哈希表详解

散列表(Hash table,也叫哈希表),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散列表。
给定表M,存在函数f(key),对任意给定的关键字值key,代入函数后若能得到包含该关键字的记录在表中的地址,则称表M为哈希(Hash)表,函数f(key)为哈希(Hash) 函数。

常用的构造哈希函数的方法有:
1. 直接寻址法:取关键字或关键字的某个线性函数值为散列地址。即H(key)=key或H(key) = a·key + b,其中a和b为常数(这种散列函数叫做自身函数)。若其中H(key)中已经有值了,就往下一个找,直到H(key)中没有值了,就放进去。
例如:关键字集合为(20, 40, 60, 80),选取哈希函数为H(key) = key/10, 则存放如下:

2. 数字分析法:分析一组数据,比如一组员工的出生年月日,这时我们发现出生年月日的前几位数字大体相同,这样的话,出现冲突的几率就会很大,但是我们发现年月日的后几位表示月份和具体日期的数字差别很大,如果用后面的数字来构成散列地址,则冲突的几率会明显降低。因此数字分析法就是找出数字的规律,尽可能利用这些数据来构造冲突几率较低的散列地址。
3. 平方取中法:当无法确定关键字中哪几位分布较均匀时,可以先求出关键字的平方值,然后按需要取平方值的中间几位作为哈希地址。这是因为:平方后中间几位和关键字中每一位都相关,故不同关键字会以较高的概率产生不同的哈希地址。
4. 折叠法:将关键字分割成位数相同的几部分,最后一部分位数可以不同,然后取这几部分的叠加和(去除进位)作为散列地址。数位叠加可以有移位叠加和间界叠加两种方法。移位叠加是将分割后的每一部分的最低位对齐,然后相加;间界叠加是从一端向另一端沿分割界来回折叠,然后对齐相加。
5. 随机数法:选择一随机函数,取关键字的随机值作为散列地址,通常用于关键字长度不同的场合。
6. 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。
即 H(key) = key MOD p,p<=m。不仅可以对关键字直接取模,也可在折叠、平方取中等运算之后取模。对p的选择很重要,一般取质数或m,若p选的不好,容易产生同义词。
实际工作中需视不同的情况采取不同的哈希函数。通常,考虑的因素有:
(1)计算哈希函数所需实际(包括硬件指令的因素)
(2)关键字的长度
(3)哈希表的长度
(4)关键字的分布情况
(5)记录的查找频率

冲突处理方法
1. 开放寻址法
Hi=(H(key) + di) MOD m,i=1,2,…,k(k<=m-1),其中H(key)为散列函数,m为散列表长,di为增量序列,可有下列三种取法:
1.1. di=1,2,3,…,m-1,称线性探测再散列;
1.2. di=1^2,-1^2,2^2,-2^2,⑶^2,…,±(k)^2,(k<=m/2)称二次探测(平方探测)再散列;(1,-1,4,-4,9,-9,16,-16,...k*k,-k*k(k<=m/2))
1.3. di=伪随机数序列,称伪随机探测再散列。
2. 再散列法:Hi=RHi(key),i=1,2,…,k RHi均是不同的散列函数,即在同义词产生地址冲突时计算另一个散列函数地址,直到冲突不再发生,这种方法不易产生“聚集”,但增加了计算时间。
3. 链地址法(拉链法)
4. 建立一个公共溢出区

思路:除设立哈希基本表外,另设立一个溢出向量表。
所有关键字和基本表中关键字为同义词的记录,不管它们由哈希函数得到的地址是什么,一旦发生冲突,都填入溢出表。
为所有冲突的关键字记录建立一个公共的溢出区来存放。在查找时,对给定关键字通过散列函数计算出散列地址后,先与基本表的相应位置进行比对,如果相等,则查找成功;如果不相等,则到溢出表进行顺序查找。如果相对于基本表而言,在有冲突的数据很少的情况下,公共溢出区的结构对查找性能来说还是非常高的。

查找过程中,关键码的比较次数,取决于产生冲突的多少,产生的冲突少,查找效率就高,产生的冲突多,查找效率就低。因此,影响产生冲突多少的因素,也就是影响查找效率的因素。影响产生冲突多少有以下三个因素:
1. 散列函数是否均匀;
2. 处理冲突的方法;
3. 散列表的装填因子。
散列表的装填因子
散列表的装填因子定义为:α= 填入表中的元素个数 / 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“填入表中的元素个数”成正比,所以,α越大,填入表中的元素较多,产生冲突的可能性就越大;α越小,填入表中的元素较少,产生冲突的可能性就越小

例子:
一组关键字:24,19,56,70,23,53,43,64,36
哈希函数: H(key) = key % 11
散列表的大小m = 11
H(24) = 2  H(19) = 8  H(56) = 1  H(70) = 4  H(23) =1  H(53) = 9  H(43) =10  H(64) = 9  H(36) = 3
 
1. 开放寻址法
Hi=(H(key) + di) MOD m,i=1,2,…,k(k<=m-1)
1、线性探测
H(key) = key % 11
我们取di=1,即冲突后存储在冲突后一个位置,如果仍然冲突继续向后
采用线性探查法处理冲突
共有9个关键字,等概率查找,则成功查找时:
ASL(3+1+1+3+1+3+1+1+1)/11 = 15/9 ≈ 1.67
 
需要加入一个元素时,使用散列函数进行计算,确定元素的桶号H0,按此桶号查看该桶,如果是所 要搜索的元素的关键码,则说明表中已有此元素,不再进行此元素的插入,否则即为冲突,再查看紧随其后的下一个桶,如果是空桶,则搜索失败,新元素插入即可。
在闭散列的情形下不能随便物理删除表中已有的元素。因为若删除元素会影响其他元素的搜索。
 
2、二次探测
H(key) = key % 11
di=1^2,-1^2,2^2,-2^2,⑶^2,…,±(k)^2,(k<=m/2)
共有9个关键字,等概率查找,则成功查找时:
ASL(3+1+1+1+1+5+1+1+1)/11 = 15/9 ≈ 1.67
 
3、伪随机探测再散列
具体实现时,应建立一个伪随机数发生器,(如i=(i+p) % m),并给定一个随机数做起点
H(key) = key % 11
假设 di=2,5,9,….
 
 
再散列法
Hi=RHi(key),i=1,2,…,k RHi均是不同的散列函数
H(key) = H(key)=key % 11
取di=key MOD 10 +1
共有9个关键字,等概率查找,则成功查找时:
ASL(1+1+2+1+2+2+1+1+1)/9 = 12/9 ≈1.33
 
拉链法
共有9个关键字,等概率查找,则成功查找时:
ASL(1+1+1+1+2+1+1+2+1)/9 = 11/9 ≈1.22
posted @ 2019-07-25 10:53  小兵07  阅读(675)  评论(0编辑  收藏  举报