面试题：自定义Rust HashMap冲突处理策略

实现主要步骤

数据结构调整：
- 自定义一个哈希表结构，例如MyHashMap，包含一个数组用于存储键值对和一些元数据（如当前元素数量、容量等）。数组的每个元素可以是一个Option<(K, V)>，其中K是键类型，V是值类型。
```
struct MyHashMap<K, V> {
    table: Vec<Option<(K, V)>>,
    count: usize,
    capacity: usize,
}
```

哈希函数：

定义一个哈希函数，将键映射到数组的索引。可以使用标准库中的Hash trait来实现，例如：

use std::hash::Hash;
fn hash_function<K: Hash>(key: &K, capacity: usize) -> usize {
    key.hash(&mut std::collections::hash_map::DefaultHasher::new()) % capacity
}

插入方法：

计算键的初始哈希值。
线性探测数组，找到一个空的位置或键相同的位置进行插入。如果找到键相同的位置，更新值；如果找到空位置，插入键值对。

impl<K, V> MyHashMap<K, V> {
    fn insert(&mut self, key: K, value: V)
    where
        K: Hash + Eq,
    {
        if self.count >= self.capacity * 0.75 {
            self.resize();
        }
        let mut index = hash_function(&key, self.capacity);
        loop {
            match self.table[index] {
                None => {
                    self.table[index] = Some((key, value));
                    self.count += 1;
                    break;
                }
                Some((ref k, _)) if k == &key => {
                    self.table[index] = Some((key, value));
                    break;
                }
                _ => {
                    index = (index + 1) % self.capacity;
                }
            }
        }
    }
}

查找方法：

计算键的初始哈希值。
线性探测数组，查找键对应的位置。如果找到键相同的位置，返回值；如果找到空位置，说明键不存在。

impl<K, V> MyHashMap<K, V> {
    fn get(&self, key: &K) -> Option<&V>
    where
        K: Hash + Eq,
    {
        let mut index = hash_function(key, self.capacity);
        loop {
            match self.table[index] {
                None => return None,
                Some((ref k, ref v)) if k == key => return Some(v),
                _ => {
                    index = (index + 1) % self.capacity;
                }
            }
        }
    }
}

删除方法：

计算键的初始哈希值。
线性探测数组，查找键对应的位置。如果找到键相同的位置，将该位置设为特殊的“已删除”状态（例如Some((None, None))，但实际应用中可能需要更优雅的设计），并调整后续元素的位置以保持哈希表的一致性。

impl<K, V> MyHashMap<K, V> {
    fn remove(&mut self, key: &K)
    where
        K: Hash + Eq,
    {
        let mut index = hash_function(key, self.capacity);
        loop {
            match self.table[index] {
                None => return,
                Some((ref k, _)) if k == key => {
                    self.table[index] = None;
                    self.count -= 1;
                    self.fix_deleted(index);
                    return;
                }
                _ => {
                    index = (index + 1) % self.capacity;
                }
            }
        }
    }
    fn fix_deleted(&mut self, index: usize) {
        let mut current = index;
        let mut next = (current + 1) % self.capacity;
        while let Some((_, _)) = self.table[next] {
            let (key, value) = self.table[next].take().unwrap();
            self.table[next] = None;
            self.count -= 1;
            self.insert(key, value);
            current = next;
            next = (current + 1) % self.capacity;
        }
    }
}

扩容方法：

当哈希表的负载因子达到一定阈值（如0.75）时，需要对哈希表进行扩容。
创建一个新的更大容量的数组，将原数组中的所有键值对重新插入到新数组中。

impl<K, V> MyHashMap<K, V> {
    fn resize(&mut self) {
        let new_capacity = self.capacity * 2;
        let mut new_table = Vec::with_capacity(new_capacity);
        new_table.resize(new_capacity, None);
        for entry in self.table.drain(..) {
            if let Some((key, value)) = entry {
                let mut index = hash_function(&key, new_capacity);
                loop {
                    match new_table[index] {
                        None => {
                            new_table[index] = Some((key, value));
                            break;
                        }
                        _ => {
                            index = (index + 1) % new_capacity;
                        }
                    }
                }
            }
        }
        self.table = new_table;
        self.capacity = new_capacity;
    }
}

可能面临的挑战及解决方法

聚集问题：
- 挑战：线性探测容易导致聚集现象，即连续的多个位置被占用，使得后续插入、查找和删除操作的平均时间复杂度增加。
- 解决方法：可以采用二次探测法（每次探测的步长为1, 4, 9, 16...等平方数）或双重哈希法（使用两个哈希函数，第二个哈希函数用于计算探测步长）来减少聚集。
性能问题：
- 挑战：在负载因子较高时，线性探测的性能会显著下降。
- 解决方法：合理设置负载因子阈值，当负载因子达到一定值时及时扩容，保持哈希表的稀疏性，从而提高性能。
删除操作的复杂性：
- 挑战：删除操作不仅要删除键值对，还需要调整后续元素的位置以保持哈希表的一致性，否则可能影响查找和插入操作。
- 解决方法：如上述代码中，在删除元素后，通过fix_deleted方法重新插入后续被占用位置的元素，以修复哈希表的结构。

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面试题：自定义Rust HashMap冲突处理策略

知识考点

面试题答案

实现主要步骤

可能面临的挑战及解决方法