室友竟只在2021的最后一天就学会了哈希表
作者：互联网
哈希表
哈希概念
通过某种函数(hashFunc)使元素的存储位置与它的关键码之间能够建立一一映射的关系，那么在查找时通过该函数可以很快找到该元素
哈希方法中使用的转换函数称为哈希(散列)函数，构造出来的结构称为哈希表(Hash Table)(或者称散列表)
映射方式
①直接定址法
用数组与数据的相对映射或绝对位置建立索引关系，此时增删查改时间复杂度O（1）
缺陷：
1.如果数据范围很大，直接定制法会浪费大量的空间
2.不能处理字符串，浮点数等数据，无法被拿来作为数组的索引
适用于：整数，并且数据集中的情况
②除留余数法
解决数据范围很大的问题
但是除留余数法存在哈希冲突（不同关键字通过相同哈希哈数计算出相同的哈希地址，该种现象称为哈希冲突或哈希碰撞）
解决哈希冲突
1.闭散列（开放定址法）
①线性探测
线性探测会导致踩踏效应（连续的位置出现冲突）
②二次探测
二次探测相对线性探测数据更分散，能有效缓解踩踏效应
负载因子（载荷因子）=存储的有效数据个数/空间大小
负载因子越大，冲突的概率越高，增删查改的效率就会越低，空间利用率越高
负载因子越小，冲突的概率越低，增删查改的效率就会越高，空间利用率越低
所以哈希表一个重要的问题就是控制负载因子的大小
③结点的设计
为了判断数组的某一个位置是否为空，我们用State来标识数组中数据的状态
//枚举出数据的三种状态
enum State
{
EMPTY,//空
EXITS,//存在
DELETE,//被删除 删除时只需要将状态修改为DELETE，这样实现"假"删除
};
template<class K,class V>
struct HashData
{
//每一个数据结点 存于vector
//kv结构
pair<K, V> _kv;
State _state = EMPTY;
};
④查找操作
当查找为空时就没找到，我们控制负载因子大小小于0.8，所以一定会存在空位置
HashData<K,V>* Find(const K& key)
{
//判断是否为空
if (_table.size() == 0)
{
return nullptr;
}
HashFunc hf;
size_t start = hf(key) % _table.size();
size_t index = start;
size_t i = 1;
while (_table[index].state != EMPTY)
{
//找到了
if (_table[index]._state==EXITS && _table[index]._kv.first == key)
{
return &_table[index];
}
//往后查找
//线性探测 二次探测只需改为 index=start+i*i;
index =start+ i;
index %= _table.size();
++i;
}
return nullptr;
}
⑤插入操作
插入操作需要注意增容问题，增容后，数据必须重新映射
bool Insert(const pair<K, V>& kv)
{
//判断是否存在
HashData<K,V>* ret = Find(kv.first);
if (ret)
{
return false;
}
//size==0
if (_table.size() == 0)
{
_table.resize(10);
}
//计算负载因子
else if ((double)_n/(double)_table.size()>0.8)
{
//增容后所有数据必须重新映射进新数组
//重新创建HashTable对象 复用其insert函数
HashTable<K, V,HashFunc> newHashTable;
newHashTable.resize(2 * _table.size());
//遍历原Table的数据
for (auto& e : _table)
{
if (e._state == EXITS)
{
//复用Insert
newHashTable.Insert(e._kv);
}
}
_table.swap(newHashTable._table);
}
HashFunc hf;
//如果访问大于size<capacity 的数据
size_t start = hf(kv.first) % _table.size();
size_t index = start;
size_t i = 1;
//线性探测或者二次探测
while (_table[index]._state == EXITS)
{
index += start+i;
index %= _table.size();
++i;
}
_table[index]._kv = kv;
_table[index]._state = EXITS;
++_n;
}
⑥删除操作
找到后只需修改状态即可
bool Erase(const K& key)
{
//查找
HashData<K, V>* ret = Find(key);
if (ret == nullptr)
{
return false;
}
else
{
//修改结点状态
ret->_state = DELETE;
--_n;
return true;
}
}
完整代码
#pragma once
#include<vector>
#include<iostream>
using namespace std;
//closeHash
namespace tzc
{
enum State
{
EMPTY,
EXITS,
DELETE,
};
template<class K,class V>
struct HashData
{
pair<K, V> _kv;
State _state = EMPTY;
};
template<class K>
struct HashFunc
{
int operator()(int i)
{
return i;
}
};
template<>
struct HashFunc<string>
{
size_t operator()(const string& s)
{
//return s[0];
size_t value = 0;
for (auto ch : s)
{
value += ch;
value *= 131;
}
return value;
}
};
struct pairHashFunc
{
size_t operator()(const pair<string, string>& kv)
{
size_t value = 0;
//以KEY作为标准
for (auto& ch : kv.first)
{
value += ch;
value *= 131;
}
return value;
}
};
template<class K, class V,class HashFunc>
class HashTable
{
public:
bool Insert(const pair<K, V>& kv)
{
//判断是否存在
HashData<K,V>* ret = Find(kv.first);
if (ret)
{
return false;
}
//size==0
if (_table.size() == 0)
{
_table.resize(10);
}
//计算负载因子
else if ((double)_n/(double)_table.size()>0.8)
{
//增容后所有数据必须重新映射进新数组
//重新创建HashTable对象 复用其insert函数
HashTable<K, V,HashFunc> newHashTable;
newHashTable.resize(2 * _table.size());
for (auto& e : _table)
{
if (e._state == EXITS)
{
//复用插入
newHashTable.Insert(e._kv);
}
}
_table.swap(newHashTable._table);
}
HashFunc hf;
size_t start = hf(kv.first) % _table.size();//table[]
size_t index = start;
size_t i = 1;
//线性探测或者二次探测
while (_table[index]._state == EXITS)
{
index += start+i;
index %= _table.size();
++i;
}
_table[index]._kv = kv;
_table[index]._state = EXITS;
++_n;
}
HashData<K,V>* Find(const K& key)
{
//判断是否为空
if (_table.size() == 0)
{
return nullptr;
}
HashFunc hf;
size_t start = hf(key) % _table.size();
size_t index = start;
size_t i = 1;
while (_table[index].state != EMPTY)
{
//找到了
if (_table[index]._state==EXITS && _table[index]._kv.first == key)
{
return &_table[index];
}
//往后查找
//线性探测 二次探测只需改为 index=start+i*i;
index =start+ i;
index %= _table.size();
++i;
}
return nullptr;
}
bool Erase(const K& key)
{
HashData<K, V>* ret = Find(key);
if (ret == nullptr)
{
return false;
}
else
{
ret->_state = DELETE;
--_n;
return true;
}
}
private:
vector<HashData<K,V>> _table;
size_t _n;//数组中存的数据的个数
};
}
哈希存在的问题
对于下列语句：
size_t start = hf(kv.first) % _table.size();
当key存储的是string，自定义类型等数据时，不能转换成为映射关系存储在哈希表中
这时就需要自己实现对应的仿函数来转换key取模
template<class K>
struct HashFunc
{
int operator()(int i)
{
return i;
}
};
//模板特化
template<>
struct HashFunc<string>
{
size_t operator()(const string& s)
{
//return s[0];
size_t value = 0;
for (auto ch : s)
{
value += ch;
value *= 131;
}
return value;
}
可以看出如果一个类型去做map/set的key需要能支持比较大小
去做unordered_map/unordered_set的key需要能转换成整形(支持取模)以及能比较相等
2.开散列
开散列–哈希桶/拉链法
数组中存储结构体的单链表指针
①结点设计
vector存储的结点
template<class K,class V>
struct HashNode
{
pair<K, V> _kv;
HashNode<K, V>* _kv;
HashNode(const pair<K, V>& kv)
:_next(__nullptr)
,_kv(kv)
{
}
};
HashTable所包含的私有成员
vector<Node*> _table;
size_t _n = 0;//有效数据个数
②插入操作
增容：约定当负载因子等于1时，需要增容重整，遍历旧表中的结点插入到新表中
哈希表重整方法一：巧妙地复用了insert的方法
bool Insert(const pair<K.V>& kv)
{
if (Find(kv.first))
{
return false;
}
if (_n == _table.size())
{
//开辟新的vector
vector<Node*> newtable;
size_t newSize = _table.size() == 0 ? 11: _table.size() * 2;
newtable.resize(GetNextPrime(_table.size()), nullptr);
//遍历旧的表
for (size_t i = 0; i < _table.size(); ++i)
{
if (_table[i])
{
Node* cur = _table[i];
while (cur)
{
Node* next = cur->_next;
size_t index = cur->_kv.first % newtable.size();
//头插法
cur->_next = _table[index];
_table[index] = cur;
cur = next;
}
_table[i] = nullptr;
}
}
//旧的与新的交换
_table.swap(newtable);
}
HashFunc fc;
size_t index = fc(kv.first) % _table.size();
Node* newnode = new Node(kv);
//头插
newnode->_next = _table[index];
_table[index] = newnode;
++_n;
return true;
}
哈希表重整方法二：通过不断地将旧桶结点的头结点插入到新的对应的vector，来实现了重整
bool Insert(const pair<K.V>& kv)
{
if (Find(kv.first))
{
return false;
}
if (_n == _table.size())
{
vector<Node*> newtable(sizeof(_table.size()),(Node*)0);
//遍历旧结点
for(size_t i=0;i<_table.size();i++)
{
Node* cur=_table[i];
while(cur)
{
//找出结点在哪个桶
HashFunc fc;
size_t cur_bucket= fc(cur.first) % _table.size();
//四步微妙的操作
//1.将cur的下一个结点拿到该桶的头部
_table[i]=cur->next;
//2,3:将cur结点用头插法插入新的vector中
cur->next=newtable[cur_bucket];
newtable[cur_bucket]=cur;
//4.cur重新成为旧桶的头部
cur=_table[i];
}
}
_table.swap(newtable);
}
HashFunc fc;
size_t index = fc(kv.first) % _table.size();
Node* newnode = new Node(kv);
//头插
newnode->_next = _table[index];
_table[index] = newnode;
++_n;
return true;
}
③查找操作
Node* Find(const K& key)
{
if (_table.size() == 0)
{
return false;
}
HashFunc fc;
size_t index = fc(key) % _table.size();
Node* cur = _table[index];
while(cur)
{
if (cur->_kv.first == key)
{
return cur;
}
else
{
cur = cur->_next;
}
}
return nullptr;
}
④删除操作
bool Erase(const K& key)
{
HashFunc fc;
size_t index = fc(key) % _table.size();
Node* prev = nullptr;
Node* cur = _table[index];
while (cur)
{
if (cur->_kv.first == key)
{
//删除的是头结点
if (_table[index] == cur)
{
_table[index] = cur->_next;
}
else
{
prev->_next = cur->_next;
}
--_n;
delete cur;
return true;
}
prev = cur;
cur = cur->_next;
}
}
哈希桶的优势：
1.空间利用率高
2.极端情况（全部冲突）还有解决方案
哈希桶冲突的解决
如果此时数据集中在某几个桶上，在查找，删除时，时间复杂度会非常大,可能等于O（N）
1.所以可以控制负载因子
而开散列的负载因子可能会大于1，所以控制负载因子一般在[0,1]
2.其次在数据不多的时候，负载因子很低，但这大部分数据都冲突了
可以采用在数据多的这个桶，将其数据结构改成红黑树
桶的大小的设计：
尽量让表的大小是素数，这样更不容易冲突
const int PRIMECOUNT = 28;
const size_t primeList[PRIMECOUNT] ={
53ul, 97ul, 193ul, 389ul, 769ul, 1543ul, 3079ul, 6151ul, 12289ul,
24593ul, 49157ul, 98317ul, 196613ul, 393241ul, 786433ul, 1572869ul, 3145739ul,
6291469ul,12582917ul, 25165843ul, 50331653ul, 100663319ul, 201326611ul, 402653189ul, 805306457ul, 1610612741ul, 3221225473ul, 4294967291ul};
size_t GetNextPrime(size_t prime)
{
size_t i = 0;
for(; i < PRIMECOUNT; ++i)
{
if(primeList[i] > primeList[i])
return primeList[i];
}
return primeList[i];
}
封装
①迭代器
迭代器除了传当前结点指针，还应该传入该哈希表
因为迭代器走到一个桶的末尾结点时，++找不到下一个桶的位置
这时传入哈希表，重新计算下一个桶的位置
// 前置声明 //定义的时候才给默认参数
template<class K, class T, class KeyOfT, class HashFunc>
class HashTable;
// 迭代器
template<class K, class T, class KeyOfT, class HashFunc = Hash<K>>
struct __HTIterator
{
typedef HashNode<T> Node;
typedef __HTIterator<K, T, KeyOfT, HashFunc> Self;
typedef HashTable<K, T, KeyOfT, HashFunc> HT;
Node* _node;
HT* _pht;
//传给迭代器哈希表
__HTIterator(Node* node, HT* pht)
:_node(node)
, _pht(pht)
{}
Self& operator++()
{
// 1、逐个遍历每个桶的结点
if (_node->_next)
{
_node = _node->_next;
}
//到下一个桶
else
{
//size_t index = HashFunc()(KeyOfT()(_node->_data)) % _pht->_table.size();
KeyOfT kot;
HashFunc hf;
size_t index = hf(kot(_node->_data)) % _pht->_table.size();
++index;
while (index < _pht->_table.size())
{
if (_pht->_table[index])
{
//_pht访问私有成员需要申明友元
_node = _pht->_table[index];
return *this;
}
//为空桶
else
{
++index;
}
}
_node = nullptr;
}
return *this;
}
//底层实现用的是单向链表，并没有重载--
T& operator*()
{
return _node->_data;
}
T* operator->()
{
return &_node->_data;
}
bool operator != (const Self& s) const
{
return _node != s._node;
}
bool operator == (const Self& s) const
{
return _node == s.node;
}
};
②hash functions
hash fuctions是仿函数，解决存储的值的取模的问题
①针对char,int，long等本身就是整数型别，直接返回值
②对string，以及内置类型需要进行特殊的运算后才能返回
并且返回的值要考虑产生的哈希冲突的问题
//转化Key，实现取模运算
template<class K>
struct Hash
{
size_t operator()(const K& key)
{
return key;
}
};
// 特化string
template<>
struct Hash < string >
{
size_t operator()(const string& s)
{
// BKDR Hash
size_t value = 0;
for (auto ch : s)
{
value += ch;
value *= 131;
}
return value;
}
};
③哈希表
//结点存储T
template<class T>
struct HashNode
{
HashNode<T>* _next;
T _data;
HashNode(const T& data)
:_next(nullptr)
, _data(data)
{}
};
template<class K, class T, class KeyOfT, class HashFunc = Hash<K>>
class HashTable
{
typedef HashNode<T> Node;
template<class K, class T, class KeyOfT, class HashFunc>
friend struct __HTIterator;//类模板参数友元
public:
typedef __HTIterator<K, T, KeyOfT, HashFunc> iterator;
HashTable() = default; // 显示指定生成默认构造
//深拷贝
HashTable(const HashTable& ht)
{
_n = ht._n;
_table.resize(ht._table.size());
for (size_t i = 0; i < ht._table.size(); i++)
{
Node* cur = ht._table[i];
while (cur)
{
Node* copy = new Node(cur->_data);
// 遍历插入
copy->_next = _table[i];
_table[i] = copy;
cur = cur->_next;
}
}
}
HashTable& operator=(HashTable ht)
{
_table.swap(ht._table);
swap(_n, ht._n);
return *this;
}
~HashTable()
{
for (size_t i = 0; i < _table.size(); ++i)
{
Node* cur = _table[i];
while (cur)
{
Node* next = cur->_next;
delete cur;
cur = next;
}
_table[i] = nullptr;
}
}
//计算表中桶的个数
size_t bucket_count()const
{
return _table.size();
}
iterator begin()
{
size_t i = 0;
while (i < _table.size())
{
if (_table[i])
{
return iterator(_table[i], this);
}
++i;
}
return end();
}
iterator end()
{
return iterator(nullptr, this);
}
size_t GetNextPrime(size_t prime)
{
const int PRIMECOUNT = 28;
static const size_t primeList[PRIMECOUNT] =
{
53ul, 97ul, 193ul, 389ul, 769ul,
1543ul, 3079ul, 6151ul, 12289ul, 24593ul,
49157ul, 98317ul, 196613ul, 393241ul, 786433ul,
1572869ul, 3145739ul, 6291469ul, 12582917ul, 25165843ul,
50331653ul, 100663319ul, 201326611ul, 402653189ul, 805306457ul,
1610612741ul, 3221225473ul, 4294967291ul
};
size_t i = 0;
for (; i < PRIMECOUNT; ++i)
{
if (primeList[i] > prime)
return primeList[i];
}
return primeList[i];
}
//计算最大桶的个数
size_t maxbucket_count()const
{
return primeList[PRIMECOUNT-1];
}
//哈希桶实现
pair<iterator, bool> Insert(const T& data)
{
KeyOfT kot;
// 找到了
auto ret = Find(kot(data));
if (ret != end())
return make_pair(ret, false);
HashFunc hf;
// 负载因子到1时，进行增容
if (_n == _table.size())
{
vector<Node*> newtable;
//size_t newSize = _table.size() == 0 ? 8 : _table.size() * 2;
//newtable.resize(newSize, nullptr);
newtable.resize(GetNextPrime(_table.size()));
// 遍历取旧表中节点，映射到新表中
for (size_t i = 0; i < _table.size(); ++i)
{
if (_table[i])
{
Node* cur = _table[i];
while (cur)
{
Node* next = cur->_next;
size_t index = hf(kot(cur->_data)) % newtable.size();
// 头插
cur->_next = newtable[index];
newtable[index] = cur;
cur = next;
}
_table[i] = nullptr;
}
}
_table.swap(newtable);
}
size_t index = hf(kot(data)) % _table.size();
Node* newnode = new Node(data);
// 头插
newnode->_next = _table[index];
_table[index] = newnode;
++_n;
return make_pair(iterator(newnode, this), true);
}
iterator Find(const K& key)
{
if (_table.size() == 0)
{
return end();
}
KeyOfT kot;//取key
HashFunc hf;//转化key取模
size_t index = hf(key) % _table.size();
Node* cur = _table[index];
while (cur)
{
if (kot(cur->_data) == key)
{
return iterator(cur, this);
}
else
{
cur = cur->_next;
}
}
return end();
}
bool Erase(const K& key)
{
size_t index = hf(key) % _table.size();
Node* prev = nullptr;
Node* cur = _table[index];
while (cur)
{
if (kot(cur->_data) == key)
{
if (_table[index] == cur)
{
_table[index] = cur->_next;
}
else
{
prev->_next = cur->_next;
}
--_n;
delete cur;
return true;
}
prev = cur;
cur = cur->_next;
}
return false;
}
private:
vector<Node*> _table;
size_t _n = 0; // 有效数据的个数
};
UnorderedSet
运用set是方便能够快速找到元素
底层是红黑树的set具有自动排序的功能（中序遍历），而底层是哈希表的UnorderedSet就没有
namespace tzc
{
template<class K>
class unordered_set
{
//取key
struct SetKeyOfT
{
const K& operator()(const K& k)
{
return k;
}
};
public:
typedef typename OpenHash::HashTable<K, K, SetKeyOfT >::iterator iterator;
iterator begin()
{
return _ht.begin();
}
iterator end()
{
return _ht.end();
}
pair<iterator, bool> insert(const K k)
{
return _ht.Insert(k);
}
private:
OpenHash::HashTable<K, K, SetKeyOfT> _ht;//开散列实现的哈希表
};
}
UnorderedMap
namespace tzc
{
template<class K, class V>
class unordered_map
{
//取Key
struct MapKeyOfT
{
const K& operator()(const pair<K, V>& kv)
{
return kv.first;
}
};
public:
typedef typename OpenHash::HashTable<K, pair<K, V>, MapKeyOfT>::iterator iterator;
iterator begin()
{
return _ht.begin();
}
iterator end()
{
return _ht.end();
}
pair<iterator, bool> insert(const pair<K, V>& kv)
{
return _ht.Insert(kv);
}
V& operator[](const K& key)//重载[]
{
pair<iterator, bool> ret = _ht.Insert(make_pair(key, V()));
return ret.first->second;
}
private:
OpenHash::HashTable<K, pair<K, V>, MapKeyOfT> _ht;
};
}
标签：index,return,cur,室友,2021,哈希,table,kv,size 来源： https://blog.csdn.net/hbbfvv1h/article/details/121953059