怎么样实现一个较快的Hash Table1
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发布时间：2024-02-18 14:44
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热心网友
时间：2024-11-20 15:31
当我自己尝试着实现了一个hash table之后,我发现确实如此.这篇文章也是来说说,如何实现较快的一个.
通常的hash table都是用开链法,开放地址法来解决冲突.开链法是总容易实现的一个,而且因为效率稳定,被加入了C++11,取名unordered_map.不过效率实在不咋地.
开放地址法的hash table,我是从google-sparsehash里面注意到的,虽然数据结构,算法导论都会讲到.网上说速度很快,我就去看了一下API,其比普通的unordered_map多了一组API:
1. set_empty_key/set_deleted_key
在开链法中,所有的节点都是容器内的内容,可是开放地址法中不是的.所以需要额外的信息来维护节点的可用性信息.
当时我看到这两个API,大概就猜到内存是怎么实现的,闲来无事就是试着写了一个demo,在VC 2008下面跑的结果是,比unordered_map快一倍多;在Linux x64 gcc 4.4下面的结果是,比unordered_map快了将近1倍.
2. 高性能的hash table必须是开放地址法的
这么说,是有原因的.链表的特性就是容易删除,容易插入.可是hash table不需要这些特性,hash table只需要快.可以链表这东西,偏偏做不到快速定位,虽然你知道有下一个节点,但是你不知道下一个节点的准确位置,经常会造成缓存未命中,浪费大量时间.
3. bucket的容量
bucket的容量也是影响hash table性能的一个因素.无数的数据结构和算法书籍,都教导大家,通过质数取余数,可以获得比较好的下标分布.可是,无论是除法还是乘法,消耗都是相当高的.十几个或者几十个时钟周期,始终比不上一两个时钟周期快.所以,高性能的hash table必须要把bucket的容量设置成2^n.google-sparsehash里面初始容量是32.扩容的话,都是直接左移;算下标的话,都是(容量-1) & hash_value,简单的一个位运算搞定.
4. 正确实现find_position
我自己实现的hash table,是线性探测法的.所以find position也是比较简单,就是通过hash value和掩码,获取到其实下标,然后一个一个test.需要把buckets当作是环形的,否则buckets最末位的数据冲突就会不好搞.(我当时没有考虑这一点,直接给他扩容了.....)
5. 对象模型
不同的Key和Value模型,可以导致你对Hash Table的不同实现.简单的说,在C里面,你可以不用考虑Key和Value的生命周期(:D),但是C++里面,你不得不考虑Key,Value的生命周期问题.你不能做一个假设,key和value都是简单数据类型.一个int映射到一个对象,这种经常会用到的.
所以,erase一个key的时候,需要把key设置成deleted,然后还要把value重置一遍.如果没有重置,对象所引用的内存有可能就会被泄露.
这引发了我另外一个想法,就是通过模板,来特化Value的reset行为.因为不是所有的Value都是需要被重置的,只有那些复杂对象,才需要.
6. 可以考虑缓冲hash value
如果key都是简单数据,而非string或者复杂的数据类型,缓冲是没有任何意义的,因为hash value可以被快速的计算出来;但是当key是char*,或者一些复杂的数据类型,缓冲就会变的有意义.而且缓冲更有利于重排,容器扩容的时候速度会更快一些.
7. 考虑使用C的内存分配器
尽量不要使用C++的new/delete来分配内存.new,delete会有对象的构造,析构过程,这可能不是你所希望的.针对key和value数据类型的不同,你可能会有自己的特有的构造,析构过程.而且,C的内存分配器,同样可以被一些第三方库优化,比如tcmalloc/jemalloc等.
8. 选一个好的Hash函数(这是最重要的)
9. 尽力防止拷贝
rehash非常耗时,如果支持C++11,就使用move操作;如果不支持,就用swap,否则会复制很多次.
