1.解释:使用了映射函数,把值映射到对应的位置,key-> address, address是表中的存储位置,不是实际的地址;
2.Hash 函数设计, 分布合理,冲突少,利用率平衡,利用率高了,冲突多,利用率低了,冲突小点;
(1)直接定址发:
address(key) = key -2000
(2)平方取中法, 对关键字进行平方运算,然后取中间的几个数字做为hash地址
address(key) =str( math.pow(key, 2) )[2, -2]
(3)折叠法, 关键的字做一个运算
address(key) = key[0] + key[1] + key[2]
(4)除留取余
知道hash表带最大长度m, 取不大于m的质数p,对关键字进行取余运算
address(key) = key%p
p的选取很重要,因为p选择的好,可以最大限度降低冲突,p一般选择小于m的最大质数
3.Hash表的大小选择;
(1)根据存储的数量和分布来选择;
(2)动态分配,这时候需要重新计算hash地址;redis 中就有这种模式
4.冲突解决;
(1)开发定址法:冲突后按照一定的策略需要寻找空位
(2)链地址法:链地址法
5.hashtable 的桶数选择质数的原因
设有一个哈希函数
H( c ) = c % N;
当N取一个合数时,最简单的例子是取2^n,比如说取2^3=8,这时候
H( 11100(二进制) ) = H( 28 ) = 4
H( 10100(二进制) ) = H( 20 )= 4
这时候c的二进制第4位(从右向左数)就”失效”了,也就是说,无论第c的4位取什么值,都会导致H( c )的值一样.这时候c的第四位就根本不参与H( c )的运算,这样H( c )就无法完整地反映c的特性,增大了导致冲突的几率.
取其他合数时,都会不同程度的导致c的某些位”失效”,从而在一些常见应用中导致冲突.
但是取质数,基本可以保证c的每一位都参与H( c )的运算,从而在常见应用中减小冲突几率.
下面是自己实现的一个简单的hashTable, 很多问题没有考虑进去,也没有编译测试,仅作为理解
如果想看C++ STL源码,可以参考
#include <stdio.h> #define M 100 #define Hash_key = 29 template <class T> struct HashNode { T data; int key; int isNull; HashNode<T>* pNext; HashNode(){ pNext = NULL; isNull = 1; } }; template <class T> class HashTable { private: HashNode<T> m_HashNodes[M]; int getHashAddress(int key) { return key % Hash_key; } public: HashTable(){ // for (i=0; i<M; i++) { // m_HashNodes[i].isNull = 0; // } } bool insert(int key,T data) { int address = this.getHashAddress(key); if (m_HashNodes[address].isNull == 1) { m_HashNodes[address].data = data; m_HashNodes[address].isNull == 0; } else { // while (m_HashNodes[address].isNull == 0 && address <M) { // 线性探测法, 开发地址法 // address++; // } // if (address == M) { // return false; // } // HashNode<T>* pTmpNode = m_HashNodes[address].pNext; // 链地址法 HashNode<T>* pCurNode = NULL while (pTmpNode != NULL) { pCurNode = pTmpNode; pTmpNode = pTmpNode->pNext; } pCurNode->pNext = new HashNode<T>(); pCurNode->pNext->data = data; pCurNode->pNext->key = key; pCurNode->pNext->isNull = 0; } } HashNode<T> find(int key) { int address = this.getHashAddress(key); HashNode<T> node = m_HashNodes[address]; if (node.key == key){ return &node.data; } else { pCur = m_HashNodes[address].pNext; while (pCur != NULL){ if (pCur->key == key) { return pCur; } else { pCur = pCur->pNext; } } return NULL } } }