map小结

待整理。。。。

http://blog.csdn.net/qw121301152358/article/details/52122043
数组的特点是：寻址容易，插入和删除困难；
而链表的特点是：寻址困难，插入和删除容易。
那么我们能不能综合两者的特性，做出一种寻址容易，插入删除也容易的数据结构？答案是肯定的，这就是我们要提起的哈希表。
Hash就是找到一种数据内容和数据存放地址之间的映射关系。
哈希表就是利用利用这种基本的思想，建立一个从key到位置的函数，然后进行直接计算查找。
散列法：元素特征转变为数组下标的方法。哈希表，又称为散列，是一种更加快捷的查找技术。而哈希表是完全另外一种思路：当我知道key值以后，我就可以直接计算出这个元素在集合中的位置，根本不需要一次又一次的查找！
“如果两个字符串在哈希表中对应的位置相同怎么办？”,毕竟一个数组容量是有限的，这种可能性很大。解决该问题的方法很多，我首先想到的就是用“链表”。我遇到的很多算法都可以转化成链表来解决，只要在哈希表的每个入口挂一个链表，保存所有对应的字符串就OK了。

散列表的查找步骤
当存储记录时，通过散列函数计算出记录的散列地址
当查找记录时，我们通过同样的是散列函数计算记录的散列地址，并按此散列地址访问该记录。

关键字——散列函数（哈希函数）——散列地址
优点：一对一的查找效率很高；
缺点：一个关键字可能对应多个散列地址；需要查找一个范围时，效果不好。
散列冲突：不同的关键字经过散列函数的计算得到了相同的散列地址。
好的散列函数=计算简单+分布均匀（计算得到的散列地址分布均匀）
哈希表是种数据结构，它可以提供快速的插入操作和查找操作。

优缺点
优点：不论哈希表中有多少数据，查找、插入、删除（有时包括删除）只需要接近常量的时间即0(1）的时间级。实际上，这只需要几条机器指令。
哈希表运算得非常快，在计算机程序中，如果需要在一秒种内查找上千条记录通常使用哈希表（例如拼写检查器)哈希表的速度明显比树快，树的操作通常需要O(N)的时间级。哈希表不仅速度快，编程实现也相对容易。
如果不需要有序遍历数据，并且可以提前预测数据量的大小。那么哈希表在速度和易用性方面是无与伦比的。
缺点：它是基于数组的，数组创建后难于扩展，某些哈希表被基本填满时，性能下降得非常严重，所以程序员必须要清楚表中将要存储多少数据（或者准备好定期地把数据转移到更大的哈希表中，这是个费时的过程）。

散列法：元素特征转变为数组下标的方法。
1，除法散列法
最直观的一种，上图使用的就是这种散列法，公式：
index = value % 16
学过汇编的都知道，求模数其实是通过一个除法运算得到的，所以叫“除法散列法”。
2，平方散列法 ：index = (value * value) >> 28 （右移，除以2^28。记法：左移变大，是乘。右移变小，是除。）
3，斐波那契（Fibonacci）散列法。 对我们常见的32位整数而言，公式： index = (value * 2654435769) >> 28

使用方法：

#include <map> //注意，STL头文件没有扩展名.hstd:map<int, string> personnel; 这样就定义了一个用int作为索引,并拥有相关联的指向string的指针.改变map中的条目非常简单，因为map类已经对[]操作符进行了重载enumMap[1] = "One";enumMap[2] = "Two";