C语言哈希表概念超详细讲解
目录
- 1. 哈希概念
- 2. 哈希冲突
- 3. 哈希实现
- 3.1 闭散列(哈希表)
- 3.1.1 闭散列的细节
- 3.1.2 优化后的闭散列
- 3.2 扩散列(哈希桶)
- 3.2.1 扩散列的细节
- 4. 哈希表和哈希桶的比较
- 5. 结尾语
1. 哈希概念
哈希其实在学排序时已经用过了,就是计数排序。计数排序也是用的一种映射关系。
比如对此数组进行 计数排序 :1 1 9 9 9 3 3 8 8
我用的是绝对映射 ,所以开辟的数组空间 它的大小 必须 能映射到 最大的元素。
但是 对于哈希来讲,可以用决定映射嘛?当然不可以,如果是绝对映射会造成很大的空间浪费。所以 哈希 用的是 取模的方式来存 数据。
比如 : 哈希表 的空间 我给定 只能存放 10个元素
存进来的数 对10进行取模 ,那么必定可以存方到 这个哈希表中。
比如:存 100 ,它对10取模得 0,那它就存在第一个位置;存 52 ,它对10进行取模得 2,那它就存到 下标为 2的位置。
也就是说 无论多大的数据,都可以存到哈希表中。但是 有两个 问题:
- 数据都能进行取模吗?假如我要求哈希表中存的是一个字符串,字符串不能进行取模运算,该怎么办?这就是数据可否哈希的问题,我们要把存进哈希表的数据,变为可哈希数据。
- 如果我存的是 4,下一次我要存的是 14。由于 4的位置已经被占了,我存的 14 该存放到何处?要是直接存,就意味着前面存的 4 会被覆盖,造成数据丢失。这就是哈希冲突问题。
2. 哈希冲突
造成了哈希冲突,得解决哈希冲突问题。
这里给出两种解决手段:
闭散列:也叫开放定址法,当发生哈希冲突时,如果哈希表未被装满,说明在哈希表中必然还有空位置,那么可以把key存放到冲突位置中的“下一个” 空位置中去。
它相当于 如果我本来要存的位置,已经被占了,那么我就要在哈希表中找一个空位置存放。开散列:开散列法又叫链地址法(开链法),首先对关键码集合用散列函数计算散列地址,具有相同地址的关键码归于同一子集合,每一个子集合称为一个桶,各个桶中的元素通过一个单链表链接起来,各链表的头结点存储在哈希表中。
这种办法是常用的,它相当于 哈希表 每个位置 都存的是一个哈希桶,如果发送哈希冲突,直接就放在哈希桶里就行了。
3. 哈希实现
哈希表其实就是一个数组,数组中存的是节点数据,发生哈希冲突后,采用的是往后找空位置的方法。
图解:
(1) 10 % 6 == 4,所以插入到下标为4的位置
(2) 20%6==2,插入到下标为2的位置
(3)12%6 == 0,插入到下标为0的位置。
(4)22%6 == 4,插入到下标为4的位置,发现已经有数据了,所以向后找空位置。
(5)44%6 == 2,插入到下标为2的位置,发现已经有数据了,所以向后找空位置。
哈希桶其实就是一个数组,数组中存的是节点链表,发生哈希冲突后,是直接插入到节点链表中。
如果是哈希桶,存放上面的数据,是什么样的呢?
图解:
它相当于把发生冲突的数据 挂在了 冲突位置的下面。
3.1 闭散列(哈希表)
#include<vector> #include<iostream> using namespace std; namespace hash_table { enum status { Empty, Exist, Delete }; template<class K,class V> struct hashdate { pair<K, V> _kv; status _status = Empty; }; template<class K,class V> class close_hashtable { typedef hashdate<K, V> Node; private: vector<Node> _tables; size_t _n = 0; public: Node* find(const K& key) { if (_tables.size() == 0) return nullptr; size_t start = key % _tables.size(); size_t i = 0; size_t index = start + i; while (_tables[index]._status != Empty) { if (_tables[index]._kv.first == key && _tables[index]._status == Exist) return &_tables[index]; i++; index = start + i; index %= _tables.size(); } return nullptr; } bool erase(const K& key) { Node* ret = find(key); if (ret == nullptr) return false; ret->_status = Delete; _n -= 1; return true; } bool insert(const pair<K,V>& kv) { Node* ret = find(kv.first); if (ret) { return false; } if (_tables.size() == 0 || _n * 10 / _tables.size() >= 7) { size_t newsize = _tables.size() == 0 ? 10 : _tables.size() * 2; close_hashtable<K, V> tmp; tmp._tables.resize(newsize); for (size_t i = 0; i < _tables.size(); i++) { tmp.insert(_tables[i]._kv); } _tables.swap(tmp._tables); } size_t start = kv.first % _tables.size(); size_t i = 0; size_t index = start + i; while (_tables[index]._status == Exist) { i++; index = start + i; index %= _tables.size(); } _tables[index]._kv = kv; _tables[index]._status = Exist; _n += 1; return true; } }; }
以上就是闭散列的实现。我们来一步一步的解析以上代码。
(1) 用枚举常量来 标记 哈希表中 每个位置的状态,状态有 空,不为空,被删除。
大家可能会对 被删除这个状态产生疑问,一个位置 不就是 有数据和没数据吗?主要是大家想 如果 直接物理上删除,把位置 状态设置为 空,那么 就会影响后面的数据。
比如:删除 5 这个数据、
直接将 5 的位置 设置为空,那么 15 这个数据 会受到影响。因为 对 哈希表大小取模后,等于 5 的 不一定只有 5,还有 15,25,35。如果 将 5位置直接设置 为 空,就相当于 后面的数据中 已经没有 15,25,35 了。具体我们往下看查找的实现。
enum status { Empty, Exist, Delete };
(2) 哈希表中的数据类型,以及哈希表的底层结构
哈希表中的数据类型,是一个结构体 ,包括了 一个键值对和状态:
template<class K,class V> struct hashdate { pair<K, V> _kv; // 默认状态为空 status _status = Empty; };
哈希表的底层结构,可以是一个数组,还得有一个 无符号整数用来处理 哈希表中数据的个数:
typedef hashdate<K, V> Node; private: vector<Node> _tables; size_t _n = 0;
(3) 哈希表的查找
Node* find(const K& key) { if (_tables.size() == 0) return nullptr; size_t start = key % _tables.size(); size_t i = 0; size_t index = start + i; while (_tables[index]._status != Empty) { if (_tables[index]._kv.first == key && _tables[index]._status == Exist) return &_tables[index]; i++; index = start + i; index %= _tables.size(); } return nullptr; }
注意: while循环中,它的条件是 _tables[index]._status != Empty 说明 即使当下位置状态是 Delete 也会往后找 要查找的数据。这也解释了上文中所述。
找到了的条件是 (_tables[index]._kv.first == key && _tables[index]._status == Exist)
找到了返回 数据的地址,找不到 返回 空。
(4) 哈希表的插入
bool insert(const pair<K,V>& kv) { // 去重 Node* ret = find(kv.first); if (ret) { return false; } // 扩容,后面讲,大家可能对这个条件有疑问 if (_tables.size() == 0 || _n * 10 / _tables.size() >= 7) { size_t newsize = _tables.size() == 0 ? 10 : _tables.size() * 2; close_hashtable<K, V> tmp; tmp._tables.resize(newsize); for (size_t i = 0; i < _tables.size(); i++) { tmp.insert(_tables[i]._kv); } _tables.swap(tmp._tables); } size_t start = kv.first % _tables.size(); size_t i = 0; size_t index = start + i; // 找空的位置 while (_tables[index]._status == Exist) { i++; index = start + i; index %= _tables.size(); } // 插入操作 _tables[index]._kv = kv; _tables[index]._status = Exist; _n += 1; return true; }
扩容是有说法的,首先我们要知道什么时候需要扩容?
- 如果为空,必然需要扩容,默认给 10 个大小即可。
- 当有效数据个数 除以 数组大小 大于等于 0.7 时,需要扩容
其实 有效数据个数 除以 数组大小 被称为 载荷因子,当载荷因子 大于 0.7时,就说明需要扩容了。这是大佬们搞出来的,我们还需要知道,载荷因子 越大就说明 填入哈希表的元素越多,越可能发送哈希冲突。
扩容的操作,我是 创建了一个新的哈希表,然后把原表中的数据插入到新表中。这里还有一个坑,就是,可不可以 直接将旧表的数据拷贝到新表中,答案是 不行。
举个例子:
原表是 :
新表是:
直接拷贝的话是这样的:
看图也懂了哈,扩容后的表 是需要重新插入数据,因为 位置 可能会发送改变。
扩容完了,就是插入了,如果当下的位置是 Delete 或者 Eempty 那么就可以直接插入;否则就需要向后面查找空的位置,进行插入。
(5) 哈希表的删除
bool erase(const K& key) { Node* ret = find(key); if (ret == nullptr) return false; ret->_status = Delete; _n -= 1; return true; }
删除很简单,就是将那个位置的状态改为 Delete,然后有效数据个数 减一 就行了。
3.1.1 闭散列的细节
首先,上面的哈希表其实还有问题。
比如: 不是所有的数据都可以取模,这个问题,并没有解决,上面实现是 直接取模。
所以还需要实现一个 将数据转为可哈希数据的仿函数。为什么是仿函数呢?因为 数据类型较多,情况不一,这里还用到了模板特化的知识,大家坐稳扶好。
template<class K> struct Hash { size_t operator()(const K& key) { return key; } }; template<> struct Hash<string> { size_t operator()(const string& key) { size_t value = 0; for (auto ch : key) { value *= 31; value += ch; } return value; } };
第二个就是模板的特化, 它的作用就是 将string对象 可以转换 成 整型(可哈希)。至于为什么每次都乘以 31 ,这也是大佬的手法,因为多次测试后发现,乘以 31 会使 哈希冲突少一些。
默认情况下,就是直接返回 key,也就是默认情况下都是可哈希的。
如果 你要哈希一个自定义对象,那么还得是用模板的特化,自己处理。
所以有了仿函数之后,我们就不必担心,传过去的数据是否能够 被哈希了,靠仿函数去处理。具体怎么用,后面会给出完整代码。
其次,还有一个问题,就是 线性探索和二次探索:
大家可能对这俩词不陌生,也就是哈希表中,发生哈希冲突后,查找空位置时,是连续的查找空位置还是 平方次的跳跃的查找。
当然是二次查找更优秀一些,上面的程序用的是线性探索,也就是 那个 i++
,它就是连续的往后查找。为什么呢?因为 如果是线性探索,它会比较拥挤,连续位置太多,从而引发踩踏效应,也就导致,每次来的数据,都需要去找空位置。
二次探索很简单,把 i++ 变成 i =i *i。
3.1.2 优化后的闭散列
enum status { Empty, Exist, Delete }; template<class K> struct Hash { size_t operator()(const K& key) { return key; } }; template<> struct Hash<string> { size_t operator()(const string& key) { size_t value = 0; for (auto ch : key) { value *= 31; value += ch; } return value; } }; template<class K,class V> struct hashdate { pair<K, V> _kv; status _status = Empty; }; template<class K,class V,class Hashfunc = hash<K>> class close_hashtable { typedef hashdate<K, V> Node; private: vector<Node> _tables; size_t _n = 0; public: Node* find(const K& key) { if (_tables.size() == 0) return nullptr; Hashfunc hf; size_t start = hf(key)% _tables.size(); size_t i = 0; size_t index = start + i; while (_tables[index]._status != Empty) { if (_tables[index]._kv.first == key && _tables[index]._status == Exist) return &_tables[index]; i = i*i; index = start + i; index %= _tables.size(); } return nullptr; } bool erase(const K& key) { Node* ret = find(key); if (ret == nullptr) return false; ret->_status = Delete; _n -= 1; return true; } bool insert(const pair<K,V>& kv) { Node* ret = find(kv.first); if (ret) { return false; } if (_tables.size() == 0 || _n * 10 / _tables.size() >= 7) { size_t newsize = _tables.size() == 0 ? 10 : _tables.size() * 2; close_hashtable<K, V> tmp; tmp._tables.resize(newsize); for (size_t i = 0; i < _tables.size(); i++) { tmp.insert(_tables[i]._kv); } _tables.swap(tmp._tables); } Hashfunc hf; size_t start = hf(kv.first) % _tables.size(); size_t i = 0; size_t index = start + i; while (_tables[index]._status == Exist) { i = i*i; index = start + i; index %= _tables.size(); } _tables[index]._kv = kv; _tables[index]._status = Exist; _n += 1; return true; } };
3.2 扩散列(哈希桶)
template<class K,class V> struct HashNode { pair<K, V> _kv; HashNode<K,V>* _next; HashNode(const pair<K, V>& kv) :_kv(kv), _next(nullptr) { } }; template<class K,class V,class Hashfunc = Hash<K>> class link_hashtable { typedef HashNode<K, V> Node; private: vector<Node*> _tables; size_t _n = 0; public: Node* find(const K& key) { if (_tables.size() == 0) return nullptr; Hashfunc hf; size_t index = hf(key) % _tables.size(); Node* cur = _tables[index]; while (cur) { if (cur->_kv.first == key) return cur; else cur = cur->_next; } return nullptr; } bool erase(const K& key) { Node* ret = find(key); if (ret == nullptr) { return false; } Hashfunc hf; size_t index = hf(key) % _tables.size(); Node* pre = nullptr; Node* cur = _tables[index]; while (cur) { Node* next = cur->_next; if (cur->_kv.first == key) { if (pre == nullptr) { _tables[index] = next; } else { pre->_next = next; } delete cur; _n -= 1; return true; } else { pre = cur; cur = next; } } return false; } bool insert(const pair<K,V>& kv) { Node* ret = find(kv.first); if (ret) { return false; } Hashfunc hf; if (_n == _tables.size()) { size_t newSize = _tables.size() == 0 ? 10 : _tables.size() * 2; vector<Node*> newTables; newTables.resize(newSize); for (size_t i = 0; i < _tables.size(); ++i) { Node* cur = _tables[i]; while (cur) { Node* next = cur->_next; size_t index = hf(cur->_kv.first) % newTables.size(); // 头插 cur->_next = newTables[index]; newTables[index] = cur; cur = next; } _tables[i] = nullptr; } _tables.swap(newTables); } size_t index = hf(kv.first) % _tables.size(); Node* newnode = new Node(kv); newnode->_next = _tables[index]; _tables[index] = newnode; } }; }
(1) 哈希桶的节点以及底层结构
哈希桶的节点是一个单向链表,它得有数据,是一个键值对,还得有 下一个节点的指针。
template<class K,class V> struct HashNode { pair<K, V> _kv; HashNode<K,V>* _next; HashNode(const pair<K, V>& kv) :_kv(kv), _next(nullptr) { } };
哈希桶的底层,是一个数组,数组中存的是节点的指针,当然还得有一个有效数据的个数,它是用于判断是否需要扩容的。
template<class K,class V,class Hashfunc = Hash<K>> class link_hashtable { typedef HashNode<K, V> Node; private: vector<Node*> _tables; size_t _n = 0; public: }
(2) 哈希桶的查找
查找也简单呢,就是迭代往下查找,如果找到就返回,位置的指针,找不到就返回空。
Node* find(const K& key) { if (_tables.size() == 0) return nullptr; Hashfunc hf; size_t index = hf(key) % _tables.size(); Node* cur = _tables[index]; while (cur) { if (cur->_kv.first == key) return cur; else cur = cur->_next; } return nullptr; }
(3) 哈希桶的插入
bool insert(const pair<K,V>& kv) { Node* ret = find(kv.first); if (ret) { return false; } Hashfunc hf; if (_n == _tables.size()) { size_t newSize = _tables.size() == 0 ? 10 : _tables.size() * 2; vector<Node*> newTables; newTables.resize(newSize); for (size_t i = 0; i < _tables.size(); ++i) { Node* cur = _tables[i]; while (cur) { Node* next = cur->_next; size_t index = hf(cur->_kv.first) % newTables.size(); // 头插 cur->_next = newTables[index]; newTables[index] = cur; cur = next; } // 将旧桶置空 _tables[i] = nullptr; } _tables.swap(newTables); } size_t index = hf(kv.first) % _tables.size(); Node* newnode = new Node(kv); newnode->_next = _tables[index]; _tables[index] = newnode; }
先考虑插入的数据的key有没有重复,如果重复了那就直接返回。其实就是个头插,中间代码很多是扩容,我们先不考虑扩容,其实 插入的代码就是:
size_t index = hf(kv.first) % _tables.size(); Node* newnode = new Node(kv); newnode->_next = _tables[index]; _tables[index] = newnode;
扩容的话,和哈希表同理,扩完容之后,哈希桶的位置可能会变化,所以要自己完成重新插入工作,不过扩容的条件不再是 载荷因子 >=0.7,而是 载荷因子等于 1时才扩容。
(4) 哈希桶的删除
bool erase(const K& key) { Node* ret = find(key); if (ret == nullptr) { return false; } Hashfunc hf; size_t index = hf(key) % _tables.size(); // 前一个节点 Node* pre = nullptr; //桶的第一个节点 Node* cur = _tables[index]; while (cur) { // 桶的下一个节点 Node* next = cur->_next; // 找到要删除的节点 if (cur->_kv.first == key) { // 头删 if (pre == nullptr) { _tables[index] = next; } // 中间删或者尾删 else { pre->_next = next; } delete cur; _n -= 1; return true; } else { // 往桶下面迭代 pre = cur; cur = next; } } }
一上来 先检查要删除的数据是否存在,存在就往下走,不存在直接返回。
然后就是 找要删除的数据在那个桶中:
Hashfunc hf; size_t index = hf(key) % _tables.size();
再就是 在这个桶中 删除,我们需要考虑几件事:
- 桶中是单向链表,删除的话我需要维护链表的关系,所以需要记录删除数据的前一个数据
- 要删除的节点如果是头节点,就不需要维护和前一个数据的关系,因为它就是第一个
- 要删除的节点在中间或者最后,那就需要维护和前一个的关系
3.2.1 扩散列的细节
扩散列是有极端情况的,比如 我开辟的数组大小是 10 ,插入的数据是 10,20,30,40,50,60 …… 10000000000,这些数据都插入到了一个桶里面。
会导致哈希桶变成这样:
会发现,效率退化了,哈希的查找一般情况是O(1) ,但是这种情况下,退化成O(n)了。所以应该怎么办?大佬其实是给出解决方案的,就是一个桶中的元素超过了某一个量,那么就会将这个桶中的数据用红黑树组织起来,对于这个量jave和C++还不一样。
这就是所谓的桶中种树。
但是上面的哈希桶,我没有支持这种高级操作,我觉得只要了解这个事情就行了,至于实现,也是可以的,但是对于我们要学习哈希,没太大帮助。
4. 哈希表和哈希桶的比较
哈希桶处理溢出,需要增设链接指针,似乎增加了存储开销。
事实上: 由于哈希表必须保持大量的空闲空间以确保搜索效率,如二次探查法要求装载因子a <= 0.7,而表项所占空间又比指针大的多,所以使用链地址法反而比开地址法节省存储空间。
哈希表处理哈希冲突用的是抢占别的位置,可能会导致数据比较阻塞,也就是每进来一个数据都需要去抢占别人的位置。
哈希桶处理哈希冲突用的是在冲突位置,增加链节点的方法,但是有可能造成,单向链表太长从而影响效率,所以需要将单向链表变为红黑树管理起来。
5. 结尾语
学完哈希,能干什么?说实话哈希很重要,学数据结构,你说你不会哈希,那么就相当于你白学数据结构了,就是这么夸张哈,以后工作也会大量用到哈希的。所以大家加油。在我的下一篇文章中,会利用哈希桶去实现unordered_map和unordered_set,也算是用上了哈希。当然位图呀,布隆过滤器呀,海量处理数据等 都会用到哈希。
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