散列表 HashMap

vector 通过整型索引来存储值，而 HashMap （散列表）通过键（key）来存储值。HashMap 的键可以是布尔型、整型、字符串，或任意实现了 Eq 和 Hash trait 的其他类型。在下一节将进一步介绍。

和 vector 类似，HashMap 也是可增长的，但 HashMap 在空间多余时能够缩小自身（原文：HashMaps can also shrink themselves when they have excess space. ）。创建 HashMap，可以使用适当的初始化容器（starting capacity） HashMap::with_capacity(unit)，或者使用 HashMap::new() 来获得一个带有默认初始容器的 HashMap（推荐方式）。

  1. use std::collections::HashMap;
  3. fn call(number: &str) -> &str {
  4.     match number {
  5.         "798-1364" => "We're sorry, the call cannot be completed as dialed. 
  6.             Please hang up and try again.",
  7.         "645-7689" => "Hello, this is Mr. Awesome's Pizza. My name is Fred.
  8.             What can I get for you today?",
  9.         _ => "Hi! Who is this again?"
  10.     }
  11. }
  13. fn main() { 
  14.     let mut contacts = HashMap::new();
  16.     contacts.insert("Daniel", "798-1364");
  17.     contacts.insert("Ashley", "645-7689");
  18.     contacts.insert("Katie", "435-8291");
  19.     contacts.insert("Robert", "956-1745");
  21.     // 接受一个引用并返回 Option<&V>
  22.     match contacts.get(&"Daniel") {
  23.         Some(&number) => println!("Calling Daniel: {}", call(number)),
  24.         _ => println!("Don't have Daniel's number."),
  25.     }
  27.     // 如果被插入的值为新内容，那么 `HashMap::insert()` 返回 `None`，
  28.     // 否则返回 `Some(value)`
  29.     contacts.insert("Daniel", "164-6743");
  31.     match contacts.get(&"Ashley") {
  32.         Some(&number) => println!("Calling Ashley: {}", call(number)),
  33.         _ => println!("Don't have Ashley's number."),
  34.     }
  36.     contacts.remove(&("Ashley")); 
  38.     // `HashMap::iter()` 返回一个迭代器，该迭代器获得
  39.     // 任意顺序的 (&'a key, &'a value) 对。
  40.     // （原文：`HashMap::iter()` returns an iterator that yields 
  41.     // (&'a key, &'a value) pairs in arbitrary order.）
  42.     for (contact, &number) in contacts.iter() {
  43.         println!("Calling {}: {}", contact, call(number)); 
  44.     }
  45. }

了解更多关于映射（map）和散列映射（hash map）（通常也称作散列表，哈希表）的实现原理，可以查看 Wikipedia 的词条散列表。