MapEmbed Hashing
基于 map-and-redue 和分治，动态近似完美哈希（\(90\% \sim 95\%\)）。（\(\text{Load Factor}\)：一直插入直到八次插入失败，插入成功的 KV / 在 Bukkit 里的 KV）。
THE MAPEMBED HASH TABLE
有 \(S\) 个 Cell 在快数组里，每个 Cell 给他有 \(D\) 个 Bukkit，每个 Bukkit 对应多个 Cell。第 \(i\) 个 Cell 有一个 \(C_j\) 表示循环移位。
一个值 K (key) V (values) pairs： 先经过 \(\mathcal{H_c}\) （第一个哈希映射到其中一个 Cell） 映射到第 \(j\) 个里，然后通过 \(\mathcal{H_D}\)（第二个哈希）和循环移位综合得到去 D 的哪一个。如果插入失败就 \(C_j ++\)。然后把这 \(j\) 对应的 D 个 Buckets 属于这个 cell 的全抽出来重插入。
Dynamic Expansion
动态扩张：有多少开多少。目前有 \(m\) 个 Bukkit。
设 \(h_{b}^{(i)}(j)\) 是第 \(j\) 个 Cell 的第 \(i\) 个对应的 Bucket 下标是啥。它 $ = h^i (j) \mod m$ （第三种哈希，映射到任意一个整数）
然后我们扩张就是 \(m\) 变成 \(2m\) 倍增的来，然后里面所有信息也复制一遍（整体复制比一个一个插入快多了？），这样能保证原来 \(\mod m\) 现在 \(\mod 2m\) 也能锁定到，但是会有冗余的东西，就惰性删除，检查一个 Bucket 的时候顺便把冗余的那些删了就行。
Optimization using Multi-Layer Index
原来 Cell 是一层，现在尝试变成很多层，每层的 Cell 数逐层递减。如果那一层的那个满了，就把这个 Cell 里的东西全 remake 重新在下一层插入尝试，然后这个 Cell 就废掉了再也不要了。（感觉很笨啊【？你这个信息就废掉了，还去了更小的地方）
