使用boost unordered_map

Question

伙计们，我正在使用动态编程方法来解决问题。以下是该方法的简要概述

1. 使用25个唯一键识别生成的每个值。
2. 我使用 boost :: hash_combine 使用这25个密钥为哈希表生成种子。

3. 我将值存储在声明为

   的哈希表中

   boost::unordered_map<Key_Object, Data_Object, HashFunction> hashState;

4. 我对算法进行了时间分析，发现运行时间几乎 95％用于检索/插入哈希表中的数据。

5. 这些是我的哈希表的详细信息

   hashState.size() 1880

   hashState.load_factor() 0.610588

   hashState.bucket_count() 3079

   hashState.max_size() 805306456

   hashState.max_load_factor() 1

   hashState.max_bucket_count() 805306457

我有以下两个问题

1. 我可以采取哪些措施来改善哈希表的插入/检索操作的性能吗？

2. C ++ STL有hash_multimap，也符合我的要求。在插入/检索性能方面，boost库 unordered_map 如何与 hash_multimap 进行比较。

Answer 1

如果您的哈希函数不是罪魁祸首，那么您可以做的最好的事情就是使用不同的地图实现。由于您的密钥非常大，因此使用Boost.Intrusive library中的unordered_map可能是最佳选择。或者，您可以尝试关闭散列：Google SparseHash或MCT，但肯定需要进行分析，因为当元素足够小时，建议使用闭合散列。 （SparseHash更成熟，经过充分测试，但MCT不需要那些set_empty() / set_deleted()方法。

编辑：

我刚刚注意到我提到的Boost库中没有侵入式地图，只有set和multiset。不过，您可以尝试两个封闭的散列库。

编辑2：

STL hash_map不是标准的，它可能是一些扩展，不能在编译器之间移植。

Answer 2

您确定您使用的哈希函数不是瓶颈吗？ 哪个时间百分比采用哈希函数？ 您是否可以通过简单调用哈希来执行相同的测试并替换插入/检索。