C语言标准库并没有字典(map)和集合(set)这种数据结构，因此如果想需要在C语言使用这种数据结构，要么自己根据不同数据类型都写一种函数，或者就是用别人写好的数据结构来用
Khash.h提供了一种基于开放寻址法的泛型的哈希表, 这里的开放寻址法是一种解决哈希冲突的方法，当哈希函数时计算的位置已经有元素的时候，它会基于当前位置往后探测(probe), 找到一处没有元素的位置。当然还有一种方法，就是拉链法，也就是在冲突的地方，创建一个链表，里面存放具有相同哈希地址的不同元素。
哈希函数
khash.h根据不同的初始化函数会替换成不同的哈希函数，一共有是那种 int,int64 和 str
#define kh_int_hash_func(key) (khint32_t)(key)
#define kh_int64_hash_func(key) (khint32_t)((key)>>33^(key)^(key)<<11)
#define kh_str_hash_func(key) __ac_X31_hash_string(key)
int 就是将原值转换成 khint32_t，int64用到了位运算，通过右移，按位异或和左移操作，最后转换成khint32_t。这两个哈希函数都非常简单，降低了哈希函数计算的时间。
稍微复杂的就是字符串的哈希函数， 它的计算方式如下:
static kh_inline khint_t __ac_X31_hash_string(const char *s)
{
khint_t h = (khint_t)*s;
if (h) for (++s ; *s; ++s) h = (h << 5) - h + (khint_t)*s;
return h;
}
此外还有一个在 2011-09-16 (0.2.6) 增加的哈希函数kh_int_hash_func2, 能够比较好的处理一些不怎么随机的数据，它的计算过程就非常的复杂了，默认不启用,。
static kh_inline khint_t __ac_Wang_hash(khint_t key)
{
key += ~(key << 15);
key ^= (key >> 10);
key += (key << 3);
key ^= (key >> 6);
key += ~(key << 11);
key ^= (key >> 16);
return key;
}
#define kh_int_hash_func2(key) __ac_Wang_hash((khint_t)key)
数据结构
数据结构通常和算法都是搭配使用，因此理解这个数据结构的设计，就能理解后续的代码逻辑
khash.h 的定义的kh_##name##_t数据结构一共有7个部分:
n_buckets: 记录桶的数目，也就是哈希表的空间size: 当前记录元素n_occupied: 当前占据的多少元素upper_bound: 上限大小flags: 记录当前位置是否有数据keys: 指向key的指针vals: 指向value的指针
#define __KHASH_TYPE(name, khkey_t, khval_t) \
typedef struct kh_##name##_s { \
khint_t n_buckets, size, n_occupied, upper_bound; \
khint32_t *flags; \
khkey_t *keys; \
khval_t *vals; \
} kh_##name##_t;
关于桶的大小n_buckets:作者以2的n次方大小，保证有足够的空间，降低哈希碰撞。
关于size和n_occupied: 之所以有两个变量来记录哈希表中的元素，是为了降低删除运算。我们不需要在每一次删除运算时，都进行内存的释放和调整，而只要将对应的位置标记为删除状态即可，也就是减少size，而不减少n_occupied.
关于上限upper_bound: 当桶剩下的空间不够时，那么出现哈希碰撞的概率就会变大，因此就需要对哈希表进行调整，计算公式如下:
tatic const double __ac_HASH_UPPER = 0.77;
h->upper_bound = (khint_t)(h->n_buckets * __ac_HASH_UPPER + 0.5);
剩下的flags,keys和vals都是指针，用于指向实际地址，是实际记录数据类型的数据结构。
new_flags = (khint32_t*)kmalloc(__ac_fsize(new_n_buckets) * sizeof(khint32_t));
memset(new_flags, 0xaa, __ac_fsize(new_n_buckets) * sizeof(khint32_t));
khkey_t *new_keys = (khkey_t*)krealloc((void *)h->keys, new_n_buckets * sizeof(khkey_t));
khval_t *new_vals = (khval_t*)krealloc((void *)h->vals, new_n_buckets * sizeof(khval_t));
初始化、清空和删除
khash使用kcalloc(等同于calloc)申请一个大小为1的kh_##name##_t, 所有元素默认值都是0
SCOPE kh_##name##_t *kh_init_##name(void) { \
return (kh_##name##_t*)kcalloc(1, sizeof(kh_##name##_t)); \
}
SCOPE第一层替换代码是static kh_inline klib_unused, 第二层替换就是static inline __attribute__ ((__unused__)). static inline用于提高函数的执行效率，但是此类函数如果没有被使用，编译器会有警告，但是定义了__attribute__ ((__unused__))就可以避免这种警告。
因此，SCOPE是一种提高代码执行效率的函数修饰符。
和初始化相对的操作，一种是清空表里的元素，也就是将size和n_occupied都设置为0，把所有的flags都设置为0xaa也就是为空
SCOPE void kh_clear_##name(kh_##name##_t *h) \
{ \
if (h && h->flags) { \
memset(h->flags, 0xaa, __ac_fsize(h->n_buckets) * sizeof(khint32_t)); \
h->size = h->n_occupied = 0; \
} \
}
另一种是直接释放所有内存。但它不会释放你在堆(heap)中申请的动态内存)，也就是你需要自己手动释放你为字符串类型的key和value申请的内存
SCOPE void kh_destroy_##name(kh_##name##_t *h) \
{ \
if (h) { \
kfree((void *)h->keys); kfree(h->flags); \
kfree((void *)h->vals); \
kfree(h); \
} \
} \
状态(flag)设置和查询
在kh_##name##_t数据结构中，flags用于记录不同位置的状态。为了节约空间，flags用的1/16的桶大小来记录信息。
这是因为flags是一个指向khint32_t元素的指针，khint32_t表示的是32位无符号整型，如果使用2个二进制位表示状态，那么一个32位无符号整型就能记录16个元素。
#define __ac_fsize(m) ((m) < 16? 1 : (m)>>4)
new_flags = (khint32_t*)kmalloc(__ac_fsize(new_n_buckets) * sizeof(khint32_t));
memset(new_flags, 0xaa, __ac_fsize(new_n_buckets) * sizeof(khint32_t));
那么这里有一个问题，为啥不用一个二进制位来表示每个位置的状态呢？这是因为记录的状态有4种，分别是
- empty(10): 空，没有存放key
- delete(01), 虽然有key，但是标记为删除
- either(11): 要么是空，要么是删除了，总之可以放key
- occupied(00): 已经占用了元素
所以，必须要用2个二进制位。使用memset设置的0xaa对应二进制的0b10101010， 表示默认状态是empty.
下面这四行用于设置第i位的状态
#define __ac_set_isdel_false(flag, i) (flag[i>>4]&=~(1ul<<((i&0xfU)<<1)))
#define __ac_set_isempty_false(flag, i) (flag[i>>4]&=~(2ul<<((i&0xfU)<<1)))
#define __ac_set_isboth_false(flag, i) (flag[i>>4]&=~(3ul<<((i&0xfU)<<1)))
#define __ac_set_isdel_true(flag, i) (flag[i>>4]|=1ul<<((i&0xfU)<<1))
在设置第i位状态时，也就是设置i右移四位(也就是除以16)的状态，接着用((i&0xfU)<<1))计算出状态左移步数，例如i=17时，左移2位，i=16时, 左移0位
如果我们设置的是is(del|empty|both)_false, 也就是需要反向设置，那么还需要对状态按位取反。接着和原来的情况按位与操作
相对于设置状态，提取状态就变得容易些，只需要提取对应位置的状态，然后左移，然后和状态进行按位与运算即可。
#define __ac_isempty(flag, i) ((flag[i>>4]>>((i&0xfU)<<1))&2)
#define __ac_isdel(flag, i) ((flag[i>>4]>>((i&0xfU)<<1))&1)
#define __ac_iseither(flag, i) ((flag[i>>4]>>((i&0xfU)<<1))&3)
- ul: unsigned long, 无符号长整型
- 0xfU: f就是10进制的16, U表示unsigned(无符号)，等价于2进制的0b1111U
key、value相关操作
当我们的键值对中的key=1001, 我们是不可能申请一个1001大小的数组用于存放key。否则，当我们要存放key=1和key=10001,我们就会浪费大量的内存空间。为了根据key查询对应的value，我们也需要申请同样大小的空间，那么就会浪费大量的空间
为了节约空间，我们只会有和桶等大小的内存空间，来放key和value
khkey_t *new_keys = (khkey_t*)krealloc((void *)h->keys, new_n_buckets * sizeof(khkey_t));
khval_t *new_vals = (khval_t*)krealloc((void *)h->vals, new_n_buckets * sizeof(khval_t));
那么面对一个范围比较大的 key ，我们如何将 key 映射到有限大小的桶中呢？ 在讲解实际代码之前，我们先以几个具体的例子讲解背后的逻辑
假如目前的桶大小为16(n_buckets=16), 但是我们的key是10001，我们是无法直接将key放入桶中。由于32位整型的哈希函数就是返回原值，那么 k=10001，显然依旧无法放入桶中。这个时候，我们就需要引入一个取模的概念，所谓的取模，就是将我们的key和桶的大小相除，得到剩下的余数，也就是 10001 % 16 = 1，也就是在index=1的位置存放key。取模保证了我们再大的数字都能落在一个固定范围内，例如 1223423423423 % 16 = 15。为了提高取模运算，我们可以用一个等价的位运算10001 & 15来加速，15的二进制表示为0b01111，也就是无论一个数字有多大，最终只有最后的四位可以不为0.
取模操作会有一个问题，就是不同的数字会有相同的余数，例如17求余之后也是1。那么此时应该处理呢？解决方法有很多种，khash.h采用的方法就是，在冲突的地方往后找空位。也就是，我们可以在2的位置插入17
在查询操作的时候，也不能直接返回模运算得到的位置，而是将位置的key和我们查询的key进行比较，如果相同才能返回
除了插入和查询外，我们还有一个删除操作。为了提高效率，我们执行删除操作时，需要将对应位置标记为删除态即可，等到空间存在过多的删除位置时，我们才考虑做一次空间调整
khash.h中kh_put_##name,kh_get_##name这两个函数都需要根据key计算index分别对应
- 根据给定的
key获取桶的位置，并在keys对应的位置上加入计算后的key - 根据给定的
key查询桶的位置
有了桶具体位置之后，kh_key,kh_val,kh_del_##name就可以对key和value进行修改或删除。
接下来的部分就是具体的代码讲解
put
kh_put_##name,对应khash.h的307-348行，分两个部分
第一部分，判断当前占用元素(n_occupied)是否超出了可容纳元素的上限(upper_bound) ，也分为两种情况，一种是真的满了，另一种是大部分都是删除状态), 如果是的话，就需要调整哈希表的大小(在下一部分介绍)，如果调整失败，会直接返回当前桶的最后一个位置。否则会进入第二部分
if (h->n_occupied >= h->upper_bound) { /* update the hash table */ \
if (h->n_buckets > (h->size<<1)) { \
if (kh_resize_##name(h, h->n_buckets - 1) < 0) { /* clear "deleted" elements */ \
*ret = -1; return h->n_buckets; \
} \
} else if (kh_resize_##name(h, h->n_buckets + 1) < 0) { /* expand the hash table */ \
*ret = -1; return h->n_buckets; \
}
} /* TODO: to implement automatically shrinking; resize() already support shrinking */ \
注意，这里的ret, 一共有-1, 0, 1, 2 这四种状态，分别表示操作失败，key在表中出现，桶为空，桶是删除状态
第二部分，根据key计算index，找到待插入桶的位置，代码一共有7个变量
khint_t x;
khint_t k, i, site, last, mask = h->n_buckets - 1, step = 0; \
x = site = h->n_buckets; k = __hash_func(key); i = k & mask; \
x: 最终返回的位置k: 根据key计算哈希值i: 哈希值基于mask的求模结果site: 上一个标记删除的位置last: 第一次算出的i的位置mask: 用于对i进行求模step: 哈希冲突后的往后移动的步数
查找可用位置的代码如下
if (__ac_isempty(h->flags, i)) x = i; /* for speed up */ \
else {\
last = i; \
while (!__ac_isempty(h->flags, i) && (__ac_isdel(h->flags, i) || !__hash_equal(h->keys[i], key))) {\
if (__ac_isdel(h->flags, i)) site = i; \
i = (i + (++step)) & mask; \
if (i == last) { x = site; break; } \
} \
if (x == h->n_buckets) {\
if (__ac_isempty(h->flags, i) && site != h->n_buckets) x = site; \
else x = i; \
} \
} \
即便最简单的情况是__ac_isempty(h->flags, i),也就是待插入的位置为空，也要分为三种情况考虑
- 没有碰撞:x = i, site=h->n_buckets
- 出现碰撞，往后探测过程中没有删除位置:x=site=h->n_buckets
- 出现碰撞，往后探测过程中有删除位置: x=h->buckets, site=i
如果不为空，那么考虑key重复的情况，也就是待插入的位置的哈希值和当前key的哈希值相同，也就是!__ac_isdel(h->flags, i) && __hash_equal(h->keys[i], key)), 也分为两种请
- 没有碰撞，x=site=h->n_buckets
- 出现碰撞，往后探测过程中没有删除位置: x=site=h->n_buckets
- 出现碰撞，往后探测过程中有删除位置: x=h->buckets, site=i
最麻烦的情况是，找了一圈，回到最初的位置i=last, 那么此时x=site=i
不存在所有元素都是
delete，或者所有元素都是occupied的情况，因为一旦超过一个容纳上线，哈希表会自动扩容。
最后，如果x!=h->n_buckets, 我们是找了一圈，我们直接使用上一个标记为删除的位置，否则考虑两种情况
- 如果找到的位置为空，且中间有删除的位点的话，我们优先用删除的位置
- 换言之，找到的位置不为空，或者中间没有删除位置，那就用有相同哈希的位置或者中间的空位
if (x == h->n_buckets) { \
if (__ac_isempty(h->flags, i) && site != h->n_buckets) x = site; \
else x = i; \
} \
最后，分三种情况考虑
- 如果是x的位置为空，标记状态，并增加
size和n_occupied - 如果是x的位置标记为删除，标记状态，只增加
size - 否则就说明是重复元素，不做任何操作，返回状态是
0
if (__ac_isempty(h->flags, x)) { /* not present at all */ \
h->keys[x] = key; \
__ac_set_isboth_false(h->flags, x); \
++h->size; ++h->n_occupied; \
*ret = 1; \
} else if (__ac_isdel(h->flags, x)) { /* deleted */ \
h->keys[x] = key; \
__ac_set_isboth_false(h->flags, x); \
++h->size; \
*ret = 2; \
} else *ret = 0; /* Don't touch h->keys[x] if present and not deleted */ \
get
kh_get_##name的含义是 查询，根据给定的key，在哈希表中查找是否有元素，并返回哈希表对应的位置。由于存在哈希冲突的可能，因此查询过程中还需要比较查询的key和哈希表记录的key值是否相同。
SCOPE khint_t kh_get_##name(const kh_##name##_t * h, khkey_t key) \
{ \
if (h->n_buckets) { \
khint_t k, i, last, mask, step = 0; \
mask = h->n_buckets - 1; \
k = __hash_func(key); i = k & mask; \
last = i; \
while (!__ac_isempty(h->flags, i) && (__ac_isdel(h->flags, i) || !__hash_equal(h->keys[i], key))) { \
i = (i + (++step)) & mask; \
if (i == last) return h->n_buckets; \
} \
return __ac_iseither(h->flags, i)? h->n_buckets : i; \
} else return 0; \
}
一共定义了5个变量
k: k是哈希函数计算结果i: 存放key和value值的索引(index)last: 起始的indexmask: 用于取模，将key限制在桶大小以内step: 哈希碰撞后，往后移动
如果理解了插入的逻辑，那么查询的逻辑其实更简单。查询的目标是找到被占用的位置，且该位置上的key的哈希值和我们查询的key的哈希值相同。
delete
kh_del_##name操作最为简单，就是根据你提供的index(注意他是需要你提供key计算好的index)，来标记桶对应位置为删除状态，但不会实际释放对应位置上key和value的内容。删除的时候，我们得保证索引位置不是桶的最后一个位置，也不是空状态或者删除状态
SCOPE void kh_del_##name(kh_##name##_t * h, khint_t x) \
{ \
if (x != h->n_buckets && !__ac_iseither(h->flags, x)) { \
__ac_set_isdel_true(h->flags, x); \
--h->size; \
} \
}
调整空间
显然初始化内存大小是无法记录元素的，以及如果新增元素超过当前哈希表所能容纳的大小，或者哈希表中大部分的元素都被删除，不需要那么多空间，我们都需要对哈希表的空间进行调整。因此在khash.h有62行代码，即244-306，是负责哈希表的大小调整。
khash.h代码中只有kh_put_##name在h->n_occupied >= h->upper_bound时会调用kh_resize_##name，而且是先考虑h->n_buckets > (h->size<<1), 如果桶大小比实际存放元素数的2倍还大，说明是标记删除元素太多了，那么需要清空哈希表，否则是真的不够了。前者传给kh_resize_##name的new_n_buckets = h->n_buckets - 1, 后者new_n_buckets = h->n_buckets + 1
n_buckets会先经过kroundup32函数计算出新哈希表的大小(new_n_buckets)，kroundup32涉及到一系列的位运算
#define kroundup32(x) (--(x), (x)|=(x)>>1, (x)|=(x)>>2, (x)|=(x)>>4, (x)|=(x)>>8, (x)|=(x)>>16, ++(x))
它的效果是得到比当前桶的大小大且距离最近的2^n,例如桶的数目是55，那么最近的就是64。如果桶的数目是297, 那么最近的就是512，如果是64，那么就是63。 如果是我写那就只能写出下面这种代码
int roundup32(int x) {
int tmp = x;
int y = 1;
while (tmp) {
tmp >>= 1;
y <<= 1;
}
return x==(y>>1) ? y>>1 : y;
}
接着，它还保证桶的数目最少是4，if (new_n_buckets < 4) new_n_buckets = 4;
我们先考虑申请的空间的可容纳上限比已有元素多的情况
if (h->size >= (khint_t)(new_n_buckets * __ac_HASH_UPPER + 0.5)) j = 0;
khash.h会先计算new_flags的数目，并初始化为0xaa. 如果当前的桶的大小低于新的桶的大小，那么就用krealloc重新申请内存，并将数据拷贝到新的内存地址中
new_flags = (khint32_t*)kmalloc(__ac_fsize(new_n_buckets) * sizeof(khint32_t)); \
if (!new_flags) return -1; \
memset(new_flags, 0xaa, __ac_fsize(new_n_buckets) * sizeof(khint32_t)); \
if (h->n_buckets < new_n_buckets) { /* expand */ \
khkey_t* new_keys = (khkey_t*)krealloc((void*)h->keys, new_n_buckets * sizeof(khkey_t)); \
if (!new_keys) { kfree(new_flags); return -1; } \
h->keys = new_keys; \
if (kh_is_map) {
\
khval_t* new_vals = (khval_t*)krealloc((void*)h->vals, new_n_buckets * sizeof(khval_t)); \
if (!new_vals) { kfree(new_flags); return -1; } \
h->vals = new_vals; \
} \
} /* otherwise shrink */
上面的代码相对简单，最复杂的268-294行重新计算hash的过程。重新计算哈希的本质本质就是缩小哈希表。
因为桶的大小是按照4,8,16,32,64,128,256,512,1024这种方式增加，所以只要是增加空间，当前的元素数目是不可能高于新的桶大小的可容纳范围的上限的。只有在h->n_buckets <= (h->size<<1)的情况下，也就是当前空间一般都是删除的元素的情况下，才会出现当前元素数目大于桶的可容纳上限的情况
此时新的空间大小变为原来的一半，那么里面的元素就需要移动位置。搬运的时候，很有可能出现哈希碰撞。
搬运过程是一个嵌套循环，外层循环遍历旧哈希表的每个桶，如果发现它该位置上有元素，就记录它的key和value，然后我们算下它在新哈希表位置(如果找到不为空的，就往后移动)，并将新位置标记为不为空。同时检查新哈希表位置对应的旧哈希表位置上是否有元素，如果有，就把该元素和待插入元素进行交换，我们的下一个任务就是为这个元素查找位置，否则就可以退出了
for (j = 0; j != h->n_buckets; ++j) {
\
if (__ac_iseither(h->flags, j) == 0) {
\
khkey_t key = h->keys[j]; \
khval_t val; \
khint_t new_mask; \
new_mask = new_n_buckets - 1; \
if (kh_is_map) val = h->vals[j]; \
__ac_set_isdel_true(h->flags, j); \
while (1) { /* kick-out process; sort of like in Cuckoo hashing */ \
khint_t k, i, step = 0; \
k = __hash_func(key); \
i = k & new_mask; \
while (!__ac_isempty(new_flags, i)) i = (i + (++step)) & new_mask; \
__ac_set_isempty_false(new_flags, i); \
if (i < h->n_buckets && __ac_iseither(h->flags, i) == 0) { /* kick out the existing element */ \
{ khkey_t tmp = h->keys[i]; h->keys[i] = key; key = tmp; } \
if (kh_is_map) { khval_t tmp = h->vals[i]; h->vals[i] = val; val = tmp; } \
__ac_set_isdel_true(h->flags, i); /* mark it as deleted in the old hash table */ \
}
else { /* write the element and jump out of the loop */ \
h->keys[i] = key; \
if (kh_is_map) h->vals[i] = val; \
break; \
} \
} \
} \
}
接下来的工作就是用krealloc重新调整内存大小, 重新计算其他元信息
if (h->n_buckets > new_n_buckets) { /* shrink the hash table */ \
h->keys = (khkey_t*)krealloc((void*)h->keys, new_n_buckets * sizeof(khkey_t)); \
if (kh_is_map) h->vals = (khval_t*)krealloc((void*)h->vals, new_n_buckets * sizeof(khval_t)); \
} \
kfree(h->flags); /* free the working space */ \
h->flags = new_flags; \
h->n_buckets = new_n_buckets; \
h->n_occupied = h->size; \
h->upper_bound = (khint_t)(h->n_buckets * __ac_HASH_UPPER + 0.5); \