• 一文带你快速入门【哈希表】


    最近开始学习哈希表,为此特写一遍文章介绍一下哈希表,带大家快速入门哈希表🎓

    一、什么是哈希表?

    散列表(Hash table,也叫哈希表),是根据关键码值(Key value)而直接进行访问的数据结构。也就是说,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。来源百度百科

    不过看了这么一段,也不是很清楚什么是哈希表,简单点用一句话来说

    哈希表是根据关键码的值而直接进行访问的数据结构👋

    但我和身边的朋友讲了这么一句话,但是他还是不太理解,那我便又说

    直白来讲其实数组就是一张哈希表,就如下图所示

    在这里插入图片描述

    二、怎么实现哈希表?需要注意什么?

    对于哈希表,最多的就是去一堆数据中寻找那一两个数据,比方说在学生信息管理系统中查找一个学生的信息,就需要通过索引值去寻找,但是如何搭建它们之间的桥梁:bridge:呢?这时我们就需要用到哈希函数了(hash function),将学生的学号映射到哈希表上

    1、哈希函数

    哈希函数指将哈希表中元素的关键键值映射为元素存储位置的函数 百度百科

    • 通过哈希函数,把学生的学号直接映射为哈希表上的索引,然后通过此索引下标就可以快速知道这位同学是否在这所学校🏫里了
    • 这里的Key值和Value值叫做键值对,在JDK中有专业叫法叫做Entry,这个我在C++STL【容器】详解中的有做过详细介绍,大家可以去看看
    • 对于哈希函数的内部实现,它是基于一种叫**哈希码(HashCode)**的编码,把学号转换为数值,它的原理是【通过特定编码方式,可以将其他数据格式转化为不同的数值】,这样就把学生名字映射为哈希表上的索引数字了
    • 最后通过这个索引值,找到了Key值所对应的Value值,也就显示出了小明在学生管理系统中的基本信息

    以下是具体映射结构原理图👇

    在这里插入图片描述

    2、哈希碰撞(哈希冲突

    说到哈希表,那除了哈希函数一定要讲哈希碰撞,因为如果哈希函数设计的不是很好,就会经常出现哈希碰撞的现象,这么说说不太形象,大概是这么个碰撞👇

    在这里插入图片描述

    • 可以看出,此哈希表中还是存在蛮严重的哈希碰撞,有两个学生或三个学生都对应这同一个索引值,当然这只是为了讲解而画的假设,现实编程中如果设计的不严谨确实可能会出现这样的情况,那如何去解决这一碰撞呢?接下来介绍两种常见的方法

    方法一:拉链法

    所谓拉链法,字面意思就是将冲突的数据拉开,“链”就是【链表】的意思,将指向索引1的第一个学生的键值之后再设计一个next指针,指向下一个学生也是指向索引1的键值,这就形成了一个链表的形状,具体看下图即可👇

    在这里插入图片描述

    方法二:线性探测法

    何所谓线性探测法,也就是成一个线状的趋势去探测,是否有下一个空位置给冲突的数据暂时存放,如果表中有空位子,就不用将他们一定要挤在一起形成一个链状了,因为链表太长是会浪费空间的,

    讲得通俗一点,也就是你去一个食堂打菜,大家都喜欢在5号窗口打菜,可能是因为这个阿姨手不抖,但旁边的4号窗却只有两三人而已,有时候也会出现空位,那为什么一定要把队伍排得那么长呢,饭有的吃就不错了,万一那个阿姨手也不抖呢,何不去尝试一下😻

    一样,也以图的形式展示给大家,这里要注意,只能往后找,不能往前找,可以看出下标0位置是空着的
    在这里插入图片描述

    三、有哪些哈希结构?

    常见的三种哈希结构

    • 数组
    • set
    • map

    数组没什么好说的,我们主要来说一说set和map,均以表格的形式呈现📋

    1、set

    集合底层实现是否有序是否可重复数值可否更改查询效率增删效率
    std::set红黑树有序O(nlogn)O(nlogn)
    std::multiset红黑树有序O(nlogn)O(nlogn)
    std::unordered_set哈希表无序O(1)O(1)
    • 我们可以看到unordered_set它是无序的,但是set和multiset确实有序的,这个我在C++STL【容器】详解中也做过介绍✏️,因为它们和map一样,底层实现都是红黑树,即所谓的平衡二叉搜索树,所以其key值是有序的,但不可以修改,否则会导致整棵树的错乱,所以只能删除和增加

    2、map

    映射底层实现是否有序是否可重复数值可否更改查询效率增删效率
    std::map红黑树key有序key不可重复key不可修改O(nlogn)O(nlogn)
    std::multimap红黑树key有序key不可重复key不可修改O(nlogn)O(nlogn)
    std::unordered_map哈希表key无序key不可重复key不可修改O(1)O(1)

    四、哈希表有哪些优势和劣势?

    1、优势(advantage)

    • 如果你需要在1-10这10个数中寻找5很容器,但是让你在1-4,294,967,296中找一个数却很是困难,但是哈希表可以做到,加入你用枚举去实现的话,时间复杂度可能要O(n),但是如果用哈希表去实现的话,时间复杂度却只需要O(1),大家说是不是更加优化了呢。其实现的原理便是快速判断一个元素是否出现集合里

    2、劣势(disadvantage)

    • 哈希表它虽然查找很快,但是它的空间复杂度却不低,因为需要用set或map来存放数据,才能实现快速的查找,换句话来说就是牺牲了✂️空间换取了时间

    五、在实际问题中怎么解决有关哈希表的问题?

    1、干货讲解

    什么时候用哈希表呢?【当我们需要查询一个元素是否出现过,或者一个元素是否在集合里的时候,就要第一时间想到哈希法,因其可以快速判断一个元素是否出现集合里

    教大家一个小秘诀,在实际的问题中,如果您碰到了使用集合解决哈希问题的时候,优先使用unordered_set,因其查、增删的效率是最高的;如果集合是有序的,那就使用set不仅是有序而且要重复数据的话,那就使用multiset

    那么再来看一下map ,map 是一个key value的数据结构,map中,对key是有限制,我们从上表中也可以看出对value没有限制的,因为key的存储方式使用红黑树实现的,所以在做题的时候如果遇到需要使用key value结构来对应寻找数据时,就可以使用map相关的哈希表结构

    之前有讲过一道题电话号码的字母组合,就是用map去存储每个数字所对应的字符串,这样就可以根据具体的数字去迅速对应到与之相对应的数据了,但是set集合却做不到这个,因为set里面放的元素只能是一个key值,当需要两数据相对应时就不要使用set了,使用map更为合适,但是选择mapmultimap还是unordered_map呢,这就需要大家自己思考并根据实际题目看key值是否有序还是无序了

    虽然我们没有讲数组,但设计哈希表的题目中利用数组解题的还是有,因为使用数组就不需要利用哈希映射了,这样便可以节省空间复杂度,一般数组用在数据量较小的题目中

    2、具体题目简述

    光说不练假把式,我们到具体题目中看个两题感受一下📇

    第一题
    请添加图片描述

    • 看题,求两个数组的交集,很明显这是两个集合,而且没有所谓的key value接口果断选择效率最高的unordered_set,但是看下面的数据量并不是成千上亿那么大🙌,所以这题用数组其实更为合适,具体思路不做讲解,后续会更新,给一下代码
     vector<int> intersection(vector<int>& nums1, vector<int>& nums2) {
         unordered_set<int> result;
         unordered_set<int> num(nums1.begin(),nums1.end());    //把nums1中数放入num集合
    
         //遍历nums2数组,与num集合做比较
         for(int i : nums2)
         {
             if(num.find(i) != num.end())
                 //没有到num的结尾就发现了异常情况
                 result.insert(i);   //将交集元素放入result集合
         }
         //最后以一个vector容器的形式返回
         return vector<int>(result.begin(),result.end());
     }
    
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    第二题
    请添加图片描述

    • 这是力扣的第一题,相信大家都做过,不知你是否试过用哈希表来做呢,看题,很明显,这是一个key value结构,求出两个目标整数相加为目标数target,返回这两个数所对应的下标,所以我们应该使用map,看示例,并不是有序的,因此果断选择unordered_map,相信很多小伙伴之前都是用的暴力枚举,采用数组的形式来解出这道题的,但是我们通过观察这道题的数据,是不是很大,104,109,所以时间复杂度直奔O(n2),哈希表就是题目最下方的进阶做法,时间复杂度为O(n),空间复杂度也为O(n),因为需要额外的数组来存放数据。一样不做细接,只给代码
     vector<int> twoSum(vector<int>& nums, int target) {
         std::unordered_map <int,int> map;
         for(int i = 0; i < nums.size(); i++) {
             // 遍历当前元素,并在map中寻找是否有匹配的key
             auto iter = map.find(target - nums[i]); 
             if(iter != map.end()) {
                 return {iter->second, i};
             }
             // 如果没找到匹配对,就把访问过的元素和下标加入到map中
             map.insert(pair<int, int>(nums[i], i)); 
         }
         return {};
     }
    
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    总结与回顾

    怎么样,在看了本文和这两题之后是不是有点豁然开朗的感觉,好像自己也有点会做哈希表的题目了,那就赶快去再刷几道题热热身吧,如果您还是有点不太清楚,可以再去查询一下相关的资料,或者关注我,后续会有哈希表相关的力扣题解,我也是刚刚开始学习,可能讲的不是很清楚,但我们可以通过刷题来加深自己对知识的理解,加油,一起学习和进步📕

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  • 原文地址:https://blog.csdn.net/Fire_Cloud_1/article/details/126469950