分组SIMD哈希表：C++高性能新突破

本文介绍了一种高性能C++哈希表实现，采用分组SIMD元数据扫描技术。在500k元素以上规模时，查找操作比当前最佳实践快1.69倍，但插入操作稍慢。该技术基于Google的Swiss Tables，通过分组探测解决传统二次探测的内存访问散乱问题，实现高效SIMD优化。项目提供完整API、基准测试代码和实现细节，适用于大规模查找密集型应用。研究源于2025年’Elastic Hashing’论文，挑战了Yao的旧猜想。