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字典实现的原理

字典实现的原理

作者: Adam_潜 | 来源:发表于2018-12-18 09:17 被阅读10次

一:NSDictionary底层其实是一个哈希表

二:哈希表,是根据关键码值(Key value)而直接进行访问的数据结构。它通过把关键码值映射到表中一个位置来访问记录,以加快查找的速度。
这个映射函数叫做散列函数,存放记录的数组叫做散列表。
给定表M,存在函数f(key),对任意给定的关键字值key,代入函数后若能得到包含该关键字的记录在表中的地址,则称表M为哈希(Hash)表,
函数f(key)为哈希(Hash) 函数。

哈希概念:哈希表的本质是一个数组,数组中每一个元素称为一个箱子(bin),箱子中存放的是键值对。

三:哈希存储过程

1.根据 key 计算出它的哈希值 h。

2.假设箱子的个数为 n,那么这个键值对应该放在第 (h % n) 个箱子中。

3.如果该箱子中已经有了键值对,就使用开放寻址法或者拉链法解决冲突。

在使用拉链法解决哈希冲突时,每个箱子其实是一个链表,属于同一个箱子的所有键值对都会排列在链表中。哈希表还有一个重要的属性: 负载因子(load factor),它用来衡量哈希表的空/满程度,一定程度上也可以体现查询的效率,计算公式为:负载因子 = 总键值对数 / 箱子个数负载因子越大,意味着哈希表越满,越容易导致冲突,性能也就越低。因此,一般来说,当负载因子大于某个常数(可能是 1,或者 0.75 等)时,哈希表将自动扩容。哈希表在自动扩容时,一般会创建两倍于原来个数的箱子,因此即使 key 的哈希值不变,对箱子个数取余的结果也会发生改变,因此所有键值对的存放位置都有可能发生改变,这个过程也称为重哈希(rehash)。哈希表的扩容并不总是能够有效解决负载因子过大的问题。假设所有 key 的哈希值都一样,那么即使扩容以后他们的位置也不会变化。虽然负载因子会降低,但实际存储在每个箱子中的链表长度并不发生改变,因此也就不能提高哈希表的查询性能。基于以上总结,细心的朋友可能会发现哈希表的两个问题:

1.如果哈希表中本来箱子就比较多,扩容时需要重新哈希并移动数据,性能影响较大。

2.如果哈希函数设计不合理,哈希表在极端情况下会变成线性表,性能极低。

作者:不懂技术的爱迪生
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來源:简书
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