数据结构STL——golang实现哈希映射hashMap
作者：互联网
github仓库存储地址：https://github.com/hlccd/goSTL
概述
哈希映射（hash map），它是一个两层结构，即第一层以动态数组作为桶去存储元素，第二层存储hash值冲突的元素。
对于插入其中的任意一个元素来说，都可以计算其key的hash值然后将其映射到桶内对应位置，随后再插入即可。
hash映射最大的特点在于其查找、插入和删除都是O（1）的，但可能存在扩容和缩容的问题，此时其时间开销会增加。
原理
对于哈希映射来说，它需要做的主要是对key进行hash计算，将计算值映射到hash桶的对应位置，插入其中。
本次实现中，动态数组即hash桶复用之前实现过的vector，而当出现hash冲突时候以avl树存储存在冲突的值。
对于其桶的扩容和缩容来说，都可以依靠vector来完成，扩容缩容后重新将所有key-value插入即可。
当然，对于hash映射来说，最优的情况就是所有hash都不会冲突，即avl树仅有根节点，这样对于插入和删除都会更快一些，所以就需要尽可能的避免出现hash冲突的情况，即设计一个良好的hash函数。
一般来说，hash函数可以采用平方折半法、逐位累加法，考虑到数值类的遍历在诸位累计会消耗大量时间，故对于数值类型采用平方折半法，对于string类型采用逐位累加法。
vector的初始容量和最小容量为16，该值为经验值，设为16的时候hash冲突情况最小。
而对于扩容和缩容来说，需要一个扩容因子，即当前存储容量达到总容量的扩容因子的倍数时候需要扩容，反之当当前存储容量小于缩容后的扩容因子的倍数时则需要缩容。对于扩容因子来说，若设置的过小，虽然冲突的概率降低，但空间利用率也急剧下降，而当设置过大时，空间利用率提高了，但hash冲突的情况增多，需要的时间成本提高。本次实现中将扩容因子设为0.75。该值是根据泊松分布和指数分布计算出的出现冲突的可能性最小的最优解。
实现
hashMap哈希映射结构体，该实例存储第一层vector的指针，同时保存hash函数，哈希映射中的hash函数在创建时传入,若不传入则在插入首个key-value时从默认hash函数中寻找。
type hashMap struct {
arr *vector.Vector //第一层的vector
hash algorithm.Hasher //hash函数
size uint64 //当前存储数量
cap uint64 //vector的容量
mutex sync.Mutex //并发控制锁
}
索引结构体，存储key-value结构。
type node struct {
value interface{} //节点中存储的元素
num int //该元素数量
depth int //该节点的深度
left *node //左节点指针
right *node //右节点指针
}
接口
type hashMaper interface {
Iterator() (i *Iterator.Iterator) //返回一个包含hashMap容器中所有value的迭代器
Size() (num uint64) //返回hashMap已存储的元素数量
Cap() (num uint64) //返回hashMap中的存放空间的容量
Clear() //清空hashMap
Empty() (b bool) //返回hashMap是否为空
Insert(key, value interface{}) (b bool) //向hashMap插入以key为索引的value,若存在会覆盖
Erase(key interface{}) (b bool) //删除hashMap中以key为索引的value
GetKeys() (keys []interface{}) //返回hashMap中所有的keys
Get(key interface{}) (value interface{}) //以key为索引寻找vlue
}
New
新建一个hashMap哈希映射容器并返回，初始vector长度为16，若有传入的hash函数,则将传入的第一个hash函数设为该hash映射的hash函数。
func New(hash ...algorithm.Hasher) (hm *hashMap) {
var h algorithm.Hasher
if len(hash) == 0 {
h = nil
} else {
h = hash[0]
}
cmp := func(a, b interface{}) int {
ka, kb := a.(*indexes), b.(*indexes)
return comparator.GetCmp(ka.key)(ka.key, kb.key)
}
//新建vector并将其扩容到16
v := vector.New()
for i := 0; i < 16; i++ {
//vector中嵌套avl树
v.PushBack(avlTree.New(false, cmp))
}
return &hashMap{
arr: v,
hash: h,
size: 0,
cap: 16,
mutex: sync.Mutex{},
}
}
Iterator
以hashMap哈希映射做接收者，将该hashMap中所有保存的索引指针的value放入迭代器中。
func (hm *hashMap) Iterator() (i *Iterator.Iterator) {
if hm == nil {
return nil
}
if hm.arr == nil {
return nil
}
hm.mutex.Lock()
//取出hashMap中存放的所有value
values := make([]interface{}, 0, 1)
for i := uint64(0); i < hm.arr.Size(); i++ {
avl := hm.arr.At(i).(*avlTree.AvlTree)
ite := avl.Iterator()
es := make([]interface{}, 0, 1)
for j := ite.Begin(); j.HasNext(); j.Next() {
idx := j.Value().(*indexes)
es = append(es, idx.value)
}
values = append(values, es...)
}
//将所有value放入迭代器中
i = Iterator.New(&values)
hm.mutex.Unlock()
return i
}
Size
以hashMap哈希映射做接收者，返回该容器当前含有元素的数量，如果容器为nil返回0。
func (hm *hashMap) Size() (num uint64) {
if hm == nil {
return 0
}
return hm.size
}
Cap
以hashMap哈希映射做接收者，返回该容器当前容量，如果容器为nil返回0。
func (hm *hashMap) Cap() (num uint64) {
if hm == nil {
return 0
}
return hm.cap
}
Clear
以hashMap哈希映射做接收者，将该容器中所承载的元素清空，将该容器的size置0,容量置为16,vector重建并扩容到16。
func (hm *hashMap) Clear() {
if hm == nil {
return
}
hm.mutex.Lock()
//重建vector并扩容到16
v := vector.New()
cmp := func(a, b interface{}) int {
ka, kb := a.(*indexes), b.(*indexes)
return comparator.GetCmp(ka.key)(ka.key, kb.key)
}
for i := 0; i < 16; i++ {
v.PushBack(avlTree.New(false, cmp))
}
hm.arr = v
hm.size = 0
hm.cap = 16
hm.mutex.Unlock()
}
Empty
以hashMap哈希映射做接收者，判断该哈希映射中是否含有元素，如果含有元素则不为空,返回false，如果不含有元素则说明为空,返回true，如果容器不存在,返回true。
func (hm *hashMap) Empty() (b bool) {
if hm == nil {
return false
}
return hm.size > 0
}
Insert
以hashMap哈希映射做接收者，向哈希映射入元素e,若已存在相同key则进行覆盖,覆盖仍然视为插入成功，若不存在相同key则直接插入即可。
func (hm *hashMap) Insert(key, value interface{}) (b bool) {
if hm == nil {
return false
}
if hm.arr == nil {
return false
}
if hm.hash == nil {
hm.hash = algorithm.GetHash(key)
}
if hm.hash == nil {
return false
}
hm.mutex.Lock()
//计算hash值并找到对应的avl树
hash := hm.hash(key) % hm.cap
avl := hm.arr.At(hash).(*avlTree.AvlTree)
idx := &indexes{
key: key,
value: value,
}
//判断是否存在该avl树中
if avl.Count(idx) == 0 {
//avl树中不存在相同key,插入即可
avl.Insert(idx)
hm.size++
if hm.size >= hm.cap/4*3 {
//当达到扩容条件时候进行扩容
hm.expend()
}
} else {
//覆盖
avl.Insert(idx)
}
hm.mutex.Unlock()
return true
}
expend
以hashMap哈希映射做接收者，对原vector进行扩容，将所有的key-value取出,让vector自行扩容并清空原有结点，扩容后将所有的key-value重新插入vector中。
func (hm *hashMap) expend() {
//取出所有的key-value
idxs := make([]*indexes, 0, hm.size)
for i := uint64(0); i < hm.arr.Size(); i++ {
avl := hm.arr.At(i).(*avlTree.AvlTree)
ite := avl.Iterator()
for j := ite.Begin(); j.HasNext(); j.Next() {
idxs = append(idxs, j.Value().(*indexes))
}
}
cmp := func(a, b interface{}) int {
ka, kb := a.(*indexes), b.(*indexes)
return comparator.GetCmp(ka.key)(ka.key, kb.key)
}
//对vector进行扩容,扩容到其容量上限即可
hm.arr.PushBack(avlTree.New(false, cmp))
for i := uint64(0); i < hm.arr.Size()-1; i++ {
hm.arr.At(i).(*avlTree.AvlTree).Clear()
}
for i := hm.arr.Size(); i < hm.arr.Cap(); i++ {
hm.arr.PushBack(avlTree.New(false, cmp))
}
//将vector容量设为hashMap容量
hm.cap = hm.arr.Cap()
//重新将所有的key-value插入到hashMap中去
for i := 0; i < len(idxs); i++ {
key, value := idxs[i].key, idxs[i].value
hash := hm.hash(key) % hm.cap
avl := hm.arr.At(hash).(*avlTree.AvlTree)
idx := &indexes{
key: key,
value: value,
}
avl.Insert(idx)
}
}
Erase
以hashMap哈希映射做接收者，从hashMap中删除以key为索引的value，若存在则删除,否则直接结束,删除成功后size-1，删除后可能出现size<0.75/2*cap且大于16,此时要缩容。
func (hm *hashMap) Erase(key interface{}) (b bool) {
if hm == nil {
return false
}
if hm.arr == nil {
return false
}
if hm.hash == nil {
return false
}
hm.mutex.Lock()
//计算该key的hash值
hash := hm.hash(key) % hm.cap
avl := hm.arr.At(hash).(*avlTree.AvlTree)
idx := &indexes{
key: key,
value: nil,
}
//从对应的avl树中删除该key-value
b = avl.Erase(idx)
if b {
//删除成功,此时size-1,同时进行缩容判断
hm.size--
if hm.size < hm.cap/8*3 && hm.cap > 16 {
hm.shrink()
}
}
hm.mutex.Unlock()
return b
}
shrink
以hashMap哈希映射做接收者，对原vector进行缩容，将所有的key-value取出,让vector自行缩容并清空所有结点，当vector容量与缩容开始时不同时则视为缩容结束，随容后将所有的key-value重新插入vector中。
func (hm *hashMap) shrink() {
//取出所有key-value
idxs := make([]*indexes, 0, hm.size)
for i := uint64(0); i < hm.arr.Size(); i++ {
avl := hm.arr.At(i).(*avlTree.AvlTree)
ite := avl.Iterator()
for j := ite.Begin(); j.HasNext(); j.Next() {
idxs = append(idxs, j.Value().(*indexes))
}
}
//进行缩容,当vector的cap与初始不同时,说明缩容结束
cap := hm.arr.Cap()
for ; cap == hm.arr.Cap(); {
hm.arr.PopBack()
}
hm.cap = hm.arr.Cap()
//将所有的key-value重新放入hashMap中
for i := 0; i < len(idxs); i++ {
key, value := idxs[i].key, idxs[i].value
hash := hm.hash(key) % hm.cap
avl := hm.arr.At(hash).(*avlTree.AvlTree)
idx := &indexes{
key: key,
value: value,
}
avl.Insert(idx)
}
}
GetKeys
以hashMap哈希映射做接收者，返回该hashMap中所有的key。
func (hm *hashMap) GetKeys() (keys []interface{}) {
if hm == nil {
return nil
}
if hm.arr == nil {
return nil
}
hm.mutex.Lock()
keys = make([]interface{}, 0, 1)
for i := uint64(0); i < hm.arr.Size(); i++ {
avl := hm.arr.At(i).(*avlTree.AvlTree)
ite := avl.Iterator()
es := make([]interface{}, 0, 1)
for j := ite.Begin(); j.HasNext(); j.Next() {
idx := j.Value().(*indexes)
es = append(es, idx.key)
}
keys = append(keys, es...)
}
hm.mutex.Unlock()
return keys
}
Get
以hashMap哈希映射做接收者，以key寻找到对应的value并返回。
func (hm *hashMap) Get(key interface{}) (value interface{}) {
if hm == nil {
return
}
if hm.arr == nil {
return
}
if hm.hash == nil {
hm.hash = algorithm.GetHash(key)
}
if hm.hash == nil {
return
}
hm.mutex.Lock()
//计算hash值
hash := hm.hash(key) % hm.cap
//从avl树中找到对应该hash值的key-value
info := hm.arr.At(hash).(*avlTree.AvlTree).Find(&indexes{key: key, value: nil})
hm.mutex.Unlock()
if info == nil {
return nil
}
return info.(*indexes).value
}
使用示例
package main
import (
"fmt"
"github.com/hlccd/goSTL/data_structure/hashMap"
)
func main() {
m:=hashMap.New()
for i:=1;i<=17;i++{
m.Insert(i,i)
}
fmt.Println("size=",m.Size())
keys:=m.GetKeys()
fmt.Println(keys)
for i:=0;i< len(keys);i++{
fmt.Println(m.Get(keys[i]))
}
for i:=m.Iterator().Begin();i.HasNext();i.Next(){
fmt.Println(i.Value())
}
for i:=0;i< len(keys);i++{
m.Erase(keys[i])
}
}
注：由于过程中的增删过程是并发执行的，所以其结果和下方示例并不完全相同
size= 17
[1 8 16 2 14 3 4 9 12 5 15 17 6 10 13 7 11]
1
8
16
2
14
3
4
9
12
5
15
17
6
10
13
7
11
1
8
16
2
14
3
4
9
12
5
15
17
6
10
13
7
11
时间开销
注：插入的是随机数，即可能出现重复插入覆盖的问题，所以数值会≤max
package main
import (
"fmt"
"github.com/hlccd/goSTL/data_structure/hashMap"
"math/rand"
"time"
)
func main() {
max := 3000000
num := 0
r := rand.New(rand.NewSource(time.Now().UnixNano()))
tm := time.Now()
m := make(map[int]bool)
for i := 0; i < max; i++ {
num=r.Intn(4294967295)
m[num] = true
}
fmt.Println("map消耗时间:", time.Since(tm))
thm := time.Now()
hm := hashMap.New()
for i := 0; i < max; i++ {
num=r.Intn(4294967295)
hm.Insert(uint64(num), true)
}
fmt.Println("hashmap添加消耗时间:", time.Since(thm))
thmd := time.Now()
keys:=hm.GetKeys()
for i := 0; i < len(keys); i++ {
hm.Get(keys[i])
}
fmt.Println("size=",hm.Size())
fmt.Println("hashmap遍历消耗时间:", time.Since(thmd))
}
map消耗时间: 484.6992ms
hashmap添加消耗时间: 4.6206379s
size= 2999043
hashmap遍历消耗时间: 2.2020792s
标签：arr,hash,hashMap,STL,value,golang,key,hm 来源： https://blog.csdn.net/l2975/article/details/122146538