# Задача 10 — хеш-таблица с открытой адресацией (C++)

Свой контейнер, без `std::unordered_map`. Разрешение коллизий — **линейное зондирование**
(linear probing), ёмкость — степень двойки, при загрузке > 0.7 таблица **перехешируется**
вдвое. Индексация — через маску `idx & (capacity - 1)`, а не `%`.

```c++
class HashTable {
public:
    explicit HashTable(std::size_t initial_capacity = 16);
    void        put(int key, int value);        // обновляет значение, если ключ уже есть
    bool        get(int key, int& out) const;   // false — ключа нет
    bool        erase(int key);                 // false — ключа не было
    std::size_t size() const;
    std::size_t capacity() const;               // степень двойки, >= 16
};
```

Требования:
- `put` 100 000 ключей — суммарно быстрее 2 секунд (в среднем O(1));
- ключи с совпадающими младшими битами (например, все кратные 16) обязаны находиться —
  это проверка зондирования, а не «повезло с хешем»;
- после 100 000 вставок `capacity()` растёт (степень двойки, загрузка ≤ 0.7), а `size()`
  честно считает элементы, включая обновления существующих ключей;
- удаление должно работать: после `erase` ключ не находится, а поиск другого ключа,
  стоявшего за ним в цепочке зондирования, по-прежнему работает.

Проверка: `python3 grade.py 10`. Критерий: все `ok`, сборка без предупреждений,
ASAN/UBSAN чистые.

Разбор после сдачи: почему ёмкость — степень двойки; чем линейное зондирование лучше
цепочек по кэшу и хуже по кластеризации; как tombstone-метки спасают поиск после удаления.