unordered_map底层具体使用哈希表。

是的，unordered_map底层使用哈希表来实现。哈希表是一种数据结构，它可以将一个键（key）映射到一个值（value）。unordered_map基于哈希表实现键值对的存储和查找。

在unordered_map中，每个键（key）都会被哈希函数映射到一个桶（bucket）中。每个桶中可以存储多个键值对（key-value pair），如果多个键映射到同一个桶中，那么它们会形成一个链表（链址法解决冲突）。当我们需要查找一个键时，先根据哈希函数计算出该键所在的桶，然后再在该桶中查找对应的值。

哈希表的优点是查找速度快，时间复杂度为O(1)，但是哈希表也有缺点，可能会出现哈希冲突，导致查找效率下降。因此，在实现哈希表时，需要考虑如何解决哈希冲突。常用的解决哈希冲突的方法有开放地址法和链地址法两种。unordered_map采用的是链地址法来解决冲突。

相关问题

unordered_set、unordered_multiset、unordered_map、unordered_multimap底层原理

unordered_set、unordered_multiset、unordered_map和unordered_multimap的底层原理是基于哈希表实现的。哈希表是一种数据结构，通过将关键字映射到哈希表中的一个位置来快速查找和插入元素。在哈希表中，每个元素被存储在一个桶中，桶的数量和大小根据哈希表的大小和负载因子动态调整。

当插入一个元素时，哈希表首先使用哈希函数计算关键字的哈希值，然后根据哈希值找到对应的桶。如果桶是空的，则直接插入元素；如果桶不为空，则通过开放定址法或链地址法解决冲突，将元素插入到合适的位置。插入操作的平均时间复杂度是常数级别的。

当查找一个元素时，哈希表通过哈希函数计算关键字的哈希值，然后根据哈希值找到对应的桶。如果桶中有元素，则通过比较关键字找到目标元素；如果桶中没有元素，则表示目标元素不存在。查找操作的平均时间复杂度是常数级别的。

删除一个元素的操作也类似于查找操作，先找到元素所在的桶，然后删除元素。删除操作的平均时间复杂度也是常数级别的。

unordered_set和unordered_map底层结构

unordered_set和unordered_map的底层结构是哈希表。哈希表是一种根据关键字值直接进行访问的数据结构，通过把关键字映射到表中的一个位置来实现快速查找。在C++中，unordered_set和unordered_map都是使用哈希表来实现的。

哈希表的实现包括以下几个关键部分：
1. 哈希函数：用于将关键字映射到哈希表中的位置。哈希函数可以根据关键字的类型进行特化，比如整形和字符串类型。
2. 哈希桶：哈希表由一系列桶组成，每个桶可以存储一个或多个元素。哈希函数将关键字映射到具体的桶中。
3. 冲突解决方法：由于不同的关键字可能映射到同一个桶中，需要解决冲突问题。常见的解决方法有链地址法和开放地址法。链地址法使用链表将冲突的元素链接在一起，开放地址法则在冲突时重新计算哈希值，找到下一个空闲的位置。
4. 插入和查找：插入操作将元素插入到哈希表中的合适位置，查找操作根据关键字找到对应的元素。

可以看出，unordered_set和unordered_map在底层结构上非常相似，只是unordered_set存储的是唯一的关键字，而unordered_map存储的是键值对(key,value)。哈希表的特性使得它们在插入和查找操作上具有非常高的效率。 <span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [unordered_map和unordered_set的模拟实现](https://download.csdn.net/download/weixin_38629362/14886751)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* *3* [简单了解unordered_set和unordered_map底层](https://blog.csdn.net/weixin_57023347/article/details/120217804)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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