Hashing - Hard Version
Hashing - Hard Version
Given a hash table of size N, we can define a hash function H(x)=x%N. Suppose that the linear probing is used to solve collisions, we can easily obtain the status of the hash table with a given sequence of input numbers.
However, now you are asked to solve the reversed problem: reconstruct the input sequence from the given status of the hash table. Whenever there are multiple choices, the smallest number is always taken.
Input Specification:
Each input file contains one test case. For each test case, the first line contains a positive integer N (≤ 1000), which is the size of the hash table. The next line contains N integers, separated by a space. A negative integer represents an empty cell in the hash table. It is guaranteed that all the non-negative integers are distinct in the table.
Output Specification:
For each test case, print a line that contains the input sequence, with the numbers separated by a space. Notice that there must be no extra space at the end of each line.
Sample Input:
11
33 1 13 12 34 38 27 22 32 -1 21
Sample Output:
1 13 12 21 33 34 38 27 22 32
解题思路
这道题目通过hash函数 H(x) = x % N 映射,得到相应的一组序列,要求我们给出元素输入的顺序。因为输入的顺序可以有多种,所以题目要求我们总是选择最小的那个元素。
这道题当时想了好久,完全没有思路,当看到姥姥说是拓扑排序后都惊呆了。
“当你处理的元素之间有非常明确的先后顺序关系,就要考虑是否与拓扑排序有关系。”姥姥如是说。
确实,之所以会产生冲突是因为部分元素通过hash函数得到的值是相同的,如果是线性探测法的话,就必须从得到的hash值开始一直往后移直到有空位才放入这个元素。而这个过程中移动的次数就是产生冲突的次数。这些产生冲突的元素必须要先于这个元素输入。可以看到,这些产生冲突的元素就与这个元素产生了先后顺序关系,他们必须要先于这个元素输入,才会产生冲突。
举个例子:
通过上面的例子,你可能会说要建个图,但事实上,我们并不需要建图。下面来介绍不需要建图的做法思路。(当然,建图也是可以做的)
为了方便,我们先定义一个结构体,存放着元素的值value,元素散列后的下标位置pos,以及对应的hash值mod(mod = value % n)。用一个vector存放这个结构体类型的节点。
可以发现,点的入度就是冲突的次数。这样每个元素所对应的那个点的入度为 indegree[i] = (v[i].pos - v[i].mod + n) % n ,注意这里应该考虑到冲突可能越过数组长度,这种写法是错误的: indegree[i] = (v[i].pos - v[i].mod) % n
同时,可以看到,我们每次都是选入度为0,并且元素值最小的那个值出来,这里我们就不再使用队列queue,而是改用priority_queue,可以实现每次都弹出元素值最小的那个元素。
最后一个问题是,由于我们不建图,如何知道弹出的点与哪些点相邻呢。为了表述方便,用t代表弹出的那个元素,i代表某一个元素。
我们要找的点其实就是形成先后关系的元素,必须要在t输入后,再输入的那个元素。所以,我们可以遍历一遍vector,去看每个元素i产生的冲突是否包含t。如果t与i产生冲突,那么t的下标位置与i的下标位置及其hash值应该满足这个关系: v[i].mod <= t.pos < v[i].pos 。
但我们还需要考虑到越过数组长度的情况,所以不可以直接用这个表达式来判断。换一种思想,如果t会在这个范围内,那么它的某一个距离也会是在某范围内。而这个所说的某一距离,其实就是t.pos到v[i].mod的距离,如果满足 (t.pos - v[i].mod + n) % n < (v[i].pos - v[i].mod + n) % n ,就说明t导致i产生冲突,也就是说t先于i输入,也就是说t与i相邻,即有t -> i。
最后AC代码如下:
1 #include <cstdio> 2 #include <queue> 3 #include <vector> 4 5 struct Node { 6 int value, pos, mod; 7 }; 8 9 bool operator<(const Node &a, const Node &b) { 10 return a.value > b.value; 11 } 12 13 void topSort(std::vector<Node> &v, int n) { 14 int indeg[v.size()]; 15 for (int i = 0; i < v.size(); i++) { 16 indeg[i] = (v[i].pos - v[i].mod + n) % n; // 计算入度,其实就是产生冲突的次数,因为可能会越过数组长度,所以要取模 17 } 18 19 std::priority_queue<Node> pq; 20 for (int i = 0; i < v.size(); i++) { 21 if (indeg[i] == 0) pq.push(v[i]); // 把入度为0的元素压入队列 22 } 23 24 bool flag = false; // 打印空格标识符 25 while (!pq.empty()) { 26 Node t = pq.top(); 27 pq.pop(); 28 if (flag) printf(" "); 29 flag = true; 30 printf("%d", t.value); 31 32 for (int i = 0; i < v.size(); i++) { 33 if ((t.pos - v[i].mod + n) % n < (v[i].pos - v[i].mod + n) % n) { // 遍历找到与弹出元素形成先后关系的元素 34 indeg[i]--; // 该元素入度减1 35 if (indeg[i] == 0) pq.push(v[i]); // 同时如果入度为0将其压入队列 36 } 37 } 38 } 39 } 40 41 int main() { 42 int n; 43 scanf("%d", &n); 44 std::vector<Node> v; // 不定长数组v,用来存放每个元素的值,散列后的下标位置,及hash值 45 for (int i = 0; i < n; i++) { 46 int value; 47 scanf("%d", &value); 48 if (value != -1) { 49 int mod = value % n; 50 v.push_back({value, i, mod}); 51 } 52 } 53 54 topSort(v, n); 55 56 return 0; 57 }
参考资料
浙江大学——数据结构:https://www.icourse163.org/course/ZJU-93001?tid=1461682474
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