哈希表、映射、集合

哈希表基本概念

维基百科比较清楚,可以参考。我觉得可能最好跟着打字一遍,比读一遍能理解更多,往往太多字,很容易放弃阅读,或者晕头了,而打字的过程中会字字阅读从而思考更多内容:https://zh.wikipedia.org/wiki/%E5%93%88%E5%B8%8C%E8%A1%A8

哈希表也叫散列表,是根据关键码值(key value)而直接访问在内存储存位置的数据结构。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。这个映射函数叫做哈希函数(Hash Function),存放记录的数组叫做哈希表(或散列表)

  • 若关键字为 k,则其值存放在 f(k) 的存储位置上。由此,不需比较便可直接取得所查记录。称这个对应关系 f 为散列函数,这个思想建立的表为散列表
  • 对不同的关键字可能得到同一散列地址,即 k1 ≠ k2,而 f(k1) = f(k2),这种现象称为冲突(Collsion)。具有相同函数值的关键字对该散列函数来说称做同义词。综上所述,根据散列函数 f(k) 和处理冲突的方法讲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,这种便称为散列表,这一映射过程称为散列造表或散列,所得的存储位置称为散列地址
  • 若对于关键字集合中的任一个关键字,经散列函数映象到地址集合中任何一个地址的概率是相等的,则称此散列函数为均匀散列函数(Uniform Hash function),这就使关键字经过散列函数得到一个“随机的地址”,从而减少冲突。

工程实践

  • 电话号码簿
  • 用户信息表
  • 缓存(LRU Cache)
  • 键值对存储(Redis)

哈希函数 Hash Function

用来映射 key 存放到哈希表(数组)的位置,这个映射的函数叫做哈希函数。

  • 直接定址法
    • 取关键字或关键字的某个线性函数为散列地址。
    • 即 hash(k) = k 或 hash(k) = a * k + b, 其中 a,b为常数
    • 这种散列函数叫做自身函数
  • 数字分析法
    • 假设关键字是以 r 为基的数,并且哈希表中可能出现的关键字都是事先知道的,则可取关键字的若干数位组成哈希地址。
  • 平方取中法
    • 取关键字平方后的中间几位为哈希地址。
    • 通常在选定哈希函数时不一定能知道关键字的全部情况,取其中的哪几位也不一定合适,而一个数平方后的中间几位数和数的每一位都相关,因此随机分布的关键字得到的哈希地址也是随机的。取的位处由表长决定。
  • 折叠法
    • 讲关键字分割成位数相同的几部分(最后一部分的位数可以不同),然后取这几部分的叠加和(舍去进位)作为哈希地址。
  • 随机数法
  • 除留余数法
    • 取关键字被某个不大于散列表表长 m 的数 p 除后所得的余数为散列地址。
    • hash(k) = k mod p, p <= m.
    • 不仅可以关键字直接取模,也可在折叠法、平方取中法等运算之后取模。
    • 对 p 的选择很重要,一般取素数或 m,若 p 选择不好,容易产生冲突。

哈希冲突 Hash Collisions

当两个不同的 key,通过哈希函数计算得出的存放位置相同,这个时候就产生了哈希冲突。

通常哈希函数会设计的很少碰到哈希碰撞,一旦发生碰撞,需要解决冲突。

解决冲突方法

  • 开放定址法
  • 单独链表法
  • 双散列
  • 再散列
  • 建立一个公共溢出区

Java 中解决冲突方法

  • Hashtable 通过「链表」去存储这些冲突的 key 的 value,叫做「拉链式解决冲突法」(应该是对应上方 单独链表法)。
  • HashMap 通过链表或者红黑树去解决冲突。(通过哪种方法取决于扩容时由链表向红黑树转化,参考 resize 方法)

产生冲突的三个因素

  • 散列函数是否均匀
  • 处理冲突的方法
  • 散列表的荷载因子(load factor)
    • 荷载因子:a = 填入表中的元素个数 / 散列表的长度
    • A 越大,表明填入表中的元素元多,产生冲突的可能行越大
    • 对于开放定址法,荷载因子特别重要,应严格限制在 0.7-0.8 以下。超过 0.8,查表时 CPU 缓存不命中按照指数曲线上升。Java 系统库限制为 0.75,超过此值将 resize 散列表

哈希表复杂度分析

  • 增删查时间复杂度皆为 O(1),最差 O(n) (产生哈希冲突最后成了链表了)
  • 空间复杂度 O(n)

Java code

  • Map: key-value 对,key 不重复
    • new HashMap() / new TreeMap()
    • map.put(key, value)
    • map.get(key)
    • map.containsKey(key)
    • map.size()
    • map.clear()
  • Set: 不重复元素的集合
    • new HashSet() / new TreeSet()
    • set.add(value)
    • set.remove(value)
    • set.contains(value)

Map, Set: interfaces

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复杂度分析

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