前言:
此时咱们对“数据结构哈希函数例题”都比较关注,姐妹们都需要剖析一些“数据结构哈希函数例题”的相关资讯。那么小编也在网摘上汇集了一些有关“数据结构哈希函数例题””的相关知识,希望各位老铁们能喜欢,看官们一起来学习一下吧!摘要
哈希表整体结构就是一个数组,元素的结构是 key-value 形式,因为 key 可以是任意可能类型,那么就需要一个标准性的生成唯一索引方式,所以就引出哈希值这个名称。本文在介绍哈希表时,也着重的说明哈希值,了解哈希值的背景以及生成逻辑,才能更好地理解哈希表。
上期使用红黑树实现映射结构,这样的结构满足 Key 必须具备可比性,元素有顺序地分布这两个特点。在实际的应用场景中,存在结构中的元素是不需要有序的,并且 Key 也不具备可比较性,哈希表完全满足这样的应用场景。
比如设计一个公司的通讯录,存放所有员工的通讯信息,就可以拿手机号作为 index,员工的名称、职位等作为 value。用哈希表的方式可以将添加、删除和搜索的时间复杂度控制在 O(1)。
这时创建一个数组,手机号作为 index,然后存放 value。这样能将复杂度控制在 O(1),但是这种空间换时间的方式也造成了一些其他问题,比如空间复杂度大(需要更多的空间),空间使用率极其低,非常浪费内存空间。
哈希表就是空间换时间的处理方式,但是做了优化,在空间和时间两个纬度中达到适当的平衡。
哈希表也叫做散列表,整体结构就是一个数组,哈希表会将 key 用哈希函数处理之后返回 hash(哈希值),hash 就是哈希表中的 index这样的处理方式就可以满足搜索时间是 O(1),这样的处理方式就可以满足搜索时间是 O(1)。因为哈希表中的 key 可能不具备可比较性,所以要做哈希处理。
在执行哈希函数之后返回的 hash,可能会出现相同的情况,这样的情况就是哈希冲突。解决哈希冲突常见的方法有这三种:
开放定址法:按照一定规则向其他地址探测,直到遇见空的位置插入;再哈希法:设计多个哈希函数,避免出现 hash 相同的情况;链地址法:比如通过链表将相同 index 的元素串联起来。
JDK1.8 解决哈希冲突的方式就是使用链地址法,其中的链表就是通过链表+红黑树的组合来实现。比如当哈希表中的容量大于等于 64,并且单向链表的节点数大于 8 时,转换为红黑树,不满足这个条件时就使用单向链表。
哈希函数是生成哈希值的实现方法,哈希函数的实现步骤大致分为两步:
生成 key 的哈希值(哈希值为整数值)key 的哈希值与数组的大小进行相关运算,生成一个索引值
public int hash(Object key) { return hash_code(key) % table.length;}
hash_code 是生成哈希值的函数,也可以直接用 JAVA 中的标准函数 hashCode()。
这里可以用 & 位运算替换 % 运算,来提高效率。因为 & 位运算是二进制运算,所以在设计数组的时候,需要将数组的长度设计为 2 的幂次方。
public int hash(Object key) { return hash_code(key) & table.length;}
一个良好的哈希函数,可以让生成的哈希值分布更加均匀,减少哈希冲突的次数,最终可以提升哈希表的性能。
Key 的常见类型可能有证书、浮点数、字符串或者自定义对象,不同的类型生成哈希值的方式也会不一样,但是目标是一致的,就是尽量让每个 Key 的哈希值唯一,尽量让 Key 中的所有信息参与运算。
比如在 Java 中,Long 的哈希值实现如下代码:
public static int hashCode(long value) { return (int)(value ^ (value) >>> 32));}
这里的 >>> 和 ^ 就是将高 32 bit 和低 32 bit 混合计算出 32 bit 的哈希值。
在计算字符串的哈希值时,可以将字符串拆解成若干个字符,比如 jack,将它拆解成 j、a、c、k(字符的本质就是一个整数,所以 jack 的哈希值可以表示为 j * n3 + a * n2 + c * n1 + k * n0,表达式也可以写成 [(j * n + a) * n + c] * n + k,代码实现如下:
String string = "jack";int hashCode = 0;int len = string.length();for (int i = 0; i < len; i++) { char c = string.charAt(i); hashCode = 31 * hashCode + c;}
看上面代码时,可以发现,表达式中的 n 使用的是 31 这个数字,那么为什么用 31 呢?
因为 31 不仅符合 22 - 1 , 而且它还是个奇素数(既是技术,又是素数,还是质数),素数和其他数相乘的结果比其他方式更容易产生唯一性,减少哈希冲突。
JDK 中,乘数 n 也是用 31,31 也是经过观测分布结果后的选择,关于 31 的变体可以有以下几种:
31 * i = (25 - 1) * i = i * 25 - i = (i << 5) - i
标签: #数据结构哈希函数例题 #建立哈希表算法