数据结构——哈希

哈希表 是一种使用哈希函数组织数据的数据结构,它支持快速插入和搜索。

哈希表(又称散列表)的原理为:借助 哈希函数,将键映射到存储桶地址。更确切地说,

1.首先开辟一定长度的,具有连续物理地址的桶数组;

2.当我们插入一个新的键时,哈希函数将决定该键应该分配到哪个桶中,并将该键存储在相应的桶中;

3.当我们想要搜索一个键时,哈希表将使用哈希函数来找到对应的桶,并在该桶中进行搜索。

负载因子 又叫装填因子,是哈希表的一个重要参数,它反映了哈希表的装满程度。

实际利用桶的个数 与 桶的总数 的比值,称为负载因子。

哈希函数

哈希函数是哈希表中最重要的组件,用于将键映射到特定的桶。我们使用 y = x % 5 作为散列函数,其中 x 是键值,y 是映射之后对应的桶的索引。

冲突解决

一般情况下,哈希函数会起到压缩键的地址空间的作用,设键的地址空间为 S,桶的地址空间为 T,则有 S≫T。

因此,经过映射之后,不同的数据会不可避免地分配到同一个桶中,这时便产生了冲突。

线性试探法

线性试探法属于开放定址法的一种,所谓线性试探法,就是当插入键 key 时,如果发现桶单元 bucket[hash(key)] 已经被占用,则向下线性寻找,直到找到可以使用的空桶。具体说来,经过第 i 次试探之后,桶单元应为:bucket[(hash(key)+i) mod M], i=1,2,3...

链地址法

解决冲突的另一种办法是将桶内产生冲突的键串联成一个链表。

再哈希法

再哈希法比较典型的应用是双重哈希法,即发生冲突时,通过使用另一个哈希函数来避免冲突。

然而,双重哈希法同样存在一些问题:

1.与线性试探法相比,双重哈希法会消耗较多的时间。

2.在双重哈希法中,删除会使问题变复杂,如果逻辑删除数量太多,则应重新构造哈希表。

公共溢出区法

顾名思义,公共溢出区法就是建立另一个哈希表 dict_overflow 作为公共溢出区,当发成冲突时则将该键保存在该哈希表中。

简单哈希集合

cpp 复制代码
#define MAX_LEN 100000          // 初始化桶的数量

class MyHashSet {
private:
    vector<int> set[MAX_LEN];   // 使用数组实现哈希集合
    
    /** 返回对应的桶的索引 */
    int getIndex(int key) {
        return key % MAX_LEN;
    }
    
    /** 在特定的桶中搜索键,如果该键不存在则返回 -1 */
    int getPos(int key, int index) {
        // 每个桶中包含一个列表,遍历所有桶中的元素来寻找特定的键
        for (int i = 0; i < set[index].size(); ++i) {
            if (set[index][i] == key) {
                return i;
            }
        }
        return -1;
    }
public:
    
    MyHashSet() {
        
    }
    
    void add(int key) {
        int index = getIndex(key);
        int pos = getPos(key, index);
        if (pos < 0) {
            // 如果键不存在,则添加
            set[index].push_back(key);
        }
    }
    
    void remove(int key) {
        int index = getIndex(key);
        int pos = getPos(key, index);
        if (pos >= 0) {
            // 如果键存在,则删除
            set[index].erase(set[index].begin() + pos);
        }
    }
    
    bool contains(int key) {
        int index = getIndex(key);
        int pos = getPos(key, index);
        return pos >= 0;
    }
};

简单哈希映射

cpp 复制代码
#define MAX_LEN 100000            // 初始化桶的数量

class MyHashMap {
private:
    vector<pair<int, int>> map[MAX_LEN];       // 使用数组实现哈希集合
    
    /** 返回指定桶的索引 */
    int getIndex(int key) {
        return key % MAX_LEN;
    }
    
    /** 在桶中搜索键,如果不存在则返回 -1 */
    int getPos(int key, int index) {
        // 每个桶包含一个数组,遍历桶中的所有元素来查找指定的 key
        for (int i = 0; i < map[index].size(); ++i) {
            if (map[index][i].first == key) {
                return i;
            }
        }
        return -1;
    }
    
public:
    MyHashMap() {
        
    }
    
    /** value 始终为正 */
    void put(int key, int value) {
        int index = getIndex(key);
        int pos = getPos(key, index);
        if (pos < 0) {
            map[index].push_back(make_pair(key, value));
        } else {
            map[index][pos].second = value;
        }
    }
    
    /** 如果存在映射关系,则返回 value,否则返回 -1 */
    int get(int key) {
        int index = getIndex(key);
        int pos = getPos(key, index);
        if (pos < 0) {
            return -1;
        } else {
            return map[index][pos].second;
        }
    }
    
    /** 如果存在 key 的映射,则删除该映射关系 */
    void remove(int key) {
        int index = getIndex(key);
        int pos = getPos(key, index);
        if (pos >= 0) {
            map[index].erase(map[index].begin() + pos);
        }
    }
};
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