【数据结构与算法】哈希表
2022/1/6 17:04:45
本文主要是介绍【数据结构与算法】哈希表，对大家解决编程问题具有一定的参考价值，需要的程序猿们随着小编来一起学习吧！
文章目录
- 哈希表
- 结构
- 哈希函数
- 字符转大整数
- 哈希化
- 哈希冲突
- 链地址法
- 开放地址法
- 哈希化的效率
- 哈希化的效率
- 哈希化中的霍纳法则（秦九韶算法）
- 实现哈希表（链地址法解决哈希冲突[使用数组])
- 封装一个哈希函数
- 封装哈希表
- 哈希表的扩容
- 扩容的实现
哈希表
- 哈希表（Hash table ）---- 散列表
- 哈希表是一种非常重要的数据结构，几乎所有的编程语言都用到了或者间接用到了哈希表
- 它的结构就是一个
数组，但是它与数组的不同之处在于对下标值的变换，这种变换称之为哈希函数，通过哈希函数获得HashCode
- 哈希表通常是基于数组实现的，但是相对于数组，它却有很多的优势
- 它可以非常快速的插入-删除-查找操作
- 无论多少数据，插入和删除值需要接近常量的时间：即O（1）的时间级，实际上，只需要几个机器指令即可完成
- 哈希表的速度比树还要快，基本可以瞬间查找到想要的元素
- 哈希表相对于树的编码要容易很多
- 哈希表相较于数组的一些缺点
- 哈希表中的数据是
没有顺序的，所以不能使常规的方式来遍历其中的元素 - 通常情况下，
哈希表中的key值是不允许空值的，且不能放置相同的key，用于保存不同的元素
- 哈希表中的数据是
结构
当我们向哈希表中存入某个值（数字，字符，bool等）时，哈希函数将这个数据编码为一个大整数，压缩大整数后通过
哈希化后拿到这个数据在数组结构的下标值，然后将值直接存入对应的数组位置，之后查询，修改，删除都只用直接将查询的值哈希化后得到的下标直接去对应下标位置拿到数据即可，无需遍历，效率会高很多。
哈希函数
将单词或其他数据转为大数字，大数字在进行哈希化的代码实现放在一个函数中，这个函数称为哈希函数
字符转大整数
-
单词/字符串转下标值，其实就是
字母/文字转数字- 现在我们需要设计一种方案，可以将单词转成适当的下标
- 其实计算机中有很多的编码方案，就是用数字代替单词的字符
- 如字符编码·
- ASCII编码，也阔以自己设计编码
- 我们可以使用Utf - 8 的编码
- 现在我们需要设计一种方案，可以将单词转成适当的下标
-
如何转？
-
数字相加的方案
-
利用单词在单词表中的位置
-
如 cats = 3 + 1 + 20 + 17 = 41；哈希表查询的时候只需要查询下标41就可以找到单词cats
-
缺点：不够复杂，容易重复
-
-
幂的连乘方案
-
可以基本满足数字的唯一性，不会和其他的单词重复
-
如 7654 = 710³ + 610² + 5*10 + 4；
-
那么单词也可以表示为 cats = 327³ + 127² + 20*27 + 17 = 60337
-
这个时候 60337 就是 cats单词在哈希表中的下标， 哈希表查询的时候只需要查询下标60337就可以找到单词cats
-
缺点
-
创建无意义单词，如yyyyyyyy，浪费空间，并且数组无法表示这么大的下标值
-
当我们拿到大数值时，一般的大小会非常大了，如果创建对应长度的数组将会非常浪费空间，这个时候我们需要进行一定的压缩操作，将数据控制在可接受范围。
哈希化
- 哈希化
- 现在需要一种压缩方法，将连乘得到的巨大整数范围压缩到可接受的范围之内，避免数组无法表示如此之大的下标范围
- 一般情况下需要很大的空间来存储数据，因为不能保证每一个数据能完全映射到数组的每一个位置（有的位置不一定只有一个数据）
- 压缩
- 现在将过大的幂连乘数据压缩到可接受范围内
- 操作：
取余- 得到一个数被另一个数整除后的余数
- 假设我们要将最大为10000的数值压缩为最大100的数值
- 我们先设定一个哈希表下标值 index = 10000 / 100 = 100;
- 当有一个数据 23459 ，那么他会被存储在 （23459 % index） = 9 这个范围的哈希表内，而120这个值，会被存储在（120 % index = 0）
这个范围的hash表内。 这中间也会存在重复的情况
- 概念
- 哈希化： 将大数字转换成数组范围内下标的过程，称为哈希化。
- 哈希函数： 将单词或其他数据转为大数字，大数字在进行哈希化的代码实现放在一个函数中，这个函数称为哈希函数，比如之前的（10000 % 100）
- 哈希表：最终将数据插入到这个数组，对整个结构的封装，称之为哈希表
将数据进行幂的连乘转换为大数字后，不可能直接在数组上开对应大小的空间(浪费空间，有些空间用不上)，这时对其进行哈希化后得到的数字可以作为下标，将数值放入对应下标的数组，如有一个长度为8的数组（对应哈希化取余的大小为9），数字23344对应存入下标4位置，数字125对应下标5的位置····
哈希冲突
我们发现存入的值经过哈希化后得到的下标值是有可能重复的（虽然这种可能性不高），但是一旦出现了哈希冲突，会导致前面的数据被后面的数据覆盖，这种情况下就需要解决哈希冲突
当在同一个下标位置出现多个数据时，这个时候可能插入数据的话可能会导致之前的数据丢失
常用的解决方法有链地址法和开放地址法
链地址法
-
通过在下标位置使用
链表或者数组来存储数据，这样一个下标位置就可以存储多个数据了，查询的时候就按照链表或者数组的查询方法查询即可 -
当使用链表的时候，一般从头部或者尾部插入数据，如果使用的是数组的时候，一般为了性能优先从尾部插入.
当出现冲突时。后插入的数据会被填入数组或者链表中，避免数据的丢失。
开放地址法
主要是寻找空白位置添加数据，但是查找这个位置的方法有三种
线性探测
-
当前位置已有数据时，那么将从这个位置的下一个位置开始查找位置，当查找到有
空位置时插入数据 -
当查找该数据时，先查询当前位置数据与查询数据是否相同，相同则返回该值，不同则从下一个位置继续查找查询值，当遇到
空白位置则终止查询。（因为该值(重复)只会放在第一个空白位置，如果查找到空值任然没有找到该值，那么后面也不可能会有该值，终止查询避免影响性能）。 -
当删除了某一个数值时，当前位置应该指定
特殊值（如-1），当查询数据遇到这个数值（-1）时，则继续向后查询，避免因为删除指定位置在的数据后出现的null值（使查询中断），影响到后续数据的查询。
二次探测
线性查询存在的问题，
- 当没有任何数据时，我们插入了一段聚集在某一段位置的数据时，会影响到哈希表查询的性能，我们查询一个数据，且它原本的位置被其他元素占据，它的下位置有很多其他连续的数据时，想要查询它就必须一次一次的查询这段区域的数据，直到查询到插入在其他区域的该元素
聚集
- 二次探测解决聚集问题
二次探测主要是解决线性探测的步长问题，普通的线性探测可以看做是步长为1的探测，二次探测可以看做是跨多列探测，如跨（x是下标值）x+1，x+2²···（如下标值为2，那么步长分别是（3,6,10））这样可以一次性探测较长的距离，避免聚集带来的影响
再哈希法
二次探测存在的问题,当我们插入的是同一个下标的数值（12,102,112,222···）；这时候二次探测的步长相同，也会出现性能问题，这是再次对其进行哈希化就可以解决这个问题
哈希化的效率
哈希化的效率
- 如果没有产生冲突，那么效率就会更高 - 如果发生冲突，存取时间就依赖后来的探测长度(即数组每个下标对应的链表或者数组中的数据量)。 - 平均探测长度以及平均存取时间，取决于`装填因子`，随着装填因子的变大，探测的长度也越来越长。
- 装填因子
- 装填因子表示当前hash table中已经包含的数据项和整个哈希表长度的比值。
装填因子 = 总数据项 / 哈希表长度- 开放地址法的装填因子最大为1，因为它必须寻找到空白的单元才能将元素放入
- 链地址法的装填因子可以大于1，因为拉链法可以无限延伸下去
理论上开放地址法效率要高很多。
一般情况下，当数据项已经占据哈希表长度的一半就该考虑哈希扩容了。
哈希化中的霍纳法则（秦九韶算法）
应用在哈希函数中
- Pn(x) = anx^n + a(n-1)x^(n-1)+···+ a1x + a0 = ((···(((anx + an - 1)x + an - 2)x + an -3)···)x+a1)x + a0
实现哈希表（链地址法解决哈希冲突[使用数组])
封装一个哈希函数
// 封装一个哈希函数
// - 将字符串转换成较大的数字 hashCode
// - 将较大的数字压缩到数组的范围(哈希表长度)之内
// - 返回存储的下标值位置
function hashFunc(str, size): number {
// 定义hashcode变量
let hashCode: number = null;
// 通过秦九韶算法计算hashcode值
// 将str 转换为unicode编码
for (let i = 0; i < str.length; i++) {
hashCode = 37 * hashCode + str.charCodeAt(i);
}
// 取余
let index: number = hashCode % size;
//返回下标位置
return index;
}
其中 str 是存入的数据 — 将被转换为大数字
size 是设计的哈希表长度（大数字取余的值，用于压缩大数字）
index 返回的在数组中的下标位置
封装哈希表
// 封装哈希表
class MyHashTable {
// 哈希表
private message: unknown[] = [];
// 哈希表中已经存放元素的个数
private count: number = 0;
// 哈希表的长度(压缩后的数组长度)
private limit: number = 10;
// 哈希函数
private runHashFunc(str: unknown, size: number): number {
return hashFunc(str, size);
}
// 哈希表插入和修改方法
alter(key: unknown, value: number): boolean {
let index: number;
// 根据key获取对应的index（下标位置）(已被哈希化)
index = this.runHashFunc(key, this.limit);
// 获取对应下标位置的数组
let bunck: unknown = this.message[index];
// 当对应下标位置没有数组时，创建数组，并将其放在对应的下标位置
if (bunck === undefined) {
bunck = [];
this.message[index] = bunck;
}
// 如果是修改操作
for (let i = 0; i < bunck.length; i++) {
// 找到对应下标的符合条件的数组组的key，修改其中的key
if (bunck[i][0] === key) {
bunck[i][1] = key;
return true;
}
}
//插入操作
bunck.push([key, value]);
this.count += 1;
return true;
}
// 获取方法
getNode(key: unknown): unknown {
// 获取index，需要使用哈希函数
let index: number = this.runHashFunc(key, this.limit);
// 找到对应下标的数组
let bunck: unknown[] = this.message[index];
// 判断在此下标内有无存入的数据
if (bunck === undefined) {
return false;
}
// 遍历对应下标的数组
for (let i: number = 0; i < bunck.length; i++) {
if (bunck[i][0] === key) {
// 有则返回对应value
return bunck[i][1];
}
}
return false;
}
// 删除方法
remove(key: unknown): boolean {
// 获取index，需要使用哈希函数
let index: number;
index = this.runHashFunc(key, this.limit);
// 找到对应下标的数组
let bunck: unknown[] = this.message[index];
// 判断在此下标内有无存入的数据
if (bunck === undefined) {
return false;
}
// 遍历对应下标的数组
for (let i: number = 0; i < bunck.length; i++) {
if (bunck[i][0] === key) {
// 找到则返回下标数组对应位置的元素（数组）
bunck.splice(i, 1);
// 包含数据的哈希表长度-1
this.count -= 1;
return true;
}
}
return false
}
//判断hash表是否为空
isEmpty():boolean{
return this.count === 0;
}
//获取哈希表元素的个数
size():number{
return this.count;
}
}
注意
value是对应key数据的描述，数据等
测试
let hash = new MyHashTable();
hash.alter('a', 4);
hash.alter('b', 33);
hash.alter('s', 45);
hash.alter('ae', 4);
hash.alter('bg', 333);
hash.alter('rs', 444);
console.log(hash.getNode('s'));
//45
console.log(hash.getNode('a'));
//4
hash.remove('a');
console.log(hash.getNode('a'));
//false
哈希表的扩容
-
理论上，哈希表的下标位置存放的数据可以无限延伸的，但是因为随着数据量的新增，探测长度也会越来越大， 而这里的探测主要用的就是普通的遍历，导致效率越来越低，我们需要在合适得位置进行扩容
-
哈希表的扩容最好最后的容量还是为
质数，且扩容后所有的数据都要重新插入（因为哈希化后得到的下标位置改变了） -
扩容的时机一般是hashCode(填充因子) > 0.75的时候
扩容的实现
import {myHash} from "./实现哈希表";
// 扩容的实现
class ResizeHashTable extends myHash {
// 哈希表插入和修改方法
alter(key: unknown, value: number): boolean {
let index: number;
// 根据key获取对应的index（下标）(已被哈希化)
index = this.runHashFunc(key, this.limit);
// 当数据项数量 / 哈希表长度 = 填充因子 > 0.75
if (this.count / this.limit >= 0.75) {
console.warn('哈希表数据容量即将溢满，请及时扩容hash');
// 自动扩容两倍当前hash长度
let newSize: number = this.limit * 2,
// 获取适合长度的质数
newPirme: number = this.getPrime(newSize);
// 扩容
this.resize(newPirme);
}
// 创建长度为对应下标位置的数组
let bunck: unknown = this.message[index];
// 当对应下标位置没有数组时，创建数组，并将其放在对应的下标位置
if (bunck === undefined) {
bunck = [];
this.message[index] = bunck;
}
// 如果是修改操作
for (let i = 0; i < bunck.length; i++) {
// 找到对应下标的符合条件的元组的key，修改其中的key
if (bunck[i][0] === key) {
bunck[i][1] = key;
return true;
}
}
//插入操作
bunck.push([key, value]);
this.count += 1;
return true;
}
-------------------------------------------------------------------
//重写删除方法
remove(key: unknown): boolean {
// 获取index，需要使用哈希函数
let index: number;
index = this.runHashFunc(key, this.limit);
// 找到对应下标的数组
let bunck: unknown[] = this.message[index];
// 判断在此下标内有无存入的数据
if (bunck === undefined) {
return false;
}
// 遍历对应下标的数组
for (let i: number = 0; i < bunck.length; i++) {
if (bunck[i][0] === key) {
// 找到则返回下标数组对应位置的元素（数组）
bunck.splice(i, 1);
// 包含数据的哈希表长度-1
this.count -= 1;
// 当数据项数量 / 哈希表长度 = 填充因子 < 0.25 且最小哈希长度不能小于10
if (this.count / this.limit < 0.25 && this.limit > 10) {
// 自动缩小容量两倍当前hash长度
let newSize: number = Math.floor(this.limit / 2),
// 获取适合长度的质数
newPirme: number = this.getPrime(newSize);
// 缩小容量
this.resize(newPirme);
}
return true;
}
}
return false
}
------------------------------------------------------------
// 新增一个扩容哈希表的方法
// newLimit ---> 新的哈希表长度
resize(newLimit): boolean {
// 创建接收旧的hash表的变量
let oldHash: unknown[];
oldHash = this.message;
// 初始化当前哈希表
this.message = [];
this.count = 0;
// 使当前的哈希表长度改为新哈希表长度
this.limit = newLimit;
// 遍历出每一个下标对应位置的数据数组
for (let i: number = 0; i < oldHash.length; i++) {
// 当数组中有数据时重新插入新的哈希表
if (oldHash[i] !== undefined) {
for (let j: number = 0; j < oldHash[i].length; j++) {
// 将当前遍历出的key和value添加入新哈希表
this.alter(oldHash[i][j][0], oldHash[i][j][1]);
}
} else {
// 当当前数组中无数据则跳过
continue;
}
}
return true;
}
----------------------------------------------------------------------------------
// 获取hash整体结构
get hash(): unknown[] {
return this.message;
}
--------------------------------------------------------------------------------
// 判断质数----用于判断扩容的哈希长度是不是质数以便让数据均匀分布
private ifnum(num: number): boolean {
// 获取平方根
let sqrt: number = Math.floor(Math.sqrt(num));
// 当检查到一半时其实就没必要继续遍历判断指数了 ，就好比 3 * 2 = 2 * 2
for (let i: number = 2; i < sqrt; i++) {
if (num % i === 0) {
return false
}
}
return true;
}
--------------------------------------------------------------------------------------------------
// 获取质数
private getPrime(num: number): number {
// 接收新的长度
// 新的长度不是质数则递增
while (!this.ifnum(num)) {
num++;
}
// 是质数则返回质数
return num;
}
}
let hash = new ResizeHashTable();
hash.alter('a', 4);
hash.alter('b', 33);
hash.alter('s', 45);
hash.alter('ea', 4565);
hash.alter('ae', 4);
hash.alter('bg', 333);
hash.alter('rs', 444);
// 进行扩容
hash.resize(20);
console.log(hash.hash);
//[
// <9 empty items>,
// [ [ 'bg', 333 ] ],
// [ [ 'ae', 4 ] ],
// <2 empty items>,
// [ [ 'rs', 444 ] ],
// [ [ 'ea', 4565 ] ],
// [ [ 's', 45 ] ],
// <1 empty item>,
// [ [ 'a', 4 ] ],
// [ [ 'b', 33 ] ]
// ]
这篇关于【数据结构与算法】哈希表的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对大家有所帮助，也希望大家多多支持为之网！
- 2024-11-23Springboot应用的多环境打包入门
- 2024-11-23Springboot应用的生产发布入门教程
- 2024-11-23Python编程入门指南
- 2024-11-23Java创业入门：从零开始的编程之旅
- 2024-11-23Java创业入门：新手必读的Java编程与创业指南
- 2024-11-23Java对接阿里云智能语音服务入门详解
- 2024-11-23Java对接阿里云智能语音服务入门教程
- 2024-11-23JAVA对接阿里云智能语音服务入门教程
- 2024-11-23Java副业入门：初学者的简单教程
- 2024-11-23JAVA副业入门：初学者的实战指南
