Leetcode Lect7 哈希表

 

 

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傳統的哈希表

對於長度爲n的哈希表，它的存儲過程以下:
    根據 key 計算出它的哈希值 h=hash(key)
    假設箱子的個數爲 n，那麼這個鍵值對應該放在第 (h % n) 個箱子中
    若是該箱子中已經有了鍵值對，就使用開放尋址法或者拉鍊法解決衝突

 

 

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哈希衝突

若是不一樣字符串被hash到了同一個位置，稱爲哈希衝突。解決哈希衝突的經常使用辦法有如下幾種：

拉鍊法（開哈希）

在使用拉鍊法解決哈希衝突時，對於每個數組位置，放置的元素至關於一個鏈表，屬於同一個箱子的全部鍵值對都會排列在鏈表中。當有衝突時，咱們將這個元素插入到鏈表尾部，以此來避免衝突。

 

 

線性探測法（閉哈希）

線性探測法屬於開放定址法的一種。

當衝突發生的時候，咱們檢查衝突的哈希地址的下一位（數組下標加一），判斷可否插入，若是不能則再繼續檢查下一個位置。

在拉鍊法實現的哈希表中，由於鏈表的存在，能夠彈性地容納鍵值對，而對於線性探測法實現的哈希表，其容納鍵值對的數量是直接受到數組大小的限制的。因此必須在數組充滿之前調整數組的大小。通常來講，每當總鍵值對的對數達到數組的一半後，咱們就將整個數組的大小擴大一倍。

閉哈希用的很少，由於一直往下一位插入會致使愈來愈多的collision

 

重哈希

這種方法是同時構造多個不一樣的哈希函數：

Hi=RH1(key)        i=1，2，…，k

當哈希地址Hi=RH1（key）發生衝突時，再計算Hi=RH2（key）……，直到衝突再也不產生。這種方法不易產生彙集，但增長了計算時間。

 

哈希表的擴容

通常來講，每當總鍵值對的對數達到數組的一半後，咱們就將整個數組的大小擴大一倍。擴容時要把全部的元素從新計算hash並插入到更大容量的新哈希表中。

 

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分佈式哈希表

參考DHT，將一張哈希表按hash值分割到不一樣機器上。

 

 

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一致性哈希

在普通分佈式哈希表中，若是有節點動態加入或者刪除，就會致使大量數據失效。那麼如何改進這一狀況呢？

consistent hashing 是一種 hash 算法，簡單的說，在移除 / 添加一個 cache 時，它可以儘量小的改變已存在 key 映射關係。它的思想是把機器和數據都hash到同一個空間中。

好比在Chord算法裏，每臺節點負責它順時針方向到下一個節點以前的這一區域的hash數據點。若是在這一區間內有節點的動態加入/刪除，那麼只有這一區間端點的兩臺機器會受影響，而其餘機器都不會。

 

另外還有一種DHT算法叫作Kademlia，它就是P2P下載的基礎。能夠參考https://colobu.com/2018/03/26/distributed-hash-table/

 

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紅黑樹

紅黑樹（Red-black Tree）是一種平衡排序二叉樹（Balanced Binary Search Tree），在它上面進行增刪查改的平均時間複雜度都是 O(logn)，是居家旅行的常備數據結構。

Q: 在面試中考不考呢？
A: 不多考……

Q: 需不須要了解呢？
A: 須要！

Q: 瞭解到什麼程度呢？
A: 知道它是 Balanced Binary Search Tree，知道它支持什麼樣的操做，會用就行。不須要知道具體的實現原理。

紅黑樹的幾個經常使用操做

Java當中，紅黑樹主要是TreeSet，位於java.util.TreeSet，繼承自java.util.AbstractSet，它的主要方法有：

• add，插入一個元素。
• remove，刪除一個元素。
• clear，刪除全部元素。
• contains，查找是否包含某元素。
• isEmpty，是否空樹。
• size，返回元素個數。
• iterator，返回迭代器。
• clone，對整棵樹進行淺拷貝，即不拷貝元素自己。
• first，返回最前元素。
• last，返回最末元素。
• floor，返回不大於給定元素的最大元素。
• ceiling，返回不小於給定元素的最小元素。
• pollFirst，刪除並返回首元素。
• pollLast，刪除並返回末元素。

更具體的細節，請參考Java Reference。

此外，在Java當中，有一種map，用紅黑樹實現key查找，這種結構叫作TreeMap。若是你須要一種map，而且它的key是有序的，那麼強烈推薦TreeMap。

在C++當中，紅黑樹便是默認的set和map，其元素也是有序的。
而經過哈系表實現的則分別是unordered_set和unordered_map，注意這兩種結構是在C++11纔有的。
在Python當中，默認的set和dict是用哈系表實現，沒有默認的紅黑樹。若是你想使用紅黑樹的話，可使用rbtree這個模塊，下載地址：https://pypi.python.org/pypi/rbtree/0.9.0

 

 

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Ref：https://xiekeyi98.com/819591f7.html