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。

来自 Gemini 2.0 Pro Experimental 02-05