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哈希相关知识再学习

哈希相关知识再学习

作者: 静默加载 | 来源:发表于2017-10-24 15:57 被阅读101次

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    在平时工作和源码学习的过程中经常遇到哈希相关的问题,每次都会上网找资料回忆哈希相关的知识点。趁这机会记录下来,防止以后又忘记了

    哈希表

    根据关键字(Key value)至二级访问在内存存储位置的数据结构。也就是说,它通过计算一个关于键值的函数,将所需查询的数据映射到表中一个位置来访问记录,这加快了查找速度。这个映射函数称做散列函数,存放记录的数组称做散列表。

    哈希冲突

    对不通的关键字可能得到同意散列地址,即k1 != k2,而f(k1) = f(k2),这种现象称为碰撞,也叫哈希冲突。

    为什么需要哈希

    使用数组或者链表存储元素,一旦存储的内容数量特别多,需要占用很大的空间,而且在查找某一个元素是否存在的过程中,数据和链表都需要循环便利,而通过哈希计算,可以大大减少比较次数。

    哈希使用

    几种常见的哈希函数(散列函数)的构造方法

    • 直接定址法:取关键字或者关键字的某个线性函数值为散列地址。例如:H(key) = key,H(key) = a*key + b,其中a,b为常数。


      直接定址法
    • 除留余数发:取关键字被某个不大于散列长度m的数p求余,得到的作为散列地址。例如:H(key)=key%p,p < m。


      除留余数发
    • 数字分析法:当关键字的位数大于地址的位数,对关键字的各位分布进行分析,选出分布均匀的任意几位作为散列地址。仅仅用于适用所欲关键字都已知的情况下,根据实际应用确定要选取的部分,尽量避免发生冲突。


      数字分析法
    • 平方取中法:先计算出关机子的平方值,然后取平方值中间几位作为散列地址。随机分布的关键字,得到散列地址也是随机分布的。


      平方取中法
    • 折叠法(叠加法):将关键字分为位数相同的几部分,然后取这几部分的叠加和(舍去进位)作为散列地址。用于关键字位数比较多,并且关键字中每一位上数字分布大致均匀。


      折叠法
    • 随机数法:选择一个随机函数,把关键字的随机函数值作为它的哈希值。通常关键字的长度不等时采用这种方法。

    构造哈希函数的方法很多,实际工作中需要根据不同的情况选择合适的方法,总的原则是尽可能的减少产生的冲突。

    通常考虑的因素有关键字的长度和分布情况、哈希值的范围等。

    如:当关键字是整数类型时就可以用哦除留余数法;如果关键字是小数类型,选择随机书法会比较好。

    哈希函数

    链接法(拉链法)

    拉链法解决冲突的做法是:将所有关键字为hash相同的结点链接在同一个单链表中。

    若选定的散列表长度为吗,则可将散列表定义为一个由m个头指针组成的指针数组T[0...m-1].

    凡是散列地址为i的结点,均插入到以T[i]为头指针的单链表中。

    T中各个分量的初值值均为空指针

    在拉链法中,装填因子a可以大于1,但一般均取a<=1。


    拉链法构造散列表

    开放定址发(再散列法)

    基本思想:当关键字key的哈希地址p=H(key)出现冲突时,以p为基础,产生另一个哈希地址p1,如果p1任然冲突,再以p为基础,产生另一个哈希地址p2,...,直到找出一个不冲突的哈希地址pi,将相应元素存入其中。

    这种方法有一个通用的再散列函数形式:Hi = (H(key) + di) % m, i = 1,2,,4,...,n。其中H(key)为哈希函数,m为表长,di称为增量序列。增量序列的取值方式不同,相应的再散列方式也不同。

    用开放定址法解决冲突的做法是:

    当冲突发生时,使用某种探测技术在散列表中形成一个探测序列。沿此序列逐个单元地查找,知道找到给定的关键字,或者碰到一个开放地址(即该地址单元为空)为止(若要插入,在探测到开放的地址,则可将待插入的新结点存入该地址单元)。查找时探测到开放地址则表明无待查的关键字,即查找失败。

    简单的说:当发生冲突时,使用某种探测(亦称探测)技术在散列表中寻找下一个空的散列地址,只要散列表足够大,空的散列表地址总能找到。

    按照形成探查序列的方法不同,可将开放地址发区分为线性探查法、二次探查法、双重散列法等。

    • 线性探查法:hi=(h(key) + 1) % m, 0 <= i <= m-1。

      基本思想是:探查时从地址d开始,首先探查T[d],然后依次探查T[d+1],...,直到T[m-1],此后又循环到T[0],T[1],...,直到有空余地址或者到T[d-1]位为止。

      这种方法的特点是:冲突发生时,顺查看表中下一单元,知道找出一个空单元或者查遍全表。

    • 二次探测再散列法:hi=(h(key) + i*i)% m, 0 <= i <= m-1。

      基本思想是:探查时从地址d开始,首先探查T[d],然后依次探查T[d+1^2],T[d+2^2],T[d+3^2],...等,直到探查到有空余地址或者到T[d-1]为止。

      缺点是无法探测到整个散列空间。

    • 双重散列法:hi=(h(key) + i*h1(key))%m, 0 <= i <= m-1。

      基本思想是:探查时从地址d开始,首先探查T[d],然后依次探查T[d+h1(d)],T[d+2*h1(d)],...,等。该方法使用了两个散列函数h(key)和h1(key),故也称为双散列函数探查法。

      定义h1(key)的方法比较多,但无论采用什么方法定义,都必须使h1(key)和值和m互素,才能使发生冲突的同义词地址均匀分布在整个表中,负责可能造成同义词地址的循环计算。

      该方法是开放定址法中最好的方法之一。

    建立公共溢出区

    这种方法的基本思想是:将hash表分为基本表和溢出表两部分,凡是基本表发生冲突的元素,一律填入溢出表。

    再哈希法

    这种方法是同时构造多个不同的哈希函数:

    Hi=RH1(key) i=1,2,3,,,,k

    当哈希地址Hi=RH1(key)发生冲突时,再计算Hi=RH2(key),,,,直到冲突不再产生。这种方法不易产生聚焦,但增加了计算时间。

    参考文章: 重温数据结构:哈希 哈希函数 哈希表

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