Unordered_map插入将停止

unordered_map insertion crawls to a halt

本文关键字：插入 map Unordered      更新时间：2023-10-16

基本上，我有一个unordered_map并试图添加到它的配对集…大约有50万人。我注意到，当我添加对插入速度变得越来越慢，直到它最终停止在一起。有什么想法，为什么这可能是或如何解决这个问题?

地图定义:

std::tr1::unordered_map<std::pair<int, int>, int, pairHash> x_map ;

哈希函数-注意，对于我的情况，我不必担心pair.first==pair。第二，所以我相信这个哈希函数应该是足够的，如果我错了请纠正我:

class pairHash
        {
        public:
            size_t operator()(const std::pair<int, int> & v) const
            {
                return v.first ^ v.second ;
            }
        } ;

向unordered_map…尝试添加200,000-500,000对:

initialize_map( EndPoint**& arr, std::tr1::unordered_map<std::pair<int, int>, int, pairHash> &my_map, int size )
{
    for( int i = 0 ; i < size ; i++ )   // add initial overlapping pairs
    {
        if( i % 100 == 0 )
            std::cout << "checking particle: " << i << " maxsize: " << my_map.max_size() << std::endl ;
        int j = 1 ;
        while( arr[i]->isMin && i+j < size &&    // while ys is a min, and not end of array
              arr[i]->v_id != arr[i+j]->v_id )      // anything between min and max is a possible collision
        {
            if( !arr[i]->isEdge || !arr[i+j]->isEdge )
            {
                my_map[std::make_pair( std::min( arr[i]->v_id, arr[i+j]->v_id ),
                        std::max( arr[i]->v_id, arr[i+j]->v_id ) )] = 1 ;
            }
            j++ ;
        }
    }
}

编辑:我实际上加了将近5000万双……刚刚做了个测试…

EDIT2:

冻结前的示例输出，其中count是映射中的条目数。我认为它正在尝试重新散列映射，但不确定为什么它没有这样做，并且冻结了计算机:

检粒:87500计数:35430415负载系数:0.988477

检粒:87600计数:35470808负载系数:0.989652

检粒:87700计数:35511049负荷系数:0.990818

检粒:87800计数:35555974负载系数:0.992073

检粒:87900计数:35595646负荷系数:0.993163

检粒:88000计数:35642165负荷系数:0.994427

检粒:88100计数:35679608负载系数:0.995434

检粒:88200计数:35721223负荷系数:0.996563

检粒:88300计数:35760313负载系数:0.997616

检粒:88400计数:35799621负载系数:0.9987

检查颗粒:88500计数:35833445负载系数:0.999649

为了获得更好的散列函数，最好还是坚持使用Boost hash_combine解决方案:

template <class T>
inline void hash_combine(std::size_t & seed, const T & v)
{
  std::hash<T> hasher;
  seed ^= hasher(v) + 0x9e3779b9 + (seed << 6) + (seed >> 2);
}
namespace std
{
  template<typename S, typename T> struct hash< std::pair<S, T> >
  {
    inline std::size_t operator()(const std::pair<S, T> & v) const
    {
      std::size_t seed = 0;
      hash_combine(seed, v.first);
      hash_combine(seed, v.second);
      return seed;
    }
  };
}

试着看看unordered_map::load_factor()。这个调用的理想结果应该是<1.0. 如果它超过1.0，那么你的哈希函数可能是有问题的。您应该使用hash_combine而不是xor对。

您是否尝试使用reserve()为所有对预分配足够的桶?添加这么多对可能会触发许多调整大小(和重新哈希)。

接下来我要检查的是你的哈希函数。这看起来有点可疑，如果你有很多哈希冲突，你可能会得到一堆溢出桶，这减慢了每次插入的查找速度——在这种情况下，你最好使用std::map。您可以修改代码来存储每对的哈希值，然后检查生成的唯一哈希值的数量。

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