // 3. 查找元素：通过key查找 auto it = um.find(3); if (it != us.end()) { cout << "找到key=3，对应value：" << it->second << endl; } // 4. 删除元素：通过key删除 um.erase(3); cout << "删除key=3后：" << endl; for (auto& kv : um) { cout << kv.first << " -> " << kv.second << endl; } } int main() { TestUnorderedMap(); return 0; }

运行结果如下:

2.4 unordered_map 与 map 的核心对比

三、重点展开：平均 O (1)，最坏 O (N) 到底是什么意思？

3.1 平均 O (1)：哈希表的正常工作状态

正常场景下：

• 哈希函数设计合理，元素均匀分布在各个桶中；
• 每个桶上挂的链表长度极短（几乎 0~1 个节点）
• 插入 / 查找 / 删除只需要：
  1. 算一次哈希 → 得到桶下标
  2. 直接访问桶
  3. 最多比较一两个节点
• 整个过程和数据规模 N 无关→ 时间复杂度O(1)

这也是 unordered 系列在99% 的业务场景都飞快的原因

3.2 最坏 O (N)：哈希冲突极端场景

极端坏情况：

• 哈希函数设计极差，所有元素全部哈希到同一个桶
• 整个哈希表退化成一条单链表
• 此时查找 / 插入需要从头到尾遍历整条链表
• 时间复杂度直接退化为O(N)

什么场景会触发？

1. 自定义类型没有提供合适的哈希函数；
2. 故意构造恶意数据攻击哈希表；
3. 哈希表长期不扩容，负载因子过高。

总结：

• 正常用：平均 O (1)
• 哈希雪崩：最坏 O (N)
• 红黑树（map/set）永远稳定 O (logN)，不会剧烈波动

四、重点展开：为什么 unordered 迭代器只能 ++，不能 --？（前向迭代器）

4.1 底层结构决定了迭代器行为

unordered_map / unordered_set底层是：哈希桶数组 + 挂在桶上的多条链表

迭代器遍历逻辑：

1. 先遍历完当前桶的链表
2. 再跳到下一个非空桶
3. 继续遍历链表

4.2 为什么不能 --？

1. 链表是单向的桶上的节点只有next指针，没有 prev 指针，无法向前回退

2. 桶之间没有双向连接迭代器不知道上一个非空桶在哪里，只能向后找

3. 遍历无序，没有 “前驱” 的概念有序容器（map/set）是中序遍历，有严格前驱后继； 无序容器遍历顺序随机，不支持反向迭代

4.3 前向迭代器的限制

• 支持：++it、*it、->
• 不支持：--it、reverse_iterator、it -= 1等反向操作

4.4 对比记忆

• map/set：双向迭代器 → 可++可--
• unordered_map/unordered_set：前向迭代器 →仅可++

五、unordered_multiset 与 unordered_multimap 简述

这两个容器是unordered_set和unordered_map的 “多值” 版本：

• unordered_multiset：允许存储重复的元素
• unordered_multimap：允许存储重复的键

它们的底层结构、接口用法、时间复杂度与对应的非多值版本基本一致，唯一的区别是：

• 插入重复的Key或元素时，不会被自动去重
• 查找时，会返回第一个匹配元素的迭代器，如需获取所有匹配项，需使用equal_range

在实际开发中，它们的使用频率远低于unordered_set和unordered_map

六、性能实测：set 与 unordered_set 对比

为了直观感受两种容器的性能差异，我们编写一个简单的测试程序，对比它们在海量数据下的插入、查找和删除耗时

6.1 测试代码

#include <iostream> #include <unordered_set> #include <set> #include <vector> #include <cstdlib> #include <ctime> using namespace std; int main() { // 设定测试数据量：100万条 const size_t N = 1000000; unordered_set<int> us; set<int> s; vector<int> v; v.reserve(N); // 设置随机数种子 srand(time(0)); // 生成测试数据 for (size_t i = 0; i < N; ++i) { v.push_back(rand() + i); // 降低数据重复率 } // ---------------- 插入性能测试 ---------------- size_t begin1 = clock(); for (auto e : v) s.insert(e); size_t end1 = clock(); cout << "set insert 耗时：" << end1 - begin1 << endl; us.reserve(N); // 提前预留空间，避免多次rehash size_t begin2 = clock(); for (auto e : v) us.insert(e); size_t end2 = clock(); cout << "unordered_set insert 耗时：" << end2 - begin2 << endl << endl; // ---------------- 查找性能测试 ---------------- int m1 = 0, m2 = 0; size_t begin3 = clock(); for (auto e : v) if (s.find(e) != s.end()) m1++; size_t end3 = clock(); cout << "set find 耗时：" << end3 - begin3 << " 命中数：" << m1 << endl; size_t begin4 = clock(); for (auto e : v) if (us.find(e) != us.end()) m2++; size_t end4 = clock(); cout << "unordered_set find 耗时：" << end4 - begin4 << " 命中数：" << m2 << endl << endl; // ---------------- 删除性能测试 ---------------- size_t begin5 = clock(); for (auto e : v) s.erase(e); size_t end5 = clock(); cout << "set erase 耗时：" << end5 - begin5 << endl; size_t begin6 = clock(); for (auto e : v) us.erase(e); size_t end6 = clock(); cout << "unordered_set erase 耗时：" << end6 - begin6 << endl; return 0; }

debug情况运行结果如下:

6.2 结果分析

运行上述代码，你会发现：

• 插入、查找、删除操作中，unordered_set的耗时远低于set
• 这印证了哈希表平均 O (1) 的时间复杂度优势，在数据量越大时，这种差距越明显
• us.reserve(N)是unordered系列容器的一个重要优化，它可以提前为哈希表分配足够的桶空间，避免在插入过程中因负载因子过高而频繁 rehash（重新分配和映射所有元素），从而大幅提升性能

七.unordered_map /unordered_set 底层实现详细讲解

我们已经知道哈希表的原理，现在直接聚焦：STL 里的 unordered_map 和 unordered_set 到底是怎么封装出来的？底层长什么样？怎么跑起来的？

7.1 整体结论（先给结论，再讲细节）

1. unordered_map /unordered_set 底层 = 开散列哈希表（链地址法）
2. 它们不是自己实现数据结构，而是复用同一个哈希表底层，用适配器模式封装
3. 底层结构 =哈希桶数组 + 单向链表
4. 核心流程：哈希映射 → 寻址桶 → 链表挂接 → 负载因子检查 → 扩容重哈希
5. unordered_set 存 key，unordered_map 存 pair<key, value>，底层逻辑完全一样

7.2 底层实现

7.2.1 节点结构

7.2.2 哈希表整体结构

7.2.3插入流程（最核心）

步骤 1：计算哈希值，得到桶下标

通过哈希函数把 key 转成数组下标

步骤 2：遍历桶上链表，检查是否重复

步骤 3：链表头插新节点

头插效率高，不用找尾

步骤 4：检查负载因子，判断是否扩容

7.2.4 查找流程

1. 计算哈希 → 找桶
2. 在桶的链路上挨个比较 key
3. 找到返回节点，找不到返回空

时间复杂度

• 平均：O (1)→ 链表极短
• 最坏：O (N)→ 所有数据挂在一个桶上，变成单链表

7.2.5 删除流程

1. 找桶
2. 找节点
3. 单向链表删除（注意保存前驱）
4. 不需要缩容

7.3 为什么要扩容？

桶太少、数据太多 →链表变长 → 效率退化 → 必须扩容

7.3.1 扩容规则（STL 标准）

• 负载因子load_factor = size / bucket_count
• 负载因子超过 0.7触发扩容
• 新桶大小 =原大小 × 2（取质数）

7.3.2 扩容步骤

1. 新建一个 2 倍大的桶数组
2. 遍历旧表所有节点
3. 重新计算哈希映射到新表
4. 释放旧表，替换成新表
5. 所有元素重新挂接 →重哈希（Rehash）

7.3.3 扩容代码（STL 简化版）

我这个单独把扩容提取成了一个Expand()函数,当然可以直接实现到插入功能里,这里在哈希表章节讲过,但没有仔细提到,这里详细来解释一下

void Expand() { // 新桶数 = 旧桶数 × 2 size_t new_size = _table.size() * 2; vector<Node*> new_table(new_size, nullptr); // 遍历旧表所有桶 for (size_t i = 0; i < _table.size(); ++i) { Node* cur = _table[i]; // 把旧表节点 重新哈希映射到新表 while (cur != nullptr) { Node* next = cur->_next; // 重新计算在新表中的位置 size_t new_index = cur->_data % new_size; // 头插到新桶 cur->_next = new_table[new_index]; new_table[new_index] = cur; cur = next; } _table[i] = nullptr; } // 交换新旧表 _table.swap(new_table); }

1. 新建一个更大的桶数组

• 旧桶太少了，放不下了
• 新建一个 2 倍大的空桶数组
• 现在：旧表小、新表大

2. 遍历旧表里的每一个桶

• 一个一个桶检查
• cur指向当前桶的第一条链表

3. 遍历这个桶上的所有节点（一条链走到底）

• 旧桶挂了一条链表
• 要把链上每一个节点都搬到新家

4. 必须先保存下一个节点！非常关键

• 你马上要把 cur 搬走
• 搬走前必须记住下一个节点是谁
• 不然链就断了，找不到后面的节点

5. 给节点在新桶里重新算位置（重哈希）

• 新桶变大了
• 节点不能还待在原来的位置
• 必须重新取模→ 得到新下标

6. 把节点头插到新桶里

• 头插最快，不用找尾
• 直接把节点挂到新桶最前面

7. 继续处理旧链的下一个节点

• 回到第 3 步
• 搬下一个节点

8. 所有节点搬完了 → 新旧表交换

其实这两种写法等价,很多同学在刚开始学的时候可能会懵逼,为什么我要用cur->_next = new_table[new_index],我们新创建的桶,它解引用后得到的节点都是nullptr,我们让cur->_next = new_table[new_index],相当于cur->_next = nullptr,只是为了让我们刚拿下来的旧节点和之前旧桶的数据断开联系

这里要提醒一下扩容是哈希表最慢的操作因为：

1. 要遍历所有节点（N 个）
2. 每个节点都要重新算哈希
3. 每个节点都要重新插入新桶
4. 整个过程是 O (N) 时间复杂度

以下的两个模拟实现都是在写出了哈希表的前提下,前面提到过哈希表这里就不在重新讲了

7.4封装 unordered_set

template<class K> class unordered_set { struct KeyOfT { const K& operator()(const K& key) { return key; } }; private: HashTable<K, K, KeyOfT> _ht; public: typedef typename HashTable<K, K, KeyOfT>::iterator iterator; pair<iterator, bool> insert(const K& key) { return _ht.Insert(key); } iterator find(const K& key) { return _ht.Find(key); } iterator begin() { return _ht.begin(); } iterator end() { return _ht.end(); } size_t size() { return _ht.Size(); } };

7.5 封装 unordered_map

template<class K, class V> class unordered_map { struct KeyOfT { const K& operator()(const pair<K, V>& kv) { return kv.first; } }; private: HashTable<K, pair<K, V>, KeyOfT> _ht; public: typedef typename HashTable<K, pair<K, V>, KeyOfT>::iterator iterator; pair<iterator, bool> insert(const pair<K, V>& kv) { return _ht.Insert(kv); } iterator find(const K& key) { return _ht.Find(key); } // [] 重载 V& operator[](const K& key) { auto ret = insert({ key, V() }); return ret.first->second; } iterator begin() { return _ht.begin(); } iterator end() { return _ht.end(); } size_t size() { return _ht.Size(); } };