HASH表

hashing定义了一种将字符组成的字符串转换为固定长度(一般是更短长度)的数值或索引值的方法,称为散列法,也叫哈希法。由于通过更短的哈希值比用原始值进行数据库搜索更快,这种方法一般用来在数据库中建立索引并进行搜索,同时还用在各种解密算法中。
  设所有可能出现的关键字集合记为u(简称全集)。实际发生(即实际存储)的关键字集合记为k|k||u|小得多)。|k|是集合k中元素的个数。
  散列方法是使用函数hashu映射到表-1]的下标上(m=o(|u|))。这样以u中关键字为自变量,以h为函数的运算结果就是相应结点的存储地址。从而达到在o(1)时间内就可完成查。
  其中:
  hashu→{012m-1} ,通常称h为散列函数(hash function)。散列函数h的作用是压缩待处理的下标范围,使待处理的|u|个值减少到m个值,从而降低空间开销。
  t为散列表(hash table)
  hash(ki)(kiu)是关键字为ki结点存储地址(亦称散列值或散列地址)
  将结点按其关键字的散列地址存储到散列表中的过程称为散列(hashing).
  比如:有一组数据包括用户名字、电话、住址等,为了快速的检索,我们可以利用名字作为关键码,hash规则就是把名字中每一个字的拼音的第一个字母拿出来,把该字母在26个字母中的顺序值取出来加在一块作为改记录的地址。比如张三,就是z+s26+1945。就是把张三存在地址为45处。
  但是这样存在一个问题,比如假如有个用户名字叫做:周四,那么计算它的地址时也是z+s45,这样它与张三就有相同的地址,这就是冲突,也叫作碰撞!
  冲突:两个不同的关键字,由于散列函数值相同,因而被映射到同一表位置上。该现象称为冲突(collision)或碰撞。发生冲突的两个关键字称为该散列函数的同义词(synonym)
  冲突基本上不可避免的,除非数据很少,我们只能采取措施尽量避免冲突,或者寻解决冲突的办法。影响冲突的因素
  冲突的频繁程度除了与h相关外,还与表的填满程度相关。
  设mn分别表示表长和表中填人的结点数,则将α=n/m定义为散列表的装填因子(load factor)α越大,表越满,冲突的机会也越大。通常取α≤1
  散列函数的构造方法:
  1、散列函数的选择有两条标准:简单和均匀。
  简单指散列函数的计算简单快速;
  均匀指对于关键字集合中的任一关键字,散列函数能以等概率将其映射到表空间的任何一个位置上。也就是说,散列函数能将子集k随机均匀地分布在表的地址集{01m-1}上,以使冲突最小化。
  2、常用散列函数
  (1)直接定址法:比如在一个0100岁的年龄统计表,我们就可以把年龄作为地址。
  (2)平方取中法
  具体方法:先通过求关键字的平方值扩大相近数的差别,然后根据表长度取中间的几位数作为散列函数值。又因为一个乘积的中间几位数和乘数的每一位都相关,所以由此产生的散列地址较为均匀。
  (3)除留余数法
  取关键字被某个不大于哈希表表长m的数p亚瑟王2:亡灵军团除后所得余数为哈希地址。该方法的关键是选取m。选取的m应使得散列函数值尽可能与关键字的各位相关。m最好为素数(4)随机数法
  选择一个随机函数,取关键字的随机函数值为它的散列地址,即
  h(key)=random(key)
  其中random为伪随机函数,但要保证函数值是在0m-1之间。
  处理冲突的方法:
  1、开放定址法
  hi=(h(key)+di) mod m i=1,2,...,k(k<=m-1)
  其中m为表长,di为增量序列
  如果di值可能为1,2,3,...m-1,称线性探测再散列。
bo xi lai  如果di取值可能为1,-1,2,-2,4,-4,9,-9,16,-16,...k*k,-k*k(k<=m/2)
  称二次探测再散列。
  如果di取值可能为伪随机数列。称伪随机探测再散列。开放地址法堆装填因子的要求
  开放定址法要求散列表的装填因子α≤l,实用中取α0.50.9之间的某个值为宜。
  二次探查法(quadratic probing)
  二次探查法的探查序列是:
  hi=(h(key)+i*i)m 0≤i≤m-1 //di=i2
  即探查序列为英国新冠肺炎疫情d=h(key)d+12d+22,等。
  该方法的缺陷是不易探查到整个散列空间。
  双重散列法(double hashing)
  该方法是开放定址法中最好的方法之一,它的探查序列是:
  hi=(h(key)+i*h1(key))m 0≤i≤m-1 //di=i*h1(key)
  即探查序列为:
  d=h(key)(d+h1(key))m(d+2h1(key))m,等。
  该方法使用了两个散列函数h(key)h1(key),故也称为双散列函数探查法。
  2、拉链法
  拉链法解决冲突的方法
  拉链法解决冲突的做法是:将所有关键字为同义词的结点链接在同一个单链表中。若选定的散列表长度为m梅甘 福克斯,则可将散列表定义为一个由m个头指针组成的指针数组-1]。凡是
散列地址为i的结点,均插入到以t为头指针的单链表中。t中各分量的初值均应为空指针。在拉链法中,装填因子α可以大于1,但一般均取α≤1
  3、建立一个公共溢出区
  假设哈希函数的值域为[0,m-1],则设向量-1]为基本表,另外设立存储空间向量overtable[0..v]用以存储发生冲突的记录。
  性能分析符跃兰
  插入和删除的时间均取决于查,故下面只分析查操作的时间性能。
  虽然散列表在关键字和存储位置之间建立了对应关系,理想情况是无须关键字的比较就可到待查关键字。但是由于冲突的存在,散列表的查过程仍是一个和关键字比较的过程,不过散列表的平均查长度比顺序查、二分查等完全依赖于关键字比较的查要小得多。
  (1)查成功的asl
  散列表上的查优于顺序查和二分查。
  (2 查不成功的asl
  对于不成功的查,顺序查和二分查所需进行的关键字比较次数仅取决于表长,而散列查所需进行的关键字比较次数和待查结点有关。因此,在等概率情况下,也可将散列表在查不成功时的平均查长度,定义为查不成功时对关键字需要执行的平均比较次数。
  注意:
  由同一个散列函数、不同的解决冲突方法构造的散列表,其平均查长度是不相同的。
  散列表的平均查长度不是结点个数n的函数,而是装填因子α的函数。因此在设计散列表时可选择α以控制散列表的平均查长度。
  α的取值
  α越小,产生冲突的机会就小,但α过小,空间的浪费就过多。只要α选择合适,散列表上
的平均查长度就是一个常数,即散列表上查的平均时间为o(1)
  散列法与其他查方法的区别
  除散列法外,其他查方法有共同特征为:均是建立在比较关键字的基础上。其中顺序查是对无序集合的查,每次关键字的比较结果为"=""!="两种可能,其平均时间为o(n);其余的查均是对有序集合的查,每次关键字的比较有"=""<"">"三种可能,且每次比较后均能缩小下次的查范围,故查速度更快,其平均时间为o(lgn)。而散列法是根据关键字直接求出地址的查方法,其查的期望时间为o(1)
  例子:例子:选取哈希函数h(k)=(3k)%11,用线性探测再散列法处理冲突。
试在010的散列地址空间中,对关键序列22,41,53,46,30,13,01,67构造哈希表,并求等概率情况下查不成功的平均查长度asl
Hash
我们往往需要做这样的一一对应,用数字来表示一些比较复杂的事物。比如星期,矩阵,
优先级等等。Hash表就是专门对付这种对应关系的数据结构。


Hash表其实就是一个数组,我们设为a,则其中的a[i]表示i所对应的事物的值。这个对应关系应不同的题目而不同,但总体来说,Hash表具有如下特点:


快速:如果要反复查某一个对应关系,如果用普通的查就总是O(n)的,但如果用Hash表的话,只要算出其在数组中对应的地址,只需要O(1)就可以查到。


英模文化
一对一:一个数组只能对应一个值,对于某个状态,我们可以设计一个函数来计算出它的地址,然后将对应的值放入Hash表,虽然不愿意,但我们不可否认的要面对一个问题,如果两个不同的状态返回相同的值怎么办?我们可以在它的附近一个空点放入,但这就要
求我们要查询的数据应比较平均的分散在数组中,如果过于集中的话,查的复杂度就会退化成O(n),所以,设计一个好的函数是非常重要的;当然,我们也可以做一个数组链表,每个链表记录Hash值相同得所有状态。


空间问题:Hash表要记录所有的状态,需要的空间可能会很大,比如一个n进制的m格的矩阵,如果要存储所有的状态就需要n^m的空间。我们在用Hash表前一定要先估算出大概需要的空间数,如果发现太大的话,不妨改用其他的方法试试。
举例:
名字

问题描述:

  给定一个全部由字符串组成的字典,字符串全部由大写字母构成。其中为每个字符串编写
密码,编写的方式是对于 n 位字符串,给定一个 n 位数,大写字母与数字的对应方式按照电话键盘的方式:

      2: A,B,C  5: J,K,L  8: T,U,V
      3: D,E,F   6: M,N,O   9: W,X,Y
      4: G,H,I   7: P,R,S

  题目给出一个 1--12 位的数,出在字典中出现且密码是这个数的所有字符串。字典中字符串的个数不超过 8000 。(这个是 USACO Training Gate 1.2.4 的一道题。)

  分析:看懂题目之后,对于给定的编码,只需要一个回溯的过程,所有可能的原字符串都可以被列举出来,剩下的就是检查这个字符串是否在给定的字典中了。所以这个问题需要的还是"某个元素是否在已知集合中?"由于给出的"姓名"都是字符串,因此我们可以利用字符的 ASCII 码。那么,如何设计这个哈希函数呢?注意到题目给出的字典中,最多能有5000 个不同元素,而一个字符的 ASCII 码只能有26 种不同的取值,因此至少需要用在3
个位置上的字符(26^3 > 5000,但是 26^2 < 5000 ),于是我们就选取3个位置上的字符。由于给定的字符串的长度从 1--12 都有可能,为了容易实现,选取最开始的1个字符,和最末尾的2个字符。让这3个字符组成27进制的3位数,则这个数的值就是这个字符串的编码。这样哈希函数就设计出来了!

  不过,由于可能出现只有1位的字符串,在写函数代码的时候需要特殊考虑;大素数选取 13883

  这个函数是这样的:
  function hash(s:string):integer;
    var i,tmp:longint;
    begin
     tmp:=0; {用来记录27进制数的值}
     if length(s)>1 then begin
     tmp:=tmp*27+ord(s[1])-64;
     for i:=1 downto 0 do
      tmp:=tmp*27+ord(s[length(s)-i])-64; {取第一位和后两位}
             end
            else for i:=1 to 3 do
             tmp:=tmp*27+ord(s[1])-64;{当长度为1的时候特殊处理}
     hash:=tmp mod 13883;
    end;


值得指出的是,本题给出的字符串大都没有什么规律,用哈希表可以做到近似"平均",但是对于大多数情况,字符串是有规律的(例如英文单词),这个时候用哈希表反而不好(例如英语中有很多以 con 开头的单词),通常用检索树解决这样的查问题。

本文发布于:2024-09-23 20:17:00,感谢您对本站的认可!

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