数据结构 之 哈希表
1. 概念:
哈希表(Hash table) 又称为散列表,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哈希表。
1.1 由来:
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。
为了能够快速的找到我们所需要的元素,由此而诞生了一个理想的搜索方法:
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。
由此,诞生了哈希表这种数据结构
当向该结构中：
- 插入元素: 根据待插入元素的关键码，以此函数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
该方法我们称为哈希(散列)方法.，哈希方法中使用的转换函数称为哈希(散列)函数，构造出来的结构称为哈希表(Hash Table)(或者称散列表)
2. 哈希函数:
首先我们举一个简单的例子,让大家了解哈希函数的运行方式
例如：数据集合{1，7，6，4，5，9}；
哈希函数设置为：hash(key) = key % capacity; capacity为存储元素底层空间总的大小。
我们创建一个大小为10的数组用来存放以上的数据:
根据我们的哈希函数, 集合中的第一个元素的哈希地址为 1 % 10 = 1;
那么我们将第一个元素放在数组中下标为 1 的位置上;
第二个元素的哈希地址为 7 % 10 = 7;
我们将第二个元素放在下标为 7 的位置上
同理, 剩下四个元素分别放在下标为 6, 4, 5, 9 的位置上
该数组的元素分布图如下:
这就是哈希函数的一个简单的应用,
用该方法进行搜索不必进行多次关键码的比较，因此搜索的速度比较快
但是由此就引发了一个问题, 要是我们再次存放一个大小为 44 的元素,我们又应该如何存放呢?
在这里,我们就要引出一个概念,叫冲突:
3. 冲突:
3.1 概念:
对于两个数据元素的关键字a和b ,有Hash( a ) == Hash( b )，即：不同关键字通过相同哈希函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。
我们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”。
3.2 哈希冲突的避免:
3.2.1: 哈希冲突的原因:
在上述的例子中, 我们发现, 如果要在存入一个值为 44 的元素, 那么就会发生哈希冲突, 那我们又应该如何避免哈希冲突呢?
首先，我们需要明确一点，由于我们哈希表底层数组的容量往往是小于实际要存储的关键字的数量的，这就导致一 个问题，冲突的发生是必然的，但我们能做的应该是尽量的降低冲突率。
引起哈希冲突的一个原因可能是：哈希函数设计不够合理。
哈希函数设计原则：
- 哈希函数的定义域必须包括需要存储的全部关键码，而如果散列表允许有m个地址时，其值域必须在0到m-1 之间
- 哈希函数计算出来的地址能均匀分布在整个空间中
- 哈希函数应该比较简单
3.2.2: 哈希函数的设计:
常见的哈希函数:
< 1 > 直接定制法(常用):
取关键字的某个线性函数为散列地址：Hash（Key）= A*Key + B
优点：简单、均匀
缺点：需要事先知道关 键字的分布情况 使用场景：适合查找比较小且连续的情况
< 2 > 除留余数法(常用):
设散列表中允许的地址数为m，取一个不大于m，但最接近或者等于m的质数p作为除数，按照哈希函数： Hash(key) = key% p(p<=m),将关键码转换成哈希地址
< 3 > 平方取中法(了解):
假设关键字为1234，对它平方就是1522756，抽取中间的3位227作为哈希地址； 再比如关键字为4321，对 它平方就是18671041，抽取中间的3位671(或710)作为哈希地址
平方取中法比较适合：不知道关键字的分 布，而位数又不是很大的情况
< 4 > 折叠法(了解):
折叠法是将关键字从左到右分割成位数相等的几部分(最后一部分位数可以短些)，然后将这几部分叠加求和， 并按散列表表长，取后几位作为散列地址。
< 5 > 随机数法(了解):
折叠法是将关键字从左到右分割成位数相等的几部分(最后一部分位数可以短些)，然后将这几部分叠加求和， 并按散列表表长，取后几位作为散列地址。
通常应用于关键字长度不等时采用此法
< 6 > 数学分析法(了解):
设有n个d位数，每一位可能有r种不同的符号，这r种不同的符号在各位上出现的频率不一定相同，可能在某 些位上分布比较均匀，每种符号出现的机会均等，在某些位上分布不均匀只有某几种符号经常出现。可根据 散列表的大小，选择其中各种符号分布均匀的若干位作为散列地址。
例如： 假设要存储某家公司员工登记表，如果用手机号作为关键字，那么极有可能前7位都是 相同的，那么我们可以 选择后面的四位作为散列地址，如果这样的抽取工作还容易出现 冲突，还可以对抽取出来的数字进行反转(如 1234改成4321)、右环位移(如1234改成4123)、左环移位、前两数与后两数叠加(如1234改成12+34=46)等方法。
数字分析法通常适合处理关键字位数比较大的情况，如果事先知道关键字的分布且关键字的若干位分布较均匀的情况
注意：哈希函数设计的越精妙，产生哈希冲突的可能性就越低，但是无法避免哈希冲突
3.2.3 负载因子的调节:
哈希表中的负载因子定义为: a = 填入表中的数据个数 / 哈希表长度
a是哈希表中装满程度的标志因子, 由于表长是定值, a与填入表中的元素个数成正比, 所以, a越大, 填入表中的元素越多, 产生冲突的可能性就越大, 反之, a越小, 产生冲突的可能性就越小,
实际上, 哈希表的平均查找长度是载荷因子a的函数, 只是不同的冲突处理方法有不同的函数;
对于开放定址法,荷载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。因此,一些采用开放定址法的hash库,如Java的系统库限制了荷载因子为0.75,超过此值将resize散列表。
所以当冲突率达到一个无法忍受的程度时，我们需要通过降低负载因子来变相的降低冲突率。
已知哈希表中已有的关键字个数是不可变的，那我们能调整的就只有哈希表中的数组的大小。
3.3 哈希冲突的解决:
3.3.1 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。
< 1 > 线性探测:
比如上面的场景，现在需要插入元素44，先通过哈希函数计算哈希地址，下标为4，因此44 理论上应该插在该位置，但是该位置已经放了值为4的元素，即发生哈希冲突。
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。
通过哈希函数获取待插入元素在哈希表中的位置,如果该位置中没有元素则直接插入新元素， 如果该位置中有元素发生哈希冲突，使用线性探测找到 下一个空位置，插入新元素
采用闭散列处理哈希冲突时，不能随便物理删除哈希表中已有的元素，若直接删除元素会影响其他 元素的搜索。比如删除元素4，如果直接删除掉，44查找起来可能会受影响。因此线性探测采用标记的伪删除法来删除一个元素。
< 2 > 二次探测:
线性探测的缺陷是产生冲突的数据堆积在一块，这与其找下一个空位置有关系，因为找空位 置的方式就是挨 着往后逐个去找，因此二次探测为了避免该问题，找下一个空位置的方法 为： = ( + )% m, 或者： = ( - )% m。其中：i = 1,2,3…， 是通过散列函数Hash(x)对元素的关 键码 key 进行计算得到的位置， m是表的大小。
研究表明：当表的长度为质数且表装载因子a不超过0.5时，新的表项一定能够插入，而且任何一个位置都不会被探查两次。 因此只要表中有一半的空位置，就不会存在表满的问题。在搜索时可以不考虑表装满的情 况，但在插入时必须确保表的装载因子a不超过0.5，如果超出必须考虑增容。 因此：比散列最大的缺陷就是空间利用率比较低，这也是哈希的缺陷。
3.3.2 开散列(哈希桶):
开散列法又叫链地址法(开链法)，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。
开散列，可以认为是把一个在大集合中的搜索问题转化为在小集合中做搜索了。
例如:
有这么一个集合:1, 32, 22, 21, 55, 4, 81
现在我们需要将其用哈希桶的方法存入哈希表中,
首先我们创建一个大小为 10 的数组;
不妨再设置一个哈希函数 hash(key) = key / capacity;
根据哈希函数,我们可以得到,每个值的哈希地址都是其本身 % 10 得到的;
故1 放在 下标为 1 的位置上, 其他同理
但是我们发现, 会有1, 21, 81 三个数据的哈希地址都为1, 那么要怎么处理呢?
很简单, 我们按照顺序将这三个数据放在哈希表中, 若该位置已经有了一个数据了, 那么我们就以该数据为头节点, 创建一个单链表, 将之后的哈希地址相同的元素按照尾插或者头插的方法, 放在这个链表中即可;
插入后的图如下:
刚才我们提到了，哈希桶其实可以看作将大集合的搜索问题转化为小集合的搜索问题了，那如果冲突严重，就意味 着小集合的搜索性能其实也时不佳的，这个时候我们就可以将这个所谓的小集合搜索问题继续进行转化，例如：
1. 每个桶的背后是另一个哈希表
2. 每个桶的背后是一棵搜索树
3.3.3 哈希桶的实现:
public class HashBucket {
private static class Node {
private int key;
private int value;
Node next;
public Node(int key, int value) {
this.key = key;
this.value = value;
}
}
private Node[] array;
private int size; // 当前的数据个数
private static final double LOAD_FACTOR = 0.75;
private static final int DEFAULT_SIZE = 8;//默认桶的大小
public void put(int key, int value) {
int index = key % array.length;
Node node = new Node(key, value);
Node cur = array[index];
while (cur != null) {
if (cur.key == key) {
cur.value = value;
return;
}
cur = cur.next;
}
node.next = array[index];
array[index] = node;
size++;
if (getLoadFactor() > 0.75) {
resize();
}
}
private void resize() {
Node[] newarray = new Node[array.length * 2];
for (int i = 0; i < array.length; i++) {
Node cur = array[i];
while (cur != null) {
int index = cur.key % newarray.length;
Node curNext = cur.next;
cur.next = newarray[index];
newarray[index] = cur;
cur = curNext;
}
}
array = newarray;
}
private double getLoadFactor () {
return size * 1.0 / array.length;
}
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制作不易，三连支持谢谢！！！ 以上代码都是内容都是本人的思路,若有错误或不足,望多多包涵!!! 最后送给大家一句话，同时也是对我自己的勉励： 没有躺赢的命,那就站起来奔跑!!!!!!