我在C ++中编写一个泛型哈希映射，它使用链接来处理冲突。
假如我有一个包含11个桶的哈希映射，并且我插入了8个项目。哈希函数将按如下方式分发它：
bucket[0] = empty
bucket[1] = 2 elements
bucket[2] = empty
bucket[3] = 1 element
bucket[4] = 1 element
bucket[5] = 3 elements
bucket[6] = empty
bucket[7] = 1 element
bucket[8] = empty
bucket[9] = empty
bucket[10] = empty
计算桶上的分布是5/8 = 0.625。 但是如何计算考虑到水桶深度的传播？
我想知道这个，因为： 假设我添加了20个元素，每个桶有1个元素，最后一个桶有11个元素。
如果我以简单的方式计算它，那么差价将为1，但这显然是不正确的！ （该表调整大小以避免这种情况，但我希望能够显示传播）我想使用此信息来调整哈希函数。
提前致谢！
答案 0 :(得分：3)
如果您只是使用它来调整哈希函数本身，则可以计算真正的measure of statistical dispersion，例如基尼系数。另一方面，如果你试图将其作为哈希映射本身的一个特性，我会建议不要这样做 - 计算一个复杂的基准测试作为“调整大小必要”逻辑的一部分有其自身的性能成本;天真的东西可能更好。
答案 1 :(得分：1)
当我致力于改进哈希函数时，我使用长度的正方形的总和除以插入的项目数（并尝试最小化结果）。在您的第一个示例中，您插入了8个项目，长度的平方和为16，因此您的“品质因数”为2。
在第二个中，你插入了20个项目，方块的总和是130，所以你的品质因数是6.5。我会说第一个很可能一般来说是一个更好的哈希函数（虽然我通常更喜欢比较来自相同输入的结果）。
答案 2 :(得分：1)
你可能关心答案，因为你想知道你用链接做了多少工作。因此，您可能应该检测您的哈希映射以输出它正在做多少工作（在密钥方法中增加计数器的一些#ifdef可能会起作用）。然后，您可以使用工作量（＃comparison，#nodes follow等）作为哈希函数的度量标准，作为奖励，您可以获得性能调整的漂亮工具。一旦解决了问题，就可以删除仪器。