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　　哈希桶是哈希表中的基本存储单元，用于存放通过哈希函数映射后的数据元素。当不同元素映射至同一桶时，产生哈希冲突，常用拉链法或开放寻址法解决。哈希桶支持高效的数据插入、删除与查找操作，时间复杂度通常为O(1)，但在最坏情况下可退化为O(n)。

　　哈希桶（Hash Bucket）** 是哈希表数据结构中的一个概念。、

　　哈希表通过哈希函数将输入数据映射到一个存储位置，而哈希桶就是这些存储位置中的一个单元。

　　哈希桶用于存放哈希表中的元素，当不同的元素经过哈希函数映射到同一个桶时，通常通过链表或其他结构来存储这些元素。这种情况称为

　　哈希函数的作用：哈希函数根据输入元素计算出一个整数值，称为哈希值，然后根据哈希值来决定元素存储在哪个桶中。

　　哈希冲突：由于哈希表的容量有限，而插入的元素可能很多，因此会有多个元素映射到同一个桶。这就是哈希冲突。

　　冲突解决方式：当发生哈希冲突时，哈希桶中的元素通常会存储在某种结构中。常见的冲突解决方式包括：

　　例如，一个哈希表有 5 个桶（编号为 0-4），通过简单的哈希函数 hash(key) = key % 5 来决定桶的位置。

　　计算哈希值： 使用哈希函数 hash(key) 将键值（key）映射为一个整数，称为 哈希值。这个哈希值决定了 key 应该被存储在哪个桶中。

　　定位桶：根据哈希值和哈希表的大小（桶的数量），确定目标桶的位置。常用的方式是：bucket = hash(key) % num_buckets，其中 num_buckets 是哈希表的桶数量。

　　检查冲突：定位到目标桶后，检查桶中是否已经存在与 key 相同的元素。如果已经存在，则插入操作可以直接结束（因为集合不允许重复元素），否则继续进行。

　　插入元素： 如果目标桶中不存在相同的元素，直接将元素插入到该桶中。对于拉链法，目标桶通常使用链表（或类似结构）存储多个元素，因此新元素会入到链表末尾。

　　计算哈希值：使用哈希函数 hash(key) 计算出元素的哈希值，找到元素应该所在的桶。

　　定位桶：根据哈希值和哈希表的桶数量，确定目标桶的位置，通常通过：bucket = hash(key) % num_buckets 来找到对应的桶。

　　遍历桶中的元素：在找到的桶中，遍历桶中存储的所有元素（通常是通过链表存储），寻找需要删除的元素。

　　删除元素：一旦找到目标元素，将其从桶中删除（对于拉链法，通常是从链表中删除元素）。如果该元素不存在，则无需做任何操作。

　　最佳情况：每个桶中只有一个元素或哈希函数将元素均匀分布到桶中，删除操作的时间复杂度为 O(1)，因为只需找到桶后直接删除即可。

　　最坏情况：所有元素都被映射到同一个桶中，导致链表长度等于元素数量。在这种情况下，删除操作的时间复杂度为 O(n)，其中 n 是链表中的元素数量。

　　平均情况：如果哈希函数分布较好，链表的长度较短，删除操作的平均时间复杂度为 O(1)

　　：使用哈希函数 hash(key) 计算出需要查找的元素的哈希值，找到元素应该存储的桶。

　　：根据哈希值，计算出目标桶的索引。常用的方式是：bucket = hash(key) % num_buckets，其中 num_buckets 是哈希表的桶数量。

　　： 如果该桶为空，直接返回元素不存在。如果桶内有元素，遍历桶中的链表或数组，逐个检查每个元素是否与要查找的键值相等。

　　从C语言到C++_31(unordered_set和unordered_map介绍+哈希桶封装)（上）

　　从C语言到C++_31(unordered_set和unordered_map介绍+哈希桶封装)

　　从C语言到C++_31(unordered_set和unordered_map介绍+哈希桶封装)（中）

　　从C语言到C++_31(unordered_set和unordered_map介绍+哈希桶封装)

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　　从C语言到C++_31(unordered_set和unordered_map介绍+哈希桶封装)

　　这篇文章回顾了闭散列的概念，指出在数据冲突时，闭散列会自动寻找后续未占用的位置插入数据。然而，这种方法可能导致某些元素状态变为删除，从而在查找时产生问题。为了解决这个问题，文章介绍了拉链法（哈希桶）作为改进策略。拉链法在每个哈希表位置上维护一个链表，冲突的数据挂载在相应位置的链表上。文章详细描述了拉链法的插入、查找和删除操作，并提供了相关代码示例。在插入过程中，当负载因子达到1时，哈希表会进行扩容，同时避免了频繁创建和销毁节点，提高了效率。最后，文章通过测试代码展示了拉链法的正确性。

　　闭散列的回顾 在前面的学习中我们知道了闭散列的运算规则，当两个数据计算得到的位置发生冲突时，它会自动的往后寻找没有发生冲突的位置，比如说当前数据的内容如下： 当插入的数据为33时计算的位置为3，可是位置3已经被占领了并且4也被占领了，但是位置5没有被占领所以插入数据33就会占领位置5，那么这里的图片就如下： 这就是闭散列的插入原则，并且每个节点都有一个变量用来表示状态，这样在查找就不会出现漏查的情况，但是这样的实现会存在一个问题，扩容是根据有效数据的个数和vector容量来确定的，但是查找的时候是根据当前元素的状态是否为空来判断后面还有没有要查找的数据，如果为空的话则说明当前元素的后面没

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