題注
《面試寶典》有相關習題,但思路相對不清晰,排版有錯誤,作者對此參考相關書籍和自己觀點進行了重寫,供大家參考。
1.基本概念
若結構中存在關鍵字和K相等的記錄,則必定在f(K)的存儲位置上。由此,不需比較便可直接取得所查記錄。稱這個對應關系f為散列函數(Hash function),按這個思想建立的表為散清單。
對不同的關鍵字可能得到同一散列位址,即key1≠key2,而f(key1)=f(key2),這種現象稱沖突。具有相同函數值的關鍵字對該散列函數來說稱做同義詞。綜上所述,根據散列函數H(key)和處理沖突的方法将一組關鍵字映象到一個有限的連續的位址集(區間)上,并以關鍵字在位址集中的“象”作為記錄在表中的存儲位置,這種表便稱為散清單,這一映象過程稱為散列造表或散列,所得的存儲位置稱散列位址。
若對于關鍵字集合中的任一個關鍵字,經散列函數映象到位址集合中任何一個位址的機率是相等的,則稱此類散列函數為均勻散列函數(Uniform Hash function),這就是使關鍵字經過散列函數得到一個“随機的位址”,進而減少沖突。
2.常用的構造散列函數的方法
散列函數能使對一個資料序列的通路過程更加迅速有效,通過散列函數,資料元素将被更快地定位。
[1]直接定址法:取關鍵字或關鍵字的某個線性函數值為散列位址。即H(key)=key或H(key) = a•key + b,其中a和b為常數(這種散列函數叫做自身函數)
[2]數字分析法: 一般取一些大一點的素數,效果更好點。
[3]平方取中法:計算關鍵值再取中間r位形成一個2^r位的表。
[4]折疊法:把所有字元的ASCII碼加起來 (對于字元串)。
[5]随機數法:選擇一個随機函數,取關鍵字的随機函數值為它的哈希位址,即H(key)=random(key),其中random為随機函數。通常關鍵字長度不等時采用此法構造哈希函數較恰當。
[6]除留餘數法:取關鍵字被某個不大于散清單表長m的數p除後所得的餘數為散列位址。即 H(key) = key MOD p,p<=m。不僅可以對關鍵字直接取模,也可在折疊、平方取中等運算之後取模。對p的選擇很重要,一般取素數或m,若p選的不好,容易産生同義詞。這是一種最簡單,也是最常用的構造哈希函數的方法。
[7]針對字元串的一些常用方法,比如ELFHash和BKDRHash(更易于編寫,效率不錯)
3.處理沖突的方法
[1]開放定址法;Hi=(H(key) + di) MOD m, i=1,2,…, k(k<=m-1),其中H(key)為散列函數,m為散清單長,di為增量序列,可有下列三種取法:
di=1,2,3,…, m-1,稱線性探測再散列;
di=1^2, -1^2, 2^2,-2^2,3^2, …, ±k^2,(k<=m/2)稱二次探測再散列;
di=僞随機數序列,稱僞随機探測再散列。
[2]再散列法/再哈希法:Hi=RHi(key), i=1,2,…,k RHi均是不同的散列函數,即在同義詞産生位址沖突時計算另一個散列函數位址,直到沖突不再發生,這種方法不易産生“聚集”,但增加了計算時間。
[3]鍊位址法(拉鍊法)
[4]建立一個公共溢出區
4.查找的性能分析
散清單的查找過程基本上和造表過程相同。一些關鍵碼可通過散列函數轉換的位址直接找到,另一些關鍵碼在散列函數得到的位址上産生了沖突,需要按處理沖突的方法進行查找。在介紹的三種處理沖突的方法中,産生沖突後的查找仍然是給定值與關鍵碼進行比較的過程。是以,對散清單查找效率的量度,依然用平均查找長度來衡量。
查找過程中,關鍵碼的比較次數,取決于産生沖突的多少,産生的沖突少,查找效率就高,産生的沖突多,查找效率就低。是以,影響産生沖突多少的因素,也就是影響查找效率的因素。影響産生沖突多少有以下三個因素:
[1]散列函數是否均勻;
[2]處理沖突的方法;
[3]散清單的裝填因子。
散清單的裝填因子定義為:α=填入表中的元素個數 /散清單的長度。
α是散清單裝滿程度的标志因子。由于表長是定值,α與“填入表中的元素個數”成正比,是以,
u α越大,填入表中的元素較多,産生沖突的可能性就越大;
u α越小,填入表中的元素較少,産生沖突的可能性就越小。
實際上,散清單的平均查找長度是裝填因子α的函數,隻是不同處理沖突的方法有不同的函數。
5.簡單的Hash表實作
template <typename _Type>
class HashTable
{
public:
HashTable(int Length)
{
Element = new _Type[Length];
for(int i=0;i<Length;i++)
{
Element[i] = -1;
}
this->Length = Length;
Count = 0;
}
~HashTable()
{
delete[] Element;
}
// Hash函數
virtual int Hash(_Type Data)
{
return Data % Length;
}
// 再散列法
virtual int ReHash(int Index,int Count)
{
return ((Index + Count) % Length);
}
// 查找某個元素是否在表中
virtual bool SerachHash(_Type Data,int& Index)
{
Index = Hash(Data);
int Count = 0;
while(Element[Index] != -1 && Element[Index] != Data)
{
Index = ReHash(Index,++Count);
}
return (Data == Element[Index] ? true :false);
}
virtual int SerachHash(_Type Data)
{
int Index = 0;
if(SerachHash(Data,Index))
{
return Index;
}
else
{
return -1;
}
}
// 插入元素
bool InsertHash(_Type Data)
{
int Index = 0;
if(Count < Length && !SerachHash(Data,Index))
{
Element[Index] = Data;
Count++;
return true;
}
return false;
}
// 設定Hash表長度
void SetLength(int Length)
{
delete[] Element;
Element = new _Type[Length];
for(int i=0;i<Length;i++)
{
Element[i] = -1;
}
this->Length = Length;
}
// 删除某個元素
void Remove(_Type Data)
{
int Index = SerachHash(Data);
if(Index != -1)
{
Element[Index] = -1;
Count--;
}
}
// 删除所有元素
void RemoveAll()
{
for(int i=0;i<Length;i++)
{ Element[i] = -1;
}
Count = 0;
}
void Print()
{
for(int i=0;i<Length;i++)
{
printf("%d",Element[i]);
}
printf("\n");
}
protected:
_Type* Element; // Hash表
int Length; // Hash表大小
int Count; // Hash表目前大小
};
void main()
{
HashTable<int> H(10);
printf("Hash Length(10)Test:\n");
int Array[6] = {49,38,65,97,13,49};
for(int i=0;i<6;i++)
{
printf("%d\n",H.InsertHash(Array[i]));
}
H.Print();
printf("Find(97):%d\n",H.SerachHash(97));
printf("Find(49):%d\n",H.SerachHash(49));
H.RemoveAll();
H.SetLength(30);
printf("Hash Length(30)Test:\n");
for(int j=0; j<6; j++)
{
printf("%d\n",H.InsertHash(Array[j]));
}
H.Print();
printf("Find(97):%d\n",H.SerachHash(97));
printf("Find(49):%d\n",H.SerachHash(49));
system("pause");
}