• [数据结构]哈希

    目录

    一、哈希概念

    顺序结构以及平衡树中，元素关键码与其存储位置之间没有对应的关系，因此在查找一个元素时，必须要经过关键码的多次比较。顺序查找时间复杂度为O(N)，平衡树中为树的高度，即O(logN)，搜索的效率取决于搜索过程中元素的比较次数。

    理想的搜索方法：可以不经过任何比较，一次直接从表中得到要搜索的元素。 如果构造一种存储结构，通过某种函数(hashFunc)使元素的存储位置与它的关键码之间能够建立一一映射的关系，那么在查找时通过该函数可以很快找到该元素。

    向该结构中插入元素（根据待插入元素的关键码，以此来计算出该元素的存储位置并按此位置进行存放）搜索元素（对元素的关键码进行同样的计算，把求得的函数值当做元素的存储位置，在结构中按此位置取元素比较，若关键码相等，则搜索成功）该方式即为 哈希（散列） 方法。

    哈希方法中使用的转换函数称为哈希（散列）函数，构造出来的结构叫做哈希表（Hash Table）或称为散列表

    例如有一个数组arr[] = { 1，7，6，4，5，9 }；
    将哈希函数设置为：hash（key）= key % capacity； 其中capacity为存储元素底层空间的总大小
    在这里我们设置capacity为10

    在这里插入图片描述

    如果在插入一个元素44会出现什么问题？—— hash(44) = 44 % 10 = 4这样子计算出相同的地址了，就出现问题了——哈希冲突

    二、哈希冲突

    对于两个数据元素的关键字和 (Ki != Kj)，有 Ki != Kj，但有：Hash(Ki) == Hash(Kj)，即：不同关键字通过相同哈希数计算出相同的哈希地址，该种现象称为哈希冲突或哈希碰撞。
    把具有不同关键码而具有相同哈希地址的数据元素称为“同义词”。

    发生了哈希冲突如何解决？
    解决哈希冲突的两种常见方法是：闭散列和开散列

    三、哈希冲突解决

    3.1 闭散列

    闭散列：也叫开放定址法，当发生哈希冲突时，如果哈希表未被装满，说明在哈希表中必然还有空位置，那么可以把key存放到冲突位置中的“下一个” 空位置中去。那如何寻找下一个空位置呢？

    3.1.1 线性探测

    线性探测：从发生冲突的位置开始，依次向后探测，直到寻找到下一个空位置为止。

    enum Status
{
	EXIST,
	EMPTY,
	DELETE
};

template <class K, class V>
struct HashDate
{
	pair<K, V> _kv;
	Status _status;
};

template<class K, class V>
class HashTable
{
public:
	bool Insert(const pair<K, V>& kv)
	{
		size_t start = kv.first % _tables.size();
		size_t i = 0;
		size_t index = start + i; // 第一次探测就是0的位置
		/* 
		size_t i = kv.first % _tables.capacity(); 不能模上capacity
		因为vector中的capacity后面都是无法用[]去访问的
		vector中[]能直接访问的元素都是在size()内
		比如下列代码：
		vector v;
		v.reserve(10); 这里的用法是错误的，访问不了capacity内元素
		v.resize(10); 这里才是正确的，开空间+初始化，[]才能去访问
		for (int i = 0; i < 10; ++i)
		{
			cin >> v[i];
		}
		因此要注意vector中[]能访问的一定是v.size();
		*/
		
		// 线性探测法
		while (_tables[index]._status == EXIST) // 存在就继续探测
		{
			// start位置存在数据的情况下是不能添加元素，所以要继续探测
			i++;
			index = start + i; // 当前位置已经存在了
			index %= _table.size(); // 越界了以后再从头开始
		}
		_talbes[index]._kv = kv;
		_talbes[index]._status = EXIST;
		++_n;
	}

private:
	vector<HashDate<K, V>> _tables;
	size_t _n = 0; // 有效数据个数
};

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    但是这样子也有一定程度的缺陷：
    在这里插入图片描述

    线性探测优点：实现非常简单，
    线性探测缺点：一旦发生哈希冲突，所有的冲突连在一起，容易产生数据“堆积”，即：不同关键码占据了可利用的空位置，使得寻找某关键码的位置需要许多次比较，导致搜索效率降低。如何缓解呢？

    3.1.2 二次探测

    在线性探测中，我们使用的方法是：start + i (i = 0,1,2,…)
    改进为二次探测后，我们使用的方法是：start + i ^ 2 (i = 0,1,2,…)
    在这里插入图片描述

    哈希表什么情况下进行扩容？如何扩容？
    散列表的载荷因子定义为：α = 填入表中元素个数 / 散列表的长度
    α是散列表装满程度的标志因子。由于表长是定值，α与"填入表中元素个数 "成正比，因此α越大，表明填入表中的元素越多，产生冲突的可能性就越大；α越小，表明填入表中的元素越少，产生冲突的可能性就越小。实际上散列表的平均查找长度是载荷因子α的函数，只是不同处理冲突的方法有不同的函数。

    对于开放定址法，载荷因子是特别重要因素，应严格限制在0.7 - 0.8以下，超过0.8查表时的CPU缓存不命中（cache missing）按照指数曲线上升。超过后要扩容散列表

    bool Insert(const pair<K, V>& kv)
	{
		// 进行扩容，乘以10是为了防止 3 / 7 == 0的情况
		// 负载因子到0.7就扩容
		// 负载因子越小，冲突概率越低，效率越高，空间浪费越高
		if (_tables.size() == 0 || _n * 10 / _tables.size() >= 7) // 控制载荷因子
		{
			size_t newSize = _tables.size() == 0 ? 10 : _tables.size() * 2;
			// 这里能直接使用resize吗？——不行，此时映射全打乱了（需要重新映射）
			// 比如原先是2的位置 此时12 / 20 = 12就去12位置了，就不一样了
			vector<HashDate<K, V>> newTables;
			newTables.resize(newSize);
			// 然后遍历原表，将原表中的数据，重新按newSize映射到新表
			for (size_t i = 0; i < _tables.size(); ++i)
			{
				// 这里要重新写下面的插入
			}
			_tables.swap(newTables);
		}

		size_t start = kv.first % _tables.size();
		size_t i = 0;
		size_t index = start + i; // 第一次探测就是0的位置
		/* 
		size_t i = kv.first % _tables.capacity(); 不能模上capacity
		因为vector中的capacity后面都是无法用[]去访问的
		vector中[]能直接访问的元素都是在size()内
		比如下列代码：
		vector v;
		v.reserve(10); 这里的用法是错误的，访问不了capacity内元素
		v.resize(10); 这里才是正确的，开空间+初始化，[]才能去访问
		for (int i = 0; i < 10; ++i)
		{
			cin >> v[i];
		}
		因此要注意vector中[]能访问的一定是v.size();
		*/
		
		// 线性探测法
		while (_tables[index]._status == EXIST) // 存在就继续探测
		{
			// start位置存在数据的情况下是不能添加元素，所以要继续探测
			i++;
			// index = start + i; // 当前位置已经存在了
			index = start + i * i; // 改为二次探测——就改动这里
			index %= _tables.size(); // 越界了以后再从头开始
		}
		_talbes[index]._kv = kv;
		_talbes[index]._status = EXIST;
		++_n;
	}

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    上述代码十分复杂，因此进行一些改进：

    template<class K, class V>
class HashTable
{
public:
	bool Insert(const pair<K, V>& kv)
	{
		// 进行扩容，乘以10是为了防止 3 / 7 == 0的情况
		// 负载因子到0.7就扩容
		// 负载因子越小，冲突概率越低，效率越高，空间浪费越高
		if (_tables.size() == 0 || _n * 10 / _tables.size() >= 7) // 控制载荷因子
		{
			size_t newSize = _tables.size() == 0 ? 10 : _tables.size() * 2;
			HashTable<K, V> newHT;
			newHT._tables.resize(newSize);
			for (size_t i = 0; i < _tables.size(); ++i)
			{
				if (_tables[i]._status == EXIST)
				{
					newHT.Insert(_tables[i]._kv);
				}
			}
			_tables.swap(newHT._tables); // this-> ...
		}

		size_t start = kv.first % _tables.size();
		size_t i = 0;
		size_t index = start + i; // 第一次探测就是0的位置
		
		// 线性探测法
		while (_tables[index]._status == EXIST) // 存在就继续探测
		{
			// start位置存在数据的情况下是不能添加元素，所以要继续探测
			i++;
			// index = start + i; // 当前位置已经存在了
			index = start + i * i; // 改为二次探测——就改动这里
			index %= _tables.size(); // 越界了以后再从头开始
		}
		_tables[index]._kv = kv;
		_tables[index]._status = EXIST;
		++_n;
		return true;
	}

private:
	vector<HashDate<K, V>> _tables;
	size_t _n = 0; // 有效数据个数
};

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    在这里插入图片描述
    哈希表扩容的时候，我们可以直接复用insert，直接将数据拷贝下来

    在以上的功能中，我们再加入find函数和erase函数，因此哈希实现如下：

    #pragma once
#include 
#include 

using namespace std;

enum Status
{
	EXIST,
	EMPTY,
	DELETE
};

template <class K, class V>
struct HashData
{
	pair<K, V> _kv;
	Status _status = EMPTY; // 给一个缺省值
};

// 当key是一个自定义类型的时候，需要配置一个仿函数，将key转化为整形


template <class K>
struct Hash // 为了解决是整数的情况
{
	size_t operator()(const K& key) // 这里是转化为无符号整数，不管key是什么类型
	{
		return key; // 转成一个能取模的整形值
		// 负数能取模吗？可以取模，但是结果可能是负数
	}
};

struct HashStr // 字符串哈希，我们也要针对整数弄一个
{
	size_t operator()(const string& s) 
	{
		// 将字符串所有ASCII码相加，比较大小

		// BKDR方法
		size_t value = 0;
		for (auto ch : s)
		{
			value *= 31; // 减少冲突
			value += ch;
		}
		return value;
	}
	// 也要防止ht("ate");和ht("eat");的情况，这里是解决不了的
	// 因此这里是可能会发生冲突的，是不可避免的
	// size_t是有限，而字符串是无限的
};

template<class K, class V, class HashFunc = Hash<K>> // 增加一个仿函数
class HashTable
{
public:
	bool Erase(const K& key)
	{
		HashData<K, V>* ret = Find(key);
		if (ret == nullptr)
		{
			return false;
		}
		else
		{
			--_n;
			ret->_status = DELETE;
			return true;
		}
	}

	HashData<K, V>* Find(const K& key) 
	{
		if (_tables.size() == 0)
		{
			return nullptr;
		}
		HashFunc hf;

		size_t start = hf(key) % _tables.size();
		size_t i = 0;
		size_t index = start; // 第一次探测就是0的位置

		// 线性探测法
		while (_tables[index]._status != EMPTY) // 不为空就继续
		{
			if (_tables[index]._kv.first == key && _tables[index]._status == EXIST)
			{
				return &_tables[index];
			}
			i++;
			// index = start + i; // 当前位置已经存在了
			index = start + i; // 改为二次探测——就改动这里
			index %= _tables.size(); // 越界了以后再从头开始
		}
		return nullptr;
	}

	bool Insert(const pair<K, V>& kv)
	{
		HashData<K, V>* ret = Find(kv.first);
		if (ret != nullptr)
		{
			return false;
		}

		// 进行扩容，乘以10是为了防止 3 / 7 == 0的情况
		// 负载因子到0.7就扩容
		// 负载因子越小，冲突概率越低，效率越高，空间浪费越高
		if (_tables.size() == 0 || _n * 10 / _tables.size() >= 7) // 控制载荷因子
		{
			size_t newSize = _tables.size() == 0 ? 10 : _tables.size() * 2;
			HashTable<K, V, HashFunc> newHT;
			newHT._tables.resize(newSize);
			for (size_t i = 0; i < _tables.size(); ++i)
			{
				if (_tables[i]._status == EXIST)
				{
					newHT.Insert(_tables[i]._kv);
				}
			}
			_tables.swap(newHT._tables); // this-> ...
		}
		HashFunc hf;

		size_t start = hf(kv.first) % _tables.size();
		size_t i = 0;
		size_t index = start; // 第一次探测就是0的位置
		
		// 线性探测法
		while (_tables[index]._status == EXIST) // 存在就继续探测
		{
			// start位置存在数据的情况下是不能添加元素，所以要继续探测
			i++;
			// index = start + i; // 当前位置已经存在了
			index = start + i; // 改为二次探测——就改动这里
			index %= _tables.size(); // 越界了以后再从头开始
		}
		_tables[index]._kv = kv;
		_tables[index]._status = EXIST;
		++_n;
		return true;
	}

private:
	vector<HashData<K, V>> _tables;
	size_t _n = 0; // 有效数据个数
};

void TestHashTable()
{
	HashTable<int, int, Hash<int>> ht;
	int a[] = { 2, 12, 22, 32, 42, 52, 62 };
	for (auto e : a)
	{
		ht.Insert(make_pair(e, e));
	}
	ht.Insert(make_pair(72, 72));
	ht.Insert(make_pair(32, 32));

	cout << ht.Find(12) << endl;
	ht.Erase(12);
	cout << ht.Find(12) << endl;

}

void TestHashTable2()
{
	/*HashTable ht;
	ht.Insert(make_pair("sort", "排序"));
	ht.Insert(make_pair("string", "字符串"));*/

	HashStr hs;
	cout << hs("sort") << endl;
	cout << hs("srot") << endl;
	cout << hs("insert") << endl;

	HashTable<string, string, HashStr> ht;
	ht.Insert(make_pair("string", "字符串"));
}

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    闭散列：（开放定址法，在开放的空间中找）问题是，不同位置冲突数据会相互影响，相邻的位置冲突会争抢位置，互相影响效率，所以我们进行了一种优化思路——开散列/拉链法/哈希桶

    3.2 开散列

    开散列法又叫链地址法(拉链法、哈希桶)，首先对关键码集合用散列函数计算散列地址，具有相同地址的关键码归于同一子集合，每一个子集合称为一个桶，各个桶中的元素通过一个单链表链接起来，各链表的头结点存储在哈希表中。
    在这里插入图片描述

    在这里插入图片描述

    相邻位置冲突，不会争抢位置，不会互相影响

    插入元素分析：
    在这里插入图片描述

    极端场景分析：

    在这里插入图片描述
    我们采用控制负载因子处理这种问题：负载因子到了就需要扩容，扩容后需要重新映射

    极端场景防止一个桶位置发生冲突太多，链表太长：当一个桶长度超过一定值以后，转化为红黑树

    在这里，如果涉及到哈希表的扩容，我们不能像上述那样的方法直接复用insert，因为此时这里是链表，涉及到释放旧空间等等，所以不如直接把链表连接至新表。

    在这里插入图片描述
    代码实现如下：

    namespace LinkHash
{
	template <class K, class V>
	struct HashNode
	{
		pair<K, V> _kv;
		HashNode<K, V>* _next;

		HashNode(const pair<K, V>& kv)
			:_kv(kv)
			,_next(nullptr)
		{}
	};

	template <class K>
	struct Hash // 为了解决是整数的情况
	{
		size_t operator()(const K& key) // 这里是转化为无符号整数，不管key是什么类型
		{
			return key; // 转成一个能取模的整形值
			// 负数能取模吗？可以取模，但是结果可能是负数
		}
	};

	struct HashStr // 字符串哈希，我们也要针对整数弄一个
	{
		size_t operator()(const string& s)
		{
			// 将字符串所有ASCII码相加，比较大小

			// BKDR方法
			size_t value = 0;
			for (auto ch : s)
			{
				value *= 31; // 减少冲突
				value += ch;
			}
			return value;
		}
	};


	template <class K, class V, class HashFunc = Hash<K>>
	class HashTable
	{
		typedef HashNode<K, V> Node;
	public:

		bool Erase(const K& key)
		{
			if (_tables.empty())
			{
				return false;
			}
			HashFunc hf;
			size_t index = hf(key) % _tables.size();
			Node* cur = _tables[index];
			Node* prev = nullptr;
			while (cur)
			{
				if (cur->_kv.first == key)
				{
					// 删除 一种删头一种删其他
					if (prev == nullptr) // 头删
					{
						_tables[index] = cur->_next;
					}
					else
					{
						prev->_next = cur->_next;
					}
					--_n;
					delete cur;
					return true;
				}
				else
				{
					prev = cur;
					cur = cur->_next;
				}
			}
			return false;
		}

		Node* Find(const K& key)
		{
			if (_tables.empty())
			{
				return nullptr;
			}
			HashFunc hf;
			size_t index = hf(key) % _tables.size();
			Node* cur = _tables[index];
			while (cur)
			{
				if (cur->_kv.first == key)
				{
					return cur;
				}
				else
				{
					cur = cur->_next;
				}
			}
			return nullptr;
		}
		bool Insert(const pair<K, V>& kv)
		{
			HashFunc hf;
			Node* ret = Find(kv.first);
			if (ret)
			{
				return false;
			}

			if (_n == _tables.size()) // 负载因子 == 1时扩容
			{
				size_t newSize = _tables.size() == 0 ? 10 : 2 * _tables.size();
				// 挪动数据
				vector<Node*> newTables;
				newTables.resize(newSize); 

				for (size_t i = 0; i < _tables.size(); ++i)
				{
					if (_tables[i]) 
					{
						Node* cur = _tables[i];
						while (cur) 
						{
							Node* next = cur->_next;
							size_t index = hf(cur->_kv.first) % newTables.size();
							// 头插
							cur->_next = newTables[index];
							newTables[i] = cur;

							cur = next;
						}
					}
					_tables[i] = nullptr;
				}
				_tables.swap(newTables);
			}

			size_t index = hf(kv.first) % _tables.size();
			Node* newnode = new Node(kv);
			// 头插
			newnode->_next = _tables[index];
			_tables[index] = newnode;

			++_n;
			return true;
		}

	private:
		vector<Node*> _tables; // 指针数组
		size_t _n = 0; // 有效数据的个数
	};

	void TestHashTable()
	{
		int a[] = { 4, 24, 14, 7, 37, 27, 57, 67, 34, 14, 54 };
		HashTable<int, int> ht;
		for (auto e : a)
		{
			ht.Insert(make_pair(e, e));
		}
	}
}

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  • 原文地址：https://blog.csdn.net/weixin_51304981/article/details/126682613