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  • 使用CuckooSwitch进行可扩展的高性能以太网转发
  • 开放地址法哈希表构建,使用纯C语言实现,利用了泛型的思想进行编写。
  • 哈希表构建方法

    千次阅读 2017-04-15 15:45:28
    平方取中法:先通过求关键字的平方值扩大相近数的差别,然后根据长度取中间的几位数作为散列函数值。除余法:它是以长m来除关键字,取其余数作为散列地址,即 h(key)=key%m相乘取整法:首先用关键字key乘上某个...

    平方取中法:先通过求关键字的平方值扩大相近数的差别,然后根据表长度取中间的几位数作为散列函数值。

    除余法:它是以表长m来除关键字,取其余数作为散列地址,即 h(key)=key%m

    相乘取整法:首先用关键字key乘上某个常数A(A大于0小于1)并抽取出key.A的小数部分;然后用m乘以该小数后取整

    随机数法:选择一个随机函数,取关键字的随机函数值为它的散列地址

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  • JAVA哈希表构建(拉链法)

    千次阅读 2018-07-15 19:21:02
    哈希表是一个用途很广泛的数据结构,常用于需要进行大集合搜索的地方,比如腾讯QQ。对于上线的用户我们需要将其添加到一个集合中,以便对其进行各种处理。那么这个集合该采取哪种数据结构呢?最基本的数据结构就两种...

      哈希表是一个用途很广泛的数据结构,常用于需要进行大集合搜索的地方,比如腾讯QQ。对于上线的用户我们需要将其添加到一个集合中,以便对其进行各种处理。那么这个集合该采取哪种数据结构呢?最基本的数据结构就两种:链表和数组。在前面的文章中,我们曾经比较过链表和数组的优缺点。链表适用于插入和删除操作较多的集合,但是不适用于取值操作多的集合。而数组不适用于插入和删除操作较多的集合,但是适用于取值操作较多的集合。然而很不幸的是,对于QQ而言。它既有很多插入删除操作也有很多取值操作。每当用户上下线,我们都需要立即将这个用户从集合中添加删除。而当用户上线时,我们需要将它与所有已经上线的用户比较一遍,来确定这个账号是不是已经在线了,防止重新登陆。这样一来,无论是链表还是数组,都无法很好地适用于这个场景。因此,今天我们就来介绍一个介于数组和链表之间的数据结构——哈希表。

    一、哈希表的结构

    哈希表又被称为数组链表。当插入删除操作和取值操作都较频繁时,我们可以采用哈希表来作为集合的数据结构。

    定义:哈希表(Hash table,也叫散列表),是根据关键码值(Key value)而直接进行访问的数据结构。也就是说,它通过把关键码值映射到表中一个位置来访问记录,以加快查找的速度。这个映射函数叫做散列函数,存放记录的数组叫做散列表。大致结构如下

    特点:

    1.第一列是一个数组。因此我们在查找每一个链表头结点位置所耗费的时间复杂度都是常数1;

    2.每一行都是一个链表。理论上,这个链表可以无限扩大。实际上当然是不行的,我们可以设想两种极端情况。一种是链表的长度远远大于头结点数组的长度,那么这时这个哈希表其实就相当于一个链表,它取值操作的时间复杂度还是接近n。另一种情况就是链表的长度远远小于头结点数组的长度,那么这时这个哈希表其实就相当于一个数组,它插入和删除操作的时间复杂度还是接近n。为了避免这两种极端情况的出现,我们引入了一个控制变量peakValue(当前哈希表的数据个数/数组长度)。如果这个值超过了某一界限,我们就对当前的哈希表进行重构。

    3.每一次存放和取出数据,都是先找到对应的行号(即头结点的位置),然后再去遍历该行链表中的各个数据。

    二、哈希表的构建思路

    基本思路:首先我们需要开辟一个连续的数组来储存每个头结点,这个数组的大小是固定的。每当我们取到一个待加入的键值对时,首先要将其封装成一个节点。然后根据key计算出相应的hashcode,这个hashcode会定位到唯一的一个链表头。最后再把数据放到这个链表里面。

    需要实现的方法

    1.添加数据put()

    2.获取数据get()

    3.返回当前哈希表的大小size()

    4.展示当前的哈希表构成show()

    5.哈希表的重构rehash()——私有方法

    6.具体的添加数据的方法input()——私有方法

    这个方法里面实现了具体的数据添加方法,其实就是把rehash()和put()两个方法的共同部分给提取了出来,实现代码的复用

    三、源代码

    //构建一个Hashtable类
    public class Hashtable {
    	
    	//定义一个节点类,里面定义了每一个节点所需要的数据
    	public class Node {
    		Node next;//指向下一节点
    		Object key;//键值
    		Object data;//数据域
    		
    		//节点的构造函数
    		public Node(Object key,Object data) {
    			this.key=key;
    			this.data=data;
    		}
    	}
    	
    	public Node[] Headlist=new Node[1];//申请一个定长数组
    	public int size=0;//记录当前hash表的元素个数
    	public float peakValue=1.7f;//定义一个峰值,如果当前hash存储的元素个数超过这个峰值就进行rehash
            
            //主函数入口
    	public static void main(String[] args) {
    		//定义一定数量的键值对
    		String[] key= {"a","b","c","d","e","f","g","i"};
    		String[] data= {"1","2","3","4","5","6","7","8"};
    		
    		//初始化哈希表
    		Hashtable table=new Hashtable();
    		for(int i=0;i<key.length;i++) {
    			//将每一个键值对一一加到构造好的哈希表中
    			table.put(key[i], data[i]);
    			System.out.println("展示当前的hash表");
    			//展示每一次添加数据之后的哈希表构成
    			table.show();
    		}
    		for(int i=0;i<key.length;i++) {
    			//根据键值从哈希表中获取相应的数据
    			String data1=(String)table.get(key[i]);
    			System.out.print(data1+" ");
    		}
    	}
    	 
    	//往哈希表中添加一个键值对
    	public void put(Object key,Object data) {
    		//判断当前的哈希表容量是否已经达到峰值,如果达到峰值,就hash表的重构
    		if((size*1.0)/Headlist.length>peakValue) rehash();
    		//调用hash函数获取键值对应的hashcode,从而定位到相应的头结点
    		int index=hash(key,Headlist.length);
    		//把当前的节点封装成Node节点类
    		Node node=new Node(key,data);
    		//加入哈希表
    		input(node,Headlist,index);	
    		size++;
    	}
    	
    	//设计一个添加函数,实现代码的复用
    	private void input(Node node,Node[] list,int index) {
    		//如果头结点位置为空,则把当前节点赋值给头结点
    		if(list[index]==null) {
    			list[index]=node;
    		}else {
    			//否则,遍历该链表,并判断该键值是否已经存在于哈希表中,如果没有就将其加到链表尾部
    			Node temp=list[index];
    			//判断表头元素的键值是否和我们即将输入的键值一样
    			if(temp.key==node.key) {
    				System.out.println(temp.key+"--该键值已存在!");
    			}else {
    				while(temp.next!=null) {
    					temp=temp.next;
    					if(temp.key==node.key) {
    						System.out.println(temp.key+"--该键值已存在!");
    						break;
    					}
    				}
    				temp.next=node;
    			}
    		}
    	}
    	
    	
    	//hash函数计算出键值对应的hashcode,也就是头结点的位置
    	private Integer hash(Object key,int lenth) {
    		Integer index=null;
    		if(key!=null) {
    			//进来的可能是一个字符串,而不是数字
    			//先转化为字符数组
    			char[] charlist=key.toString().toCharArray();
    			int number=0;
    			//依次计算出每个字符对应的ASCII码
    			for(int i=0;i<charlist.length;i++) {
    				number+=charlist[i];
    			}
    			//对哈希表的数组长度取余,得到头结点的位置
    			index=Math.abs(number%lenth);
    		}
    		return index;
    	}
    	
    	//rehash函数对当前的hash表进行扩展,重新定位当前表中的所有
    	public void rehash() {
    		//每次扩展都把当前的哈希表增大一倍
    		Node[] newnode=new Node[Headlist.length*2];
    		//遍历原来的哈希表,依次把每个数据重新添加到新的哈希表中
    		for(int i=0;i<Headlist.length;i++) {
    			if(Headlist[i]!=null) {
    				//先把每个列表的头结点重新hash进去
    				int headposition=hash(Headlist[i].key,newnode.length);
    				//这个地方一定要用new重新构建一个新的节点来保存原来哈希表中节点的键值对。
    				Node rehashheadnode=new Node(Headlist[i].key,Headlist[i].data);
    				//设置它的下一个节点为空,这条代码不写也可以,这里为了强调它的重要性,特意将其写了出来
    				//这条代码的作用就是去除原来哈希表中各个节点的关联关系
    				rehashheadnode.next=null;
    				input(rehashheadnode,newnode,headposition);
    				Node temp=Headlist[i];
    				while(temp.next!=null) {
    					temp=temp.next;
    					//定义一个Node类型的数据来储存需要rehash的数据
    					Node rehashnextnode=new Node(temp.key,temp.data);
    					rehashnextnode.next=null;
    					int nextposition=hash(temp.key,newnode.length);
    					input(rehashnextnode,newnode,nextposition);
    				}
    			}
    		}
    		//重新设置节点数组的引用
    		Headlist=newnode;
    	}
    	
    	//显示当前的hash表
    	public void show() {
    		for(int i=0;i<Headlist.length;i++) {
    			if(Headlist[i]!=null) {
    				System.out.print(Headlist[i].key+":"+Headlist[i].data+"-->");
    				Node temp=Headlist[i];
    				while(temp.next!=null) {
    					temp=temp.next;
    					System.out.print(temp.key+":"+temp.data+"-->");
    				}
    				System.out.println();
    			}
    		}
    	}
    	
    	//获取键值相对应的数据
    	public Object get(Object key) {
    		//先获取key对应的hashcode
    		int index=hash(key,Headlist.length);
    		Node temp=Headlist[index];
    		//先判断相应的头结点是否为空
    		if(temp==null) return null;
    		else {
    			//判断节点中的key和待查找的key是否相同
    			if(temp.key==key) return temp.data;
    			else {
    				while(temp.next!=null) {
    					temp=temp.next;
    					if(temp.key==key) return temp.data;
    				}	
    			}	
    		}
    		return null;
    	}
    	
            //返回当前hash表的大小
            public int length(){
                    return size;
            }
     }
    /*
    *巨坑,原来的节点的下一个节点需要重新设置为null
    */

    四、运行结果

    五、总结反思

    1.把一个String字符串转化为int型整数有两种意思。A.字符串本身是0-9的数值,我们把这个数值由字符串类型变为int类型。B.每个字符都有相应的ASCII码,而字符串是由字符组成的,因此我们可以获取它对应的ASCII的值。在这里我们要做的自然是第二种,而这个值我们就把它作为hashcode,通过这个值我们可以唯一找到每个键值key对应的头结点。

    问题:对应字符相同,但是序列不同的字符串会不会出错。比如,“abbb”和“baaa”。这两个键值,他们对应的hashcode肯定是一样的,那么他们就会被映射到同一个头结点中,但是由于我们在判断重复的时候是直接比较键值,显然"abbb"!=“bbba”。所以即使哈希表中已经有了"abbb"这个键值,"bbba"也还是可以正常被加入到hash表中。

    2.巨坑:在重构hash表的时候,一定要把原来hash表中各个节点的关联关系去掉!!!并且只能通过新建节点的方法,不能通过简单赋值。因为JAVA的引用和C++的指针不同。简单说就是如果我们令a=b;在JAVA中的意思是,a和b指向同一个内存地址的引用,如果你改变了a,b同样会被改变。而C++中的意思则是,额外开辟一个内存来保存b地址中的数据,这时不管你如何改变a的值,b的值都不会受影响。因此这里如果我们仅仅是通过节点的赋值来添加数据,原来hash表的结构很可能会在过程中被破坏,导致重构失败。(关于这个问题的详细解释,可以看我的另外一篇博客《JAVA赋值和C++赋值的区别》

    3.当数据量持续增大时,该哈希表的性能下降得很厉害。和JAVA中封装好的哈希表性能比较如下:

    MyHash

    数据量

    耗时/ms

     

    100

    0

     

    10000

    47

     

    100000

    4382

     

    1000000

    还没跑出来。。。

     

    HashMap

    数据量

    耗时/ms

     

    100

    0

     

    10000

    0

     

    100000

    42

     

    1000000

    430

     

    Hashtable

    数据量

    耗时/ms

     

    100

    0

     

    10000

    16

     

    100000

    72

     

    1000000

    324

     

    目前已知的一个比较重要的原因是JAVA中的哈希表使用了红黑树来保持平衡,所以当数据量增大的时候,它的性能保持得比较好。想要了解更具体的细节原因请移步至我的另一篇博客《Hashtable和HashMap》

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  • 哈希表的思想和构建

    2020-06-22 18:43:59
    在实际的开发过程中,我们总能看见大佬们说用一个哈希表(hash-table)来加快处理,但事实上并不清楚hash表到底做了什么事情。于是我又重温了一下当年的数据结构课程,大致了解了哈希表的思想以及他所做的事情。 ...

    在实际的开发过程中,我们总能看见大佬们说用一个哈希表(hash-table)来加快处理,但事实上并不清楚hash表到底做了什么事情。于是我又重温了一下当年的数据结构课程,大致了解了哈希表的思想以及他所做的事情。

    简单来说,hash表的设计就是为了便于更好、更快的查找的。
    我们知道一个基本的查找模式采用的是k-v键值法,即一个key对应一个value,我们根据自己的key去找到相应的value值,数组就是最典型的例子。但数组中的key都是从0开始,这样设计的key值是没什么意义的,只是为了单纯提供一个索引的作用。

    而hash所做的工作就是根据value的值,通过一个hash算法(或成为hash函数)来为该value生成对应的key,这样,当我们在想找一个value的时候,就可以通过这个hash算法来得到对应的key,从而直接在hash表中去快速匹配对应的值了。

    常见的hash函数构造法:
    直接定址法:将k+c作为一个地址(h(k)=k+c,c是常量)
    除留余数法:h(k)=k mod p,p<= hash表长度,且取为质数
    数字分析法:将一些大数据范围,通过数据分析,将其映射到小数据范围内。

    当然这样构造的得到的key很可能会出现冲突,即两个不同的value经过hash函数处理后出现了两个相同的key值,我们称之为哈希冲突

    解决哈希冲突的方式当然就是要为冲突的value重新分配一个空闲的位置,采用的方式有如下几种:
    线性探查法 d 0 = h ( k ) d_{0}=h(k) d0=h(k) d i = ( d i − 1 + 1 ) d_i = (d_{i-1}+1) di=(di1+1) mod m
    平方探查法 d 0 = h ( k ) d_{0}=h(k) d0=h(k) d i = ( d 0 ± i 2 ) d_i = (d_0±i^2) di=(d0±i2) mod m (ps:可避免出现堆积现象,但缺失是无法查找到哈希表中所有单元,但至少可以查找到一半单元)
    拉链法:改良了hash表结构,在顺序存储的基础上采用了链式存储,使得一个key值空间下的value可以通过链表结构连接在一起,提高了空间利用率

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  • 哈希法又称散列法、杂凑法以及关键字地址计算法等,相应的表称为哈希表。 基本思想是:首先在元素的关键字k和元素的存储位置p之间建立一个对应关系f,使得p=f(k),f称为哈希函数。创建哈希表时,把关键字为k的元素...

    哈希法又称散列法、杂凑法以及关键字地址计算法等,相应的表称为哈希表。
    基本思想是:首先在元素的关键字k和元素的存储位置p之间建立一个对应关系f,使得p=f(k),f称为哈希函数。创建哈希表时,把关键字为k的元素直接存入地址为f(k)的单元;
    以后当查找关键字为k的元素时,再利用哈希函数计算出该元素的存储位置p=f(k),从而达到按关键字直接存取元素的目的。
    当关键字集合很大时,关键字值不同的元素可能会映象到哈希表的同一地址上,即 k1≠k2 ,但 H(k1)=H(k2),这种现象称为冲突,此时称k1和k2为同义词。实际中,冲突是不可避免的,只能通过改进哈希函数的性能来减少冲突。

    一、 哈希函数构建

    原则:①函数本身便于计算;②计算出来的地址分布均匀,即对任一关键字k,f(k) 对应不同地址的概率相等,目的是尽可能减少冲突
    1 数字分析法:
    如果事先知道关键字集合,并且每个关键字的位数比哈希表的地址码位数多时,可以从关键字中选出分布较均匀的若干位,构成哈希地址。
    2 平方取中法:
    当无法确定关键字中哪几位分布较均匀时,可以先求出关键字的平方值,然后按需要取平方值的中间几位作为哈希地址。这是因为:平方后中间几位和关键字中每一位都相关,故不同关键字会以较高的概率产生不同的哈希地址。
    3 分段叠加法:
    这种方法是按哈希表地址位数将关键字分成位数相等的几部分(最后一部分可以较短),然后将这几部分相加,舍弃最高进位后的结果就是该关键字的哈希地址。具体方法有折叠法与移位法。移位法是将分割后的每部分低位对齐相加,折叠法是从一端向另一端沿分割界来回折叠(奇数段为正序,偶数段为倒序),然后将各段相加。
    4 除留余数法:
    假设哈希表长为m,p为小于等于m的最大素数,则哈希函数为
    h(k)=k % p ,其中%为模p取余运算。
    5 伪随机数法:
    采用一个伪随机函数做哈希函数,即h(key)=random(key)。

    二、 冲突处理

    通过构造性能良好的哈希函数,可以减少冲突,但一般不可能完全避免冲突,因此解决冲突是哈希法的另一个关键问题。创建哈希表和查找哈希表都会遇到冲突,两种情况下解决冲突的方法应该一致。

    1 开放定址法

    这种方法也称再散列法,其基本思想是:当关键字key的哈希地址p=H(key)出现冲突时,以p为基础,产生另一个哈希地址p1,如果p1仍然冲突,再以p为基础,产生另一个哈希地址p2,…,直到找出一个不冲突的哈希地址pi ,
    l 线性探测再散列

    di=1,2,3,…,m-1
    

    这种方法的特点是:冲突发生时,顺序查看表中下一单元,直到找出一个空单元或查遍全表。

    l 二次探测再散列

    di=1^2,-1^2,2^2,-2^2,…,k^2,-k^2    ( k<=m/2 )
    
    这种方法的特点是:冲突发生时,在表的左右进行跳跃式探测,比较灵活。
    

    l 伪随机探测再散列

    di=伪随机数序列。
    

    具体实现时,应建立一个伪随机数发生器,(如i=(i+p) % m),并给定一个随机数做起点。

    线性探测再散列的优点是:只要哈希表不满,就一定能找到一个不冲突的哈希地址,而二次探测再散列和伪随机探测再散列则不一定。

    2 再哈希法
    这种方法是同时构造多个不同的哈希函数:
    当哈希地址Hi=RH1(key)发生冲突时,再计算Hi=RH2(key)……,直到冲突不再产生。这种方法不易产生聚集,但增加了计算时间。
    3 链地址法
    这种方法的基本思想是将所有哈希地址为i的元素构成一个称为同义词链的单链表,并将单链表的头指针存在哈希表的第i个单元中,因而查找、插入和删除主要在同义词链中进行。链地址法适用于经常进行插入和删除的情况。
    4 建立公共溢出区
    这种方法的基本思想是:将哈希表分为基本表和溢出表两部分,凡是和基本表发生冲突的元素,一律填入溢出表

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  • 哈希表词典

    2017-08-01 14:53:14
    功能:利用哈希表实现英文翻译功能 注:限输入英文查找相应汉语意思,秒出答案 有个别词查不到的话,那是因为词库不全
  • Hash,一般翻译做散列、杂凑,或音译为哈希,是把任意长度的输入(又叫做预映射pre-image)通过散列算法变换成固定长度的输出,该输出就是散列值。 哈希哈希概念哈希函数插入及搜索元素哈希冲突闭散列线性探测开...
  • 哈希表的构造 哈希冲突的产生 解决哈希冲突的方法及代码实现 一.哈希的引入及概念 引入:当在顺序结构(如数组)或者平衡树(平衡二叉树)中查找一个元素时,必须要经过多次与内部元素进行比较的过程,顺序结构的查找...
  • 哈希表的构造和原理

    千次阅读 2019-07-13 22:35:49
    哈希表的原理是通过构建一个映射将关键字映射到一个唯一的存储位置。 其中映射的过程是由相关可逆计算得到的,如下是HashMap在idea中的一段源码 static final int hash(Object var0) { int var1; return var0 == ...
  • 我们都知道,当我们要在一个集合中查找数据时,如果这个集合是顺序且我们能确定要找的数据在顺序中的位置的话,我们就能通过下标直接找到元素,这无非是我们要追求的最高效的查找策略!但是现实总是那么骨感,在...
  • Java哈希表构建

    2019-12-15 14:34:52
    哈希表的概念 数组和向量都可以存储对象,但对象的存储位置是随机的,也就是说对象本身与其存储位置之间没有必然的联系。当要查找一个对象时,只能以某种顺序(如顺序查找或二分查找)与各个元素进行比较,当数组或...
  • 哈希表构建和处理冲突方法哈希表构建哈希函数的构造处理冲突的方法 哈希表构建 在初中的数学课本中学习过函数的相关知识,给定一个 x,通过一个数学公式,只需要将 x 的值带入公式就可以求出一个新的值 y。 ...
  • 哈希表的创建

    万次阅读 多人点赞 2015-10-06 22:28:56
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  • 这是用Java编写的用于存储DNA序列的哈希表 实现包括: Insert Key Delete Key Find Key Doubling feature: Table starts out at size 1 and doubles in size once alpha exceeds 1/4
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  • 浪费的空间数就是哈希表为了解决冲突引入的额外的的空间数),如果你是完美主义者,喜欢要更好更节省空间的矩阵存储方法,那么恭喜你,你可以不用思考如何存贮矩阵了,直接思考如何构造更高效的哈希函数即可,说不定...
  • C语言中, 标准库没有提供哈希表, 哈希表有多种实现方式,可参考以下实现—— 以下哈希表结构为 : 指定长度的哈希表长度,冲突的节点使用延展链表存储数据(后面统一称为冲突链表) 一、基本结构体定义 1、存储数据...
  • 根据设定的哈希函数以及处理冲突的方法将查找表中各数据元素存储在一段有限的连续空间中,即得哈希表,也称散列表。 二、构造哈希函数的基本方法 1) 直接定址法 取关键字或关键字的某个线性函数值为散列地址。 即 f...
  •     最近在刷题以及做编程练习的作业时经常会用到哈希表,碰到一些想用的函数时每次都看别人的博客,现结合别人的博客对哈希表做个总结。 本篇哈希表的作用如何使用STL库中的哈希表STL中哈希表的常用函数 哈希表...
  • 此代码可以正常运行 #include<...//- - - - -开放地址法哈希表的存储表示- - - - - #define m 16 //哈希表的表长 #define NULLKEY 0 //单元为空的标记 struct HashTable{ int key; //.
  • 用java写的拉链法实现哈希表的建立,应用到类似于电话本查询的程序里,课程设计时候做的,所以不是很完美
  • Java中哈希表(Hashtable)是如何实现的呢?Hashtable中有一个内部类Entry,用来保存单元数据,我们用来构建哈希表的每一个数据是Entry的一个实例。假设我们保存下面一组数据,第一列作为key, 第二列作为value。
  • 哈希表的实现其实数组+链表,只要掌握了链表的操作写哈希表并不难。 哈希表有一个数组,里面存放的是链表,哈希表会根据一个函数决定把数据存入到哪条链表,并对其操作 首先先实现一个链表 这是一个雇员类: public...
  • C语言实现哈希表

    千次阅读 2020-03-14 21:07:06
    C语言实现哈希表 在某种情况下我们可能要从一个非常大的数据结构中去查询某些数据是否存在,不用考虑内存占用,只要求查找起来非常快,要怎么做?遍历肯定能实现,但是查找速度感人,用数组,链表去存储都不太合适。...

空空如也

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哈希表的构建