哈希表详解

哈希表:即散列存储结构。
散列法存储的基本思想:建立记录关键码字与其存储位置的对应关系,或者说,由关键码的值决定数据的存储地址。
这样,不经过比较,一次存取就能得到所查元素的查找方法
优点:查找速度极快(O(1)),查找效率与元素个数n无关!

哈希方法(杂凑法)
选取某个函数,依该函数按关键字计算元素的存储位置并按此存放;查找时也由同一个函数对给定值k计算地址,将k与地址中内容进行比较,确定查找是否成功。

哈希函数(杂凑函数)
哈希方法中使用的转换函数称为哈希函数(杂凑函数).在记录的关键码与记录的存储地址之间建立的一种对应关系

例:

有数据元素序列(14,23,39,9,25,11),若规定每个元素k的存储地址H(k)=k , H(k)称为散列函数,画出存储结构图。


image.png

根据散列函数H(k)=k ,可知元素14应当存入地址为14的单元,元素23应当存入地址为23的单元,……,

如何进行散列查找?

根据存储时用到的散列函数H(k)表达式,迅即可查到结果!
例如,查找key=9,则访问H(9)=9号地址,若内容为9则成功;
若查不到,应当设法返回一个特殊值,例如空指针或空记录。
很显然这种搜索方式空间效率过低。

哈希函数可写成:addr(ai)=H(ki)

选取某个函数,依该函数按关键字计算元素的存储位置并按此存放;查找时也由同一个函数对给定值k计算地址,将k与地址中内容进行比较,确定查找是否成功。哈希方法中使用的转换函数称为哈希函数(杂凑函数).在记录的关键码与记录的存储地址之间建立的一种对应关系。

可能导致的冲突

通常关键码的集合比哈希地址集合大得多,因而经过哈希函数变换后,可能将不同的关键码映射到同一个哈希地址上,这种现象称为冲突。

例.

有6个元素的关键码分别为:(14,23,39,9,25,11)。
选取关键码与元素位置间的函数为H(k)=k mod 7

image.png

根据哈希函数算出来发现同一个地址放了多个关键码,也就是冲突了。
在哈希查找方法中,冲突是不可能避免的,只能尽可能减少。
所以,哈希方法必须解决以下两个问题:

1)构造好的哈希函数
(a)所选函数尽可能简单,以便提高转换速度;
(b)所选函数对关键码计算出的地址,应在哈希地址内集中并大致均匀分布,以减少空间浪费。

2)制定一个好的解决冲突的方案
查找时,如果从哈希函数计算出的地址中查不到关键码,则应当依据解决冲突的规则,有规律地查询其它相关单元。

从上面两个例子可以得出如下结论:
哈希函数只是一种映象,所以哈希函数的设定很灵活,只要使任何关键码的哈希函数值都落在表长允许的范围之内即可
冲突:key1≠key2,但H(key1)=H(key2)
同义词:具有相同函数值的两个关键码
哈希函数冲突不可避免,只能尽量减少。所以,哈希方法解决两个问题:
构造好的哈希函数;

制定解决冲突基本要求:
要求一:n个数据原仅占用n个地址,虽然散列查找是以空间换时间,但仍希望散列的地址空间尽量小。
要求二:无论用什么方法存储,目的都是尽量均匀地存放元素,以避免冲突。

常用的哈希函数构造方法有:

  • 直接定址法
  • 除留余数法
  • 乘余取整法
  • 数字分析法
  • 平方取中法
  • 折叠法
  • 随机数法

1、直接定址法

Hash(key) = a·key + b (a、b为常数)
优点:以关键码key的某个线性函数值为哈希地址,不会产生冲突.
缺点:要占用连续地址空间,空间效率低。

例.关键码集合为{100,300,500,700,800,900},
选取哈希函数为Hash(key)=key/100,
则存储结构(哈希表)如下:


image.png

2、除留余数法

Hash(key)=key mod p (p是一个整数)
特点:以关键码除以p的余数作为哈希地址。
关键:如何选取合适的p?p选的不好,容易产生同义词
技巧:若设计的哈希表长为m,则一般取p≤m且为质数
(也可以是合数,但不能包含小于20的质因子)。

3、乘余取整法

Hash(key)= ⎣ B( Akey mod 1 ) ⎦
(A、B均为常数,且0<A<1,B为整数)
特点:以关键码key乘以A,取其小数部分,然后再放大B倍并取整,作为哈希地址。
例:欲以学号最后两位作为地址,则哈希函数应为:
H(k)=100(0.01k % 1 )
其实也可以用法2实现: H(k)=k % 100

4、数字分析法

特点:选用关键字的某几位组合成哈希地址。选用原则应当是:各种符号在该位上出现的频率大致相同。
例:有一组(例如80个)关键码,其样式如下:


image.png

讨论:
① 第1、2位均是“3和4”,第3位也只有“ 7、8、9”,因此,这几位不能用,余下四位分布较均匀,可作为哈希地址选用。

② 若哈希地址取两位(因元素仅80个),则可取这四位中的任意两位组合成哈希地址,也可以取其中两位与其它两位叠加求和后,取低两位作哈希地址。

5、平方取中法

特点:对关键码平方后,按哈希表大小,取中间的若干位作为哈希地址。(适于不知道全部关键码情况)
理由:因为中间几位与数据的每一位都相关。
例:2589的平方值为6702921,可以取中间的029为地址。

6、折叠法

特点:将关键码自左到右分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,并按哈希表表长,取后几位作为哈希地址。
适用于:关键码位数很多,且每一位上各符号出现概率大致相同的情况。
法1:移位法 ── 将各部分的最后一位对齐相加。
法2:间界叠加法──从一端向另一端沿分割界来回折叠后,最后一位对齐相加。
例:元素42751896,
用法1: 427+518+96=1041
用法2: 427 518 96—> 724+518+69 =1311

7、随机数法
Hash(key) = random ( key ) (random为伪随机函数)
适用于:关键字长度不等的情况。造表和查找都很方便。

小结:构造哈希函数的原则:
① 执行速度(即计算哈希函数所需时间);
② 关键字的长度;
③ 哈希表的大小;
④ 关键字的分布情况;
⑤ 查找频率。

三、冲突处理方法

  • 开放定址法(开地址法)
  • 链地址法(拉链法)
  • 再哈希法(双哈希函数法)
  • 建立一个公共溢出区

1、开放定址法(开地址法)

设计思路:有冲突时就去寻找下一个空的哈希地址,只要哈希表足够大,空的哈希地址总能找到,并将数据元素存入。
1)线性探测法
Hi=(Hash(key)+di) mod m ( 1≤i < m )
其中:
Hash(key)为哈希函数
m为哈希表长度
di 为增量序列 1,2,…m-1,且di=i

关键码集为 {47,7,29,11,16,92,22,8,3},
设:哈希表表长为m=11;
哈希函数为Hash(key)=key mod 11;
拟用线性探测法处理冲突。建哈希表如下:

image.png

解释:
① 47、7是由哈希函数得到的没有冲突的哈希地址;
② Hash(29)=7,哈希地址有冲突,需寻找下一个空的哈希地址:由H1=(Hash(29)+1) mod 11=8,哈希地址8为空,因此将29存入。
③ 另外,22、8、3同样在哈希地址上有冲突,也是由H1找到空的哈希地址的。
其中3 还连续移动了(二次聚集)

线性探测法的优点:只要哈希表未被填满,保证能找到一个空地址单元存放有冲突的元素;
线性探测法的缺点:可能使第i个哈希地址的同义词存入第i+1个哈希地址,这样本应存入第i+1个哈希地址的元素变成了第i+2个哈希地址的同义词,……,
因此,可能出现很多元素在相邻的哈希地址上“堆积”起来,大大降低了查找效率。
解决方案:可采用二次探测法或伪随机探测法,以改善“堆积”问题。

2) 二次探测法
仍举上例,改用二次探测法处理冲突,建表如下:
Hi=(Hash(key)±di) mod m
其中:Hash(key)为哈希函数
m为哈希表长度,m要求是某个4k+3的质数;
di为增量序列 1^2,-1 ^2,2 ^2,-2 ^2,…,q ^2


image.png

注:只有3这个关键码的冲突处理与上例不同,
Hash(3)=3,哈希地址上冲突,由
H1=(Hash(3)+1 ^2) mod 11=4,仍然冲突;
H2=(Hash(3)-1 ^2) mod 11=2,找到空的哈希地址,存入。

3) 若di=伪随机序列,就称为伪随机探测法

2、链地址法(拉链法)

基本思想:将具有相同哈希地址的记录(所有关键码为同义词)链成一个单链表,m个哈希地址就设m个单链表,然后用一个数组将m个单链表的表头指针存储起来,形成一个动态的结构。

设{ 47, 7, 29, 11, 16, 92, 22, 8, 3, 50, 37, 89 }的哈希函数为:
Hash(key)=key mod 11,
用拉链法处理冲突,则建表如图所示。


image.png

3、再哈希法(双哈希函数法)

Hi=RHi(key) i=1, 2, …,k
RHi均是不同的哈希函数,当产生冲突时就计算另一个哈希函数,直到冲突不再发生。
优点:不易产生聚集;
缺点:增加了计算时间。

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。

哈希表的查找及分析

明确:散列函数没有“万能”通式(杂凑法),要根据元素集合的特性而分别构造。
讨论:哈希查找的速度是否为真正的O(1)?
不是。由于冲突的产生,使得哈希表的查找过程仍然要进行比较,仍然要以平均查找长度ASL来衡量。
一般地,ASL依赖于哈希表的装填因子α,它标志着哈希表的装满程度。


image.png

0≤α≤1
α 越大,表中记录数越多,说明表装得越满,发生冲突的可能性就越大,查找时比较次数就越多。

例 已知一组关键字(19,14,23,1,68,20,84,27,55,11,10,79)
哈希函数为:H(key)=key MOD 13, 哈希表长为m=16,
设每个记录的查找概率相等
(1) 用线性探测再散列处理冲突,即Hi=(H(key)+di) MOD m


image.png
H(19)=6
H(14)=1
H(23)=10
H(1)=1     冲突,H1=(1+1) MOD16=2
H(68)=3
H(20)=7
H(84)=6   冲突,H1=(6+1)MOD16=7
                 冲突,H2=(6+2)MOD16=8
H(27)=1   冲突,H1=(1+1)MOD16=2
                 冲突,H2=(1+2)MOD16=3
                 冲突,H3=(1+3)MOD16=4
H(55)=3   冲突,H1=(3+1)MOD16=4
                 冲突,H2=(3+2)MOD16=5
H(11)=11
H(10)=10  冲突,H1=(10+1)MOD16=11
                  冲突,H2=(10+2)MOD16=12
H(79)=1    冲突,H1=(1+1)MOD16=2
                  冲突,H2=(1+2)MOD16=3
                  冲突,H3=(1+3)MOD16=4
                  冲突,H4=(1+4)MOD16=5
                  冲突,H5=(1+5)MOD16=6
                  冲突,H6=(1+6)MOD16=7
                  冲突,H7=(1+7)MOD16=8
                  冲突,H8=(1+8)MOD16=9
ASL=(1*6+2+3*3+4*1+9*1)/12=2.5

(2) 用二次探测再散列处理冲突,即Hi=(H(key)+di) MOD m


image.png
H(19)=6
H(14)=1
H(23)=10
H(1)=1冲突, H1=(1+12) MOD16=2
H(68)=3
H(20)=7
H(84)=6   冲突,H1=(6+12)MOD16=7
                 冲突,H2=(6﹣12)MOD16=5
H(27)=1   冲突,H1=(1+12 )MOD16=2
                 冲突,H2=(1 -12 )MOD16=0
H(55)=3   冲突,H1=(3+12)MOD16=4
H(11)=11
H(10)=10  冲突,H1=(10+12)MOD16=11
                  冲突,H2=(10 ﹣12 )MOD16=9
H(79)=1    冲突,H1=(1 +12 )MOD16=2
                  冲突,H2=(1﹣12)MOD16=0
                  冲突,H3=(1+ 22)MOD16=5
                  冲突,H4=(1﹣22)MOD16=13

ASL=(1*6+2*2+3*3+5*1)/12=2

(3) 用链地址法处理冲突

image.png

ASL=(16+24+31+41)/12=1.75

讨论:

1) 散列存储的查找效率到底是多少?
答:ASL与装填因子α有关!既不是严格的O(1),也不是O(n)
2)“冲突”是不是特别讨厌?
答:不一定!正因为有冲突,使得文件加密后无法破译!(单向散列函数不可逆,常用于数字签名和间接加密)。
利用了哈希表性质:源文件稍稍改动,会导致哈希表变动很大。

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