散列(hash) 表
1、
》》 散列函数:一个把查找表中的关键字映射成该关键字对应的地址的函数,记为 Hash(key)=Addr ,
### 散列函数可能会把两个或者两个以上的不同关键字映射到同一地址,称这种情况为“冲突”,
这些发生碰撞的不同关键字称为同义词。
### 一方面好的散列函数应尽量减少冲突的出现;另一方面,由于这样的冲突总是不可避免的,
所以还要设计处理冲突的方法。
》》 散列表:是根据关键字而直接进行访问的数据结构。也就是说,散列表建立了关键字和存储地址
之间的一种直接映射关系。
### 理想情况下,对散列表进行查找的时间复杂度为 O(1),即与表中元素个数无关。
2、散列函数的构造方法
》》 在构造散列函数时,必须注意以下几点:
1)、散列函数的定义域必须包含全部需要存储的关键字,而值域的范围则依赖于散列表的大小或
地址范围。
2)、散列函数计算出来的地址应该能等概率、均匀分布在整个地址空间,从而减少冲突的发生。
3)、散列函数应该尽量简单,能够在较短的时间内就计算出任一关键字对应的散列地址。
》》 常用的散列函数:
1)、直接地址法
直接取关键字的某个线性函数值为散列地址,散列函数为:
H(key) = a * key + b
式子中的 a 和 b 都是常数。这种计算最简单,并且不会产生冲突。它适合关键字的分布基本连续
的情况,若关键字分布不连续,空位较多,将造成存储空间的浪费。
2)、除留余数法
这是一种最简单、最常用的方法,假定散列表表长为 m ,取一个不大于 m 但最接近或者等于
m 的质数 p ,利用以下公式把关键字转换成散列地址。散列函数为:
H(key) = key % p
除留余数法的关键是选好 p ,使得每一个关键字通过该函数转换后等概率地映射到散列空间
上的任一地址,从而尽可能减少冲突的可能性。
3)、数字分析法
设关键字 r 进制数(如十进制),而 r 进制数码在各位上出现的频率不一定相同,可能在某些
位上分布均匀些,每种数码出现的机会均等;而在某些位上分布不均匀,只有某几种数码经常出现,
则应选数码分布较为均匀的若干位作为散列地址。这种方法适合于已知的关键字集合,如果更换了
关键字,就需要重新构造新的散列函数。
4)、平方取中法
取关键字的平方值的中间几位作为散列地址。具体取多少位要看实际情况而定。这种方法得到的
散列地址与关键字的每一位都有关系,使得散列地址分布比较均匀。适用于关键字的每一位都不够
均匀或者均小于散列地址所需的位数。
5)、折叠法
将关键字分割成位数相同的几部分(最后一部分的位数可以短一些),然后取这几部分的叠加和
作为散列地址,这种方法称为折叠法。关键字位数很多,而且关键字中每一位上数字分布大致均匀
时,可以采用折叠法得到散列地址。
3、处理冲突的方法:【为产生冲突的关键字寻找下一个“空”的 Hash 地址】
方法一:开放地址法
》》 所谓开放地址法,指的是可存放新表项的空闲地址既向它的同义词表项开放,又向它的非
同义词表项开放。其数学递推公式为:
*** i = 1 , 2 , 3 , ..., k (k <= m-1)
*** m 表示散列表的表长度
*** 为增量序列【重点】
》》 当选取某一增量序列后,则对应的处理方法是确定的。通常有以下四种取法:
1)、线性探测法
当 = 1 , 2 , .... , m-1 ,称为线性探测法。这种方法的特点是:
冲突发生时,顺序查看表中下一个单元,直到找出一个空闲单元或查遍全表。
线性探测法可能使第 i 个散列地址的同义词存入第 i +1 个散列地址,
这样本应该写入第 i + 1 个散列地址的元素就争夺第 i +2 个散列地址的元素的
地址。。。。,从而造成大量元素在相邻的散列地址上“ 聚集 ”(或堆积)起来,
大大降低了查找效率。
2)、平方探测法
当 ,m 必须是一个可以表示成
4K + 3 的质数,又称为“二次探测法”。
平方探测法是一种较好的处理冲突的方法,可以避免出现“ 堆积 ”问题,它的缺点是
不能探测到散列表上的所有单元,但至少能探测到一半单元。
3)、 再散列法
当 ,又称为“ 双散列法 ” 。需要使用两个散列函数,当通过第一个
散列函数 H(Key) 得到的地址发生冲突时,则利用第二个散列函数 计算
该关键字的地址增量。再散列法中,最多经过 m-1 次遍历表中所有为位置,回到
位置。
4)、伪随机序列法
当 = 伪随机数序列,称为“ 伪随机序列法”。
注意:在开放地址的情形下,不能随便物理删除表中已有的元素,因为若删除元素将会截断其他
具有相同散列地址的元素的查找地址。若想删除一个元素时,给它做一个删除标记,进行逻辑删
除。但这样做的副作用是:在执行多次删除后,表面上看起来散列表很满,实际上有许多位置没有
利用,因此需要定期维护散列表,要把删除标记的元素物理删除。
方法二:拉链法
》》 为了避免非同义词发生冲突,可以把所有的同义词存储在同一个线性链表中,这个线性链表
中由其散列地址唯一标识。
》》 假设散列地址 i 的同义词链表的头指针存放在散列表的第 i 个单元中,因而查找、插入和删除
操作主要在同义词链中进行。拉链法适用于经常进行插入和删除的情况。
》》 拉链法处理冲突的散列表
4、
》》 散列表的查找效率取决于三个因素: 散列函数、处理冲突的方法、装填因子。
》》 装填因子:散列表的装填因子一般记为 ,定义为一个表的装满程度,即:
散列表的平均查找长度 “ 依赖于散列表的装填因子 ” ,而不直接依赖于 n 或者 m 。直观地看,
越大,表示装填的记录越 “ 满 ” ,发生冲突的可能性就越大,反之发生冲突的可能性越小。