用c++和一致性hash设计一个均匀散列函数，要求输入成员n个，计算出的hash值均匀分布在1-n内。

一致性哈希（Consistent Hashing）是一种解决分布式系统中节点动态加入、离开时负载均衡的有效算法。在C++中实现一致性哈希，通常会涉及到以下几个步骤：

1. **构建环**: 首先，创建一个虚拟环，将环分成n个区间，每个区间代表一个哈希值范围，比如从0到1之间的每个小数部分。

2. **选择哈希函数**: 使用像CityHash或 murmurhash这样的高效哈希函数，它可以保证对任意数据均匀分布。对于输入值i，将其转换成[0,1)的一个浮点数作为环上的一点。

3. **分配键值**: 对于每个需要散列的数据成员，计算其哈希值并找到它应该落在环上的区间。为了处理节点的加入和移除，一致性哈希的关键在于如何确定新节点和老节点移除后的“邻居”。

4. **找到邻居**: 当添加或删除节点时，只会影响与其相邻的几个键值对。可以采用链地址法（Chaining），即将每个区间看作一个链表，当某个区间有新的元素添加时，只需调整该区间的链表连接即可。

5. **查找**: 当查询时，只需计算输入值的哈希并遍历环，直到找到第一个大于等于给定值的区间，然后在这个区间对应的列表中查找目标元素。

下面是一个简化版的C++实现概要：

#include <cmath>
#include <vector>

// 假设CityHash32或MurmurHash3_x86_32用于哈希
std::uint32_t consistent_hash(const std::string& key, int n) {
    float hash = CityHash32(key.c_str()) / static_cast<float>(std::numeric_limits<std::uint32_t>::max());
    return static_cast<std::uint32_t>((hash * (n - 1)) % n);
}

class ConsistentHash {
private:
    std::vector<int> buckets;
    // ...其他辅助结构...

public:
    void add_node(int node_id) {
        // 根据node_id计算插入位置，并更新链表
    }

    int find_bucket(const std::string& key) {
        int hash_index = consistent_hash(key, buckets.size());
        // 在对应桶的链表中查找
    }
};