例如，假设我们有一个 128 位的 SIMD 寄存器，可以同时存储 16 个字节（即 16 个桶的 ctrl 字节）。我们可以使用一条 SIMD 指令来比较这 16 个 ctrl 字节和目标键的 H2 哈希值的低 7 位，并得到一个 16 位的位掩码 (Bitmask)，其中每一位表示对应桶是否匹配。

通过位掩码，我们可以快速地知道哪些桶可能包含匹配的键，然后只需要对这些桶进行完整的键比较。这大大减少了需要比较的桶的数量，提高了查找效率。

Rust 的 std::collections::HashMap 中使用了类似的 SIMD 优化，但具体实现细节可能会有所不同，并且会根据不同的 CPU 架构进行调整。

6. Rust HashMap 的补充说明

Rust 的 HashMap 在实现上与 Swiss Table 非常相似，但也有一些自己的特点：

安全性： Rust 非常注重内存安全，因此 HashMap 在实现时会进行各种边界检查和安全性检查，以防止内存错误。

泛型： HashMap 是泛型的，可以存储任意类型的键和值。

哈希函数： Rust 默认使用 SipHash 1-3 哈希算法,因为Rust更注重安全性。

迭代器： HashMap 提供了多种迭代器，可以方便地遍历键值对。

Entry API： HashMap 提供了一个 Entry API，可以更方便地进行插入、更新和删除操作。

总结

Swiss Table 是一种高效的哈希表实现，它通过 SIMD 指令、元数据分离、组的概念等优化策略，解决了传统哈希表的一些问题，提高了查找、插入和删除操作的性能。Rust 的 HashMap 在很大程度上借鉴了 Swiss Table 的思想，并在此基础上进行了改进和扩展，使其更安全、更易用。

好的，没问题。我会尽力详细地解释 Google Swiss Table 的工作原理，以及 Rust 中 HashMap 对它的实现。由于信息量很大，我会分几个部分来讲解，并尽量结合你的 YouTube 视频链接（虽然视频本身讲解得比较概括）和 Rust 文档中的信息。

1. Swiss Table 概述：从传统哈希表说起

在深入 Swiss Table 之前，我们需要先了解传统哈希表的一些基本概念和常见问题：

哈希函数 (Hash Function): 将任意大小的键（Key）映射到一个固定大小的整数（哈希值）。好的哈希函数应该尽量减少冲突（不同的键映射到同一个哈希值）。

哈希表 (Hash Table): 一个数组，数组的索引就是哈希值。每个索引位置通常称为一个“桶”(Bucket)。

冲突解决 (Collision Resolution): 当不同的键产生相同的哈希值时，就需要解决冲突。常见的方法有：

链地址法 (Separate Chaining): 每个桶存储一个链表，所有哈希到同一个桶的键值对都放在这个链表中。

开放地址法 (Open Addressing): 当发生冲突时，尝试在哈希表中找到另一个空闲的桶来存储。常见的探测方法有：

线性探测 (Linear Probing): 依次检查下一个桶，直到找到空桶。

二次探测 (Quadratic Probing): 按照二次方的序列来探测（例如，+1, +4, +9, ...）。

双重哈希 (Double Hashing): 使用第二个哈希函数来计算探测的步长。

传统哈希表存在的一些问题：

链地址法：

如果链表过长，查找效率会下降到 O(n)，其中 n 是链表长度。

链表节点需要额外的内存来存储指针，空间利用率不高。

对 CPU 缓存不友好，因为链表节点在内存中可能不连续。

开放地址法：

聚集 (Clustering): 线性探测和二次探测容易导致“聚集”现象，即连续的桶被占用，导致后续的插入和查找效率降低。

删除操作复杂： 删除一个元素后，不能简单地将桶置为空，因为这可能会中断后续的探测序列。通常需要使用“墓碑”(Tombstone)标记。

装载因子 (Load Factor) 敏感： 装载因子（已用桶的数量 / 总桶的数量）过高时，性能会急剧下降。

2. Swiss Table 的核心思想

Swiss Table 是一种开放地址法的哈希表，但它采用了多种优化策略来解决传统哈希表的问题，主要包括：

SIMD (Single Instruction, Multiple Data) 指令： 利用现代 CPU 的 SIMD 指令，一次性比较多个桶的状态，加速查找过程。

元数据 (Metadata) 存储： 将每个桶的元数据（例如，是否为空、是否被删除、哈希值的一部分）存储在一个独立的数组中，与实际的键值对分开。这使得我们可以快速地扫描元数据，而无需访问可能不在缓存中的键值对数据。

组 (Group) 的概念： 将哈希表分成多个固定大小的组（例如，16 个桶为一组），对每个组的元数据进行批量操作。

特殊的哈希函数： 使用一种称为 H2的哈希函数，它的计算成本较低，且具有良好的分布特性。以及一个H1来做最后取模运算。

3. Swiss Table 的数据结构

Swiss Table 的核心数据结构主要包括：

keys 数组： 存储所有的键。

values 数组： 存储所有的值。

ctrl 数组 (控制字节数组): 存储每个桶的元数据。每个字节（8 位）代表一个桶的状态，其中：

最高位（第 7 位）：表示桶是否为空（EMPTY）。值为 1 表示空。

低 7 位（第 0-6 位）：存储键的哈希值的低 7 位（H2 哈希值的一部分）。这部分用于快速过滤不匹配的键。

特殊的几个值：

EMPTY (0b1111_1111, all bits set): 表示桶为空。

DELETED (0b1000_0000, only the high bit set): 表示桶已被删除（墓碑）。

MATCH (any other value): 表示桶中可能包含匹配的键（需要进一步比较完整的键）。

**growth_left：**记录了距离下一次扩容还差多少个空闲的桶

**items：**已经存了多少个元素

buckets: 目前桶的数量

mask: 等于buckets -1, 使用这个mask来快速将hash值对桶数量取模

一个图示：

+-----------------+-----------------+-----------------+ ... +-----------------+
| ctrl[0] (元数据) | ctrl[1] (元数据) | ctrl[2] (元数据) | ... | ctrl[N-1] (元数据) | <-- ctrl 数组 (控制字节)
+-----------------+-----------------+-----------------+ ... +-----------------+

+-----------------+-----------------+-----------------+ ... +-----------------+
| keys[0] (键) | keys[1] (键) | keys[2] (键) | ... | keys[N-1] (键) | <-- keys 数组
+-----------------+-----------------+-----------------+ ... +-----------------+

+-----------------+-----------------+-----------------+ ... +-----------------+
| values[0] (值) | values[1] (值) | values[2] (值) | ... | values[N-1] (值) | <-- values 数组
+-----------------+-----------------+-----------------+ ... +-----------------+

每个 ctrl 字节的结构：

+---+---+---+---+---+---+---+---+
| E | H2[6] | H2[5] | H2[4] | H2[3] | H2[2] | H2[1] | H2[0] | <-- E: EMPTY 位, H2: 哈希值的低 7 位
+---+---+---+---+---+---+---+---+
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4. Swiss Table 的操作

插入 (Insert):

计算键的 H1 和 H2 哈希值。

根据 H1 哈希值找到起始桶的索引。

从起始桶开始，按组（Group）扫描 ctrl 数组。

在每个组内，使用 SIMD 指令同时比较多个桶的 ctrl 字节和 H2 哈希值的低 7 位。

如果找到一个 EMPTY 桶，将键值对插入到对应的 keys 和 values 数组中，并将 ctrl 字节设置为 H2 哈希值的低 7 位。

如果找到一个 DELETED 桶，可以先记录下来（作为备选插入位置），继续查找。

如果遇到一个 MATCH 桶，需要比较完整的键是否相等。如果相等，则更新对应的值。

如果整个组都没有找到空桶或匹配的键，则继续探测下一个组。

如果探测了一定数量的组后仍然没有找到插入位置，则触发扩容操作。

如果找到了DELETED桶,则选择第一个遇到的DELETED桶，将键值对插入到对应的 keys 和 values 数组中，并将 ctrl 字节设置为 H2 哈希值的低 7 位。

更新growth_left与items

查找 (Lookup):

计算键的 H1 和 H2 哈希值。

根据 H1 哈希值找到起始桶的索引。

从起始桶开始，按组扫描 ctrl 数组。

在每个组内，使用 SIMD 指令同时比较多个桶的 ctrl 字节和 H2 哈希值的低 7 位。

如果找到一个 MATCH 桶，需要比较完整的键是否相等。如果相等，则返回对应的值。

如果遇到一个 EMPTY 桶，表示键不存在，查找结束。

如果整个组都没有找到匹配的键，则继续探测下一个组。

如果探测到哈希表末尾，则查找结束,键不存在。

删除 (Delete):

按照查找的步骤找到要删除的键。

如果找到，将对应 ctrl 字节设置为 DELETED（墓碑标记）。

将items减一。

注意：不能简单地将 ctrl 字节设置为 EMPTY，因为这可能会中断后续的探测序列。

扩容 (Resize):

分配一个更大的 ctrl、keys 和 values 数组（通常是原来的两倍）。

遍历旧的 ctrl 数组，将所有非 EMPTY 和非 DELETED 的桶重新插入到新的哈希表中。

释放旧的数组。

5. SIMD 指令的应用

Swiss Table 的一个关键优化是使用 SIMD 指令来加速查找过程。SIMD 指令允许 CPU 在一个指令周期内对多个数据执行相同的操作。