C++ 整数对的哈希算法

问题是：在文件中存储图形的动态邻接列表，同时保留操作的O（1）算法复杂性

我正在尝试将动态双向图形存储在文件中。可以添加和删除节点和边，并且操作必须为O（1）。我目前的设计是：

文件1-节点

每个节点存储两个整数（插入是附加，删除使用自由列表）：

• 传入边数
• 输出边数

文件2-边缘

每边存储4个整数（插入是附加和删除使用自由列表+与节点的最后一条边交换以更新其新索引）：

• 从节点（标记到

  文件1

  ）
• 从索引（即第三条传入边）
• 到节点（指向

  文件1

  ）
• 索引（即第二个输出边）

文件3-链接

用作文件2中边位置的公开寻址哈希表。基本上，当您从

文件1

读取节点时，您知道有

x

传入边和

y

传出边。这样，您可以转到

文件3

，以获取

文件2中这些边的位置。因此，关键在于：


文件1中节点的索引（即0表示第一个节点，1表示第二个节点）

0如果您通读上的注释，它们声称
int
的
qHash
只返回未更改的
int
（这是一种相当常见的散列整数的方法，用于内存散列表中的无要求使用）。因此，使用强大的通用散列函数可以显著减少冲突，尽管您可能会无意中获得一些缓存好处，即附近的密钥更有可能散列到磁盘上的同一区域，所以请务必进行测量，而不是想当然地认为冲突越少，性能越好。我还建议尝试
boost:：hash\u combine
从多个散列值创建一个整体散列（仅使用+或XOR是一个非常糟糕的主意）。然后，如果您从磁盘读取，可能会有某种页面大小（例如4k、8k），您必须读入这些页面才能访问该页面上任何位置的任何数据，因此，如果发生冲突，最好查看已加载页面的其他位置，而不是等待从磁盘加载另一个页面。简单的线性探测在很多时候，但是，您可以通过返回到页面的开头来进一步改进这一点，以确保在搜索其他位置之前搜索了所有内容。
我已经测试了各种针对整数对的哈希算法，包括now hash_combine，但QPair的qHash似乎仍优于所有其他算法。对于系数2.1，似乎根本不会产生非常理想的碰撞（其他因素需要更高的系数）。由于系数较低，碰撞上升得相当快。我尝试过的大约六种算法也是如此。不过，关于页面大小的一点很好，这肯定有助于缓解对磁盘读取过多的担忧。请参阅，这是一种相当好的散列任意数量整数的方法。@JimMischel哇，对于我的情况，这确实是一种很棒的散列算法！最后是优于qHash的内容。：-）另外，通过稍微调整它，我获得了更好的结果（我使用了3个素数而不是2个素数）。
Keys (indices from `File 1` + 0 <= index < number of edgesfrom `File 1`, not actually stored)
1 | 0 1 2
2 | 0 1
3 |
4 | 0
5 | 0 1 2