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这个Erase方法实现了哈希表中数据项的逻辑删除，通过将状态标记为DELETE来表示删除状态，而不是实际地从哈希表中移除数据。这种方法允许在查找时跳过已删除的数据，同时保留了哈希表的完整性。
线性探测缺点：一旦发生哈希冲突，所有的冲突连在一起，容易产生数据“堆积”，即：不同关键码占据了可利用的空位置，使得寻找某关键码的位置需要许多次比较，导致搜索效率降低。
线性探测的缺陷是产生冲突的数据堆积在一块，这与其找下一个空位置有关系，因为找空位置的方式就是挨着往后逐个去找，因此二次探测为了避免该问题，找下一个空位置的方法为：H_i = (H_0 + i^2 )% m, 或者：H_i = (H_0 - i^2)% m。其中：i =1,2,3…， H_0是通过散列函数Hash(x)对元素的关键码 key 进行计算得到的位置，m是表的大小。
通过使用二次探测，可以更均匀地分布数据项，并减少了线性探测时的聚集效应。
当表的长度为质数且表装载因子a不超过0.5时，新的表项一定能够插入，而且任何一个位置都不会被探查两次。因此只要表中有一半的空位置，就不会存在表满的问题。在搜索时可以不考虑表装满的情况，但在插入时必须确保表的装载因子a不超过0.5，如果超出必须考虑增容。因此，闭散列最大的缺陷就是空间利用率比较低，这也是哈希的缺陷
开散列法又叫链地址法(开链法)，首先对关键码集合用散列函数计算散列地址，具有相同地址的关键码归于同一子集合，每一个子集合称为一个桶，各个桶中的元素通过一个单链表链接起来，各链表的头结点存储在哈希表中。
定义结构体HashNode，用于表示哈希表中的节点。这个节点包含以下成员：
在链地址法中，每个哈希桶（槽位）维护一个链表，当多个键映射到同一个槽位时，它们会按顺序添加到链表中，通过_next指针连接。通过这种方式，可以在同一哈希桶中存储多个键值对，解决了哈希冲突的问题。当需要查找或删除键值对时，可以遍历链表来定位具体的节点。这种链地址法的实现使得哈希表可以有效地管理数据，并保持高效性能。
定义哈希表的模板类HashTable，用于存储键值对数据。以下是该类的主要成员和属性：
HashTable类的作用是实现一个哈希表数据结构，支持存储键值对数据，并提供插入、查找、删除等基本操作。该哈希表采用链地址法解决哈希冲突，使用一个vector来存储哈希桶，每个桶对应一个链表用于存储数据。此外，_size用于跟踪有效数据的数量，帮助管理哈希表的负载因子和自动扩容等操作。
和闭散列一样，插入时我们需要考虑扩容问题，那么桶的个数是一定的，随着元素的不断插入，每个桶中元素的个数不断增多，极端情况下，可能会导致一个桶中链表节点非常多，会影响的哈希表的性能，因此在一定条件下需要对哈希表进行增容，那该条件怎么确认呢？开散列最好的情况是：每个哈希桶中刚好挂一个节点，再继续插入元素时，每一次都会发生哈希冲突，因此，在元素个数刚好等于桶的个数时，可以给哈希表增容
这段代码的核心思想是维护哈希表的负载因子，当负载因子过高时触发扩容操作，以保持哈希表的性能。同时，它通过链表处理哈希冲突，支持多个键映射到同一个哈希桶的情况。需要注意的是，对于已存在的键，不会进行插入操作，以保证键的唯一性。
遍历哈希表的每个槽位，释放链表中的节点，然后将槽位设为nullptr，确保释放了所有分配的内存。以下是代码的主要逻辑：
链地址法处理溢出，需要增设链接指针，似乎增加了存储开销。事实上：由于开地址法必须保持大量的空闲空间以确保搜索效率，如二次探查法要求装载因子a =0.7，而表项所占空间又比指针大的多，所以使用链地址法反而比开地址法节省存储空间
group by 是linq中的分组功能，能通过给定的字段对数据集进行分组，得到分组后的结果。
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