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散列表的详细剖析

散列表的详细剖析

散列表的概念

注意:
      ①由同一个散列函数、不同的解决冲突方法构造的散列表,其平均查找长度是不相同的。
      ②散列表的平均查找长度不是结点个数n的函数,而是装填因子α的函数。因此在设计散列表时可选择α以控制散列表的平均查找长度。
通过链接法解决冲突:成功查找的期望查找长度O(1+a), 不成功查找的平均查找长度也为O(1+a)。
开放寻址解决冲突:引入探查序列,对于a<1的开放寻址,成功查找的平均查找长度1/a(1+ln(1/(1-a)); 不成功的查找长度为1/(1-a)

     ③ α的取值
      α越小,产生冲突的机会就小,但α过小,空间的浪费就过多。只要α选择合适,散列表上的平均查找长度就是一个常数,即散列表上查找的平均时间为O(1)。
      ④ 散列法与其他查找方法的区别
除散列法外,其他查找方法有共同特征为:均是建立在比较关键字的基础上。
其中顺序查找平均时间为O(n);
其余的查找均是对有序集合的查找,每次关键字的比较有"="、"<"和">"三种可能,且每次比较后均能缩小下次的查找范围,故查找速度更快,其平均时间为O(lgn)。
而散列法是根据关键字直接求出地址的查找方法,其查找的期望时间为O(1)。




1、散列表
      设所有可能出现的关键字集合记为U(简称全集)。实际发生(即实际存储)的关键字集合记为K(|K|比|U|小得多)。
      散列方法是使用函数h将U映射到表T[0..m-1]的下标上(m=O(|U|))。这样以U中关键字为自变量,以h为函数的运算结果就是相应结点的存储地址。从而达到在O(1)时间内就可完成查找。
   其中:
      ① h:U→{0,1,2,…,m-1} ,通常称h为散列函数(Hash Function)。散列函数h的作用是压缩待处理的下标范围,使待处理的|U|个值减少到m个值,从而降低空间开销。
      ② T为散列表(Hash Table)。
      ③ h(Ki)(Ki∈U)是关键字为Ki结点存储地址(亦称散列值或散列地址)。
      ④ 将结点按其关键字的散列地址存储到散列表中的过程称为散列(Hashing)
   






3、散列表的冲突现象
(1)冲突
      两个不同的关键字,由于散列函数值相同,因而被映射到同一表位置上。该现象称为冲突(Collision)或碰撞。发生冲突的两个关键字称为该散列函数的同义词(Synonym)。
    【例】上图中的k2≠k5,但h(k2)=h(k5),故k2和K5所在的结点的存储地址相同。

(2)安全避免冲突的条件
      最理想的解决冲突的方法是安全避免冲突。要做到这一点必须满足两个条件:
①其一是|U|≤m
②其二是选择合适的散列函数。
      这只适用于|U|较小,且关键字均事先已知的情况,此时经过精心设计散列函数h有可能完全避免冲突。

(3)冲突不可能完全避免
      通常情况下,h是一个压缩映像。虽然|K|≤m,但|U|>m,故无论怎样设计h,也不可能完全避免冲突。因此,只能在设计h时尽可能使冲突最少。同时还需要确定解决冲突的方法,使发生冲突的同义词能够存储到表中。

(4)影响冲突的因素
      冲突的频繁程度除了与h相关外,还与表的填满程度相关。
      设m和n分别表示表长和表中填人的结点数,则将α=n/m定义为散列表的装填因子(Load Factor)。α越大,表越满,冲突的机会也越大。通常取α≤1。

散列函数的构造方法

1、散列函数的选择有两条标准:简单和均匀。

      简单指散列函数的计算简单快速;
      均匀指对于关键字集合中的任一关键字,散列函数能以等概率将其映射到表空间的任何一个位置上。也就是说,散列函数能将子集K随机均匀地分布在表的地址集{0,1,…,m-1}上,以使冲突最小化。

2、常用散列函数
      为简单起见,假定关键字是定义在自然数集合上。

(1)平方取中法
      具体方法: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。又因为一个乘积的中间几位数和乘数的每一位都相关,所以由此产生的散列地址较为均匀。
    【例】将一组关键字(0100,0110,1010,1001,0111)平方后得
     (0010000,0012100,1020100,1002001,0012321)
    若取表长为1000,则可取中间的三位数作为散列地址集:
     (100,121,201,020,123)。
相应的散列函数用C实现很简单:
int Hash(int key){ //假设key是4位整数
   key*=key; key/=100; //先求平方值,后去掉末尾的两位数
   return key%1000; //取中间三位数作为散列地址返回
}

(2)除余法

      该方法是最为简单常用的一种方法。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
      该方法的关键是选取m。选取的m应使得散列函数值尽可能与关键字的各位相关。m最好为素数。
    【例】若选m是关键字的基数的幂次,则就等于是选择关键字的最后若干位数字作为地址,而与高位无关。于是高位不同而低位相同的关键字均互为同义词。
    【例】若关键字是十进制整数,其基为10,则当m=100时,159,259,359,…,等均互为同义词。

(3)相乘取整法
      该方法包括两个步骤:首先用关键字key乘上某个常数A(0         
      该方法最大的优点是选取m不再像除余法那样关键。比如,完全可选择它是2的整数次幂。虽然该方法对任何A的值都适用,但对某些值效果会更好。Knuth建议选取
              
      该函数的C代码为:
int Hash(int key){
   double d=key *A; //不妨设A和m已有定义
   return (int)(m*(d-(int)d));//(int)表示强制转换后面的表达式为整数
}

(4)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,即
          h(key)=random(key)
    其中random为伪随机函数,但要保证函数值是在0到m-1之间。

处理冲突的方法

      通常有两类方法处理冲突:开放定址(Open Addressing)法和拉链(Chaining)法。前者是将所有结点均存放在散列表T[0..m-1]中;后者通常是将互为同义词的结点链成一个单链表,而将此链表的头指针放在散列表T[0..m-1]中。

1、开放定址法
(1)开放地址法解决冲突的方法
      用开放定址法解决冲突的做法是:当冲突发生时,使用某种探查(亦称探测)技术在散列表中形成一个探查(测)序列。沿此序列逐个单元地查找,直到找到给定的关键字,或者碰到一个开放的地址(即该地址单元为空)为止(若要插入,在探查到开放的地址,则可将待插入的新结点存人该地址单元)。查找时探查到开放的地址则表明表中无待查的关键字,即查找失败。
  注意:
①用开放定址法建立散列表时,建表前须将表中所有单元(更严格地说,是指单元中存储的关键字)置空。
②空单元的表示与具体的应用相关。
【例】关键字均为非负数时,可用"-1"来表示空单元,而关键字为字符串时,空单元应是空串。
      总之:应该用一个不会出现的关键字来表示空单元。

(2)开放地址法的一般形式
      开放定址法的一般形式为: hi=(h(key)+di)%m 1≤i≤m-1
其中:
      ①h(key)为散列函数,di为增量序列,m为表长。
      ②h(key)是初始的探查位置,后续的探查位置依次是hl,h2,…,hm-1,即h(key),hl,h2,…,hm-1形成了一个探查序列。
      ③若令开放地址一般形式的i从0开始,并令d0=0,则h0=h(key),则有:
           hi=(h(key)+di)%m 0≤i≤m-1
        探查序列可简记为hi(0≤i≤m-1)。

(3)开放地址法堆装填因子的要求
      开放定址法要求散列表的装填因子α≤l,实用中取α为0.5到0.9之间的某个值为宜。

(4)形成探测序列的方法
      按照形成探查序列的方法不同,可将开放定址法区分为线性探查法、二次探查法、双重散列法等。
继承事业,薪火相传
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