数据结构之哈希表
数据结构是程序设计的重要基础，它所讨论的内容和技术对从事软件项目的开发有重要作用。学习数据结构要达到的目标是学会从问题出发，分析和研究计算机加工的数据的特性，以便为应用所涉及的数据选择适当的逻辑结构、存储结构及其相应的操作方法，为提高利用计算机解决问题的效率服务。
1、哈希表定义
在前面讨论的几种查找方法中（静态查找表查找方法 和 动态查找表查找方法），由于记录在存储结构中的相对位置是随机的，所以查找时都要通过一系列与关键字的比较才能确定被查记录在表中的位置。也就是说，这类查找都是以关键字的比较为基础的，而哈希表则通过计算一个以记录的关键字为自变量的函数(称为哈希函数)来得到该记录的存储地址，所以在哈希表中进行查找操作时，需用同一哈希函数计算得到待查记录的存储地址，然后到相应的存储单元去获得有关信息再判定查找是否成功。
根据设定的哈希函数 H(key)和处理冲突的方法，将一组关键字映射到一个有限的连续的地址集(区间)上，并以关键字在地址集中的"像"作为记录在表中的存储位置，这种表称为哈希表，这一映射过程称为哈希造表或散列，所得的存储位置称为哈希地址或散列地址。
对于某个哈希函数 H和两个关键字 K~1~ 和 K~2~，如果 K~1~ ≠ K~2~，而 H(K~1~)=H(K~2~)，则称为冲突。具有相同哈希函数值的关键字对该哈希函数来说称为同义词。
一般情况下，冲突只能尽可能减少而不能完全避免，因为哈希函数是从关键字集合到地址集合的映像。通常，关键字集合比较大，它的元素包含所有可能的关键字，而地址集合的元素仅为哈希表中的地址值。假设关键字集合为某种高级语言的所有标识符，如果一个标识符对应一个存储地址，那就不会发生冲突了，但这是不可能也没有必要的，因为存储空间难以满足，而且任何一个源程序都不会使用这么多标识符。因此在一般情况下，哈希函数是一个压缩映像，冲突是不可避免的。
对于哈希表，主要考虑两个问题：一是如何构造哈希函数，二是如何解决冲突。
2、哈希函数的构造方法
常用的哈希函数构造方法有直接定址法、数字分析法、平方取中法、折叠法、随机数法和除留余数法等。
对于哈希函数的构造，应解决好两个主要问题。
(1）哈希函数应是一个压缩映像函数，它应具有较大的压缩性，以节省存储空间。
(2）哈希函数应具有较好的散列性，虽然冲突是不可避免的，但应尽量减少。
要减少冲突，就要设法使哈希函数尽可能均匀地把关键字映射到存储区的各个存储单元，这样就可以提高查找效率。在构造哈希函数时，一般都要对关键字进行计算，且尽可能使关键字的所有组成部分都能起作用。
3、处理冲突的方法
解决冲突就是为出现冲突的关键字找到另一个"空"的哈希地址。在处理冲突的过程中，可能得到一个地址序列H~i~(i=1,2,...,k)。常见的处理冲突的方法有以下几种。
(1）开放定址法。
H i = ( H ( k e y ) + d i ) % m i = 1 , 2 , . . . , k ( k ≤ m − 1 ) H_i=(H(key)+d_i)\%m \quad i=1,2,...,k(k≤m-1) Hi=(H(key)+di)%mi=1,2,...,k(k≤m−1)
其中，H(key）为哈希函数；m为哈希表表长；d~i~为增量序列。
常见的增量序列有以下3种。
①d~i~=1,2,3,...,m-1，称为线性探测再散列。
②d~i~=1^2^,-1^2^,2^2^,-2^2^,3^2^,...,±k^2^(k≤ m 2 \frac m2 2m），称为二次探测再散列。
③d~i~＝伪随机数序列，称为随机探测再散列。
最简单的产生探测序列的方法是进行线性探测，也就是发生冲突时，顺序地到存储区的下一个单元进行探测。
例如，某记录的关键字为key，哈希函数值 H(key)=j。若在哈希地址 j 发生了冲突（即此位置已存放了其他记录），则对哈希地址 j+1 进行探测，若仍然有冲突，再对地址 j+2 进行探测，依此类推，直到找到一个"空"的单元并将元素存入哈希表。
例如，设关键码序列为"47, 34, 13, 12, 52, 38, 33, 27, 3"，哈希表表长为11，哈希函数为Hash(key)=key mod 11，则
Hash(47) =47 MOD 11 =3, Hash(34) = 34 MOD 11 =1, Hash(13) =13 MOD 11 =2,
Hash(12)= 12 MOD 11 =1, Hash(52) = 52 MOD 11 =8, Hash(38)= 38 MOD 11=5,
Hash(33) =33 MOD 11 =0, Hash(27) = 27 MOD 11 =5, Hash(3)=3 MOD 11=3。
使用线性探测法解决冲突构造的哈希表如下：
| 哈希地址 | 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 | 9 | 10 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 关键字 | 33 | 34 | 13 | 47 | 12 | 38 | 27 | 3 | 52 |
由哈希函数得到关键字 47、34、13、52、38、33 的哈希地址没有冲突，元素直接存入。
对于元素12，其哈希地址为1，但是该地址中已经存入元素 34，因此由H~1~=(Hash(12)+1)mod11=2，再试探哈希地址 2，但该地址已被元素 13 占用，发生冲突；再计算 H~2~=(Hash(12)+2)mod11=3，发生冲突(地址3 被元素47 占用)；再计算 H~3~=(Hash(12)+3) mod 11=4，空闲，因此将元素 12 存入哈希地址为 4的单元。元素 27 和3 也是通过解决冲突后存入的。
线性探测法可能使第 i 个哈希地址的同义词存入第 i+1 个哈希地址，这样本应存入第 i+1 个哈希地址的元素变成了第 i+2 个哈希地址元素的同义词，...，因此，可能出现很多元素在相邻的哈希地址上"聚集"起来的现象，大大降低了查找效率。
那么在查找时就有 3 种可能：第一种情况是在某一位置上查到了关键字等于 key 的记录，查找成功； 第二种情况是按探测序列查不到关键字为 key 的记录且又遇到了空单元，这时表明元素不在表中，表示查找失败； 第三种情况是查遍全表，未查到指定关键字且符号表存储区已满，需进行溢出处理。
线性探测法思路清楚，算法简单，但也存在以下缺点。
①溢出处理需另编程序。一般可另外设立一个溢出表，专门用来存放上述哈希表中放不下的记录。实现溢出表最简单的结构是顺序表，查找方法可用顺序查找。
②线性探测法很容易产生聚集现象。所谓聚集现象，就是存入哈希表的记录在表中连成一片。当哈希函数不能把关键字很均匀地散列到哈希表中时，尤其容易产生聚集现象，这种情况下会增加探测的次数，从而降低了查找效率。
用户可以采取多种方法减少聚集现象的产生，二次探测再散列和随机探测再散列是两种有效的方法。
（2）链地址法。链地址法(或拉链法) 是一种经常使用且很有效的方法。它在查找表的每个记录中增加一个链域，链域中存放下一个具有相同哈希函数值的记录的存储地址。利用链域，就把若干个发生冲突的记录链接在一个链表内。当链域的值为 NULL 时，表示已没有后继记录了。因此，对于发生冲突时的查找和插入操作就跟线性表一样了。
例如，哈希表表长为11、哈希函数为Hash(key)=key mod 11，对于关键码序列"47，34，13，12，52，38，33，27，3"，使用链地址法构造的哈希表如下图所示。
在上图 所示的哈希表中进行成功查找的平均查找长度 ASL 为
A S L = ( 6 × 1 + 3 × 2 ) / 9 ≈ 1.34 ASL=(6×1+3×2)/9≈1.34 ASL=(6×1+3×2)/9≈1.34
（3）再哈希法。
H i = R H i ( k e y ) ( i = 1 , 2 , . . , k ) H_i=RH_i(key) \quad (i=1,2,..,k) Hi=RHi(key)(i=1,2,..,k)
RH~i~ 均是不同的哈希函数，即在同义词发生地址冲突时计算另一个哈希函数地址，直到冲突不再发生。这种方法不易产生聚集现象，但增加了计算时间。
（4）建立一个公共溢出区。无论由哈希函数得到的哈希地址是什么，一旦发生冲突，都填入到公共溢出区中。
4、哈希表的查找
在哈希表中进行查找操作时，用与存入元素时相同的哈希函数和冲突处理方法计算得到待查记录的存储地址，然后到相应的存储单元获得有关信息再判定查找是否成功。因此，哈希查找的特点如下。
（1）虽然哈希表在关键字与记录的存储位置之间建立了直接映像，但由于"冲突"的产生，使得哈希表的查找过程仍然是一个给定值和关键字进行比较的过程。因此，仍需要以平均查找长度衡量哈希表的查找效率。
（2）在查找过程中需要和给定值进行比较的关键字的个数取决于下列 3 个因素：哈希函数、处理冲突的方法和哈希表的装填因子。
一般情况下，冲突处理方法相同的哈希表，其平均查找长度依赖于哈希表的装填因子。哈希表的装填因子定义为
α = 表中装入的记录数 哈希表的长度 α= \frac {表中装入的记录数}{哈希表的长度} α=哈希表的长度表中装入的记录数
α标志着哈希表的装满程度。直观地看，α 越小，发生冲突的可能性就越小；反之，α 越大，表中已填入的记录越多，再填记录时，发生冲突的可能性就越大，则查找时，给定值需与之进行比较的关键字的个数也就越多。