最近都在研究数据结构,关于hashtable,或者叫做散列表,过去一直不了解是什么东西,现在终于明白了。

所谓hashtable,就是某组key,通过某个关系(函数),得到一个与之对应的映射值(在计算机中一般是地址),而且这组映射值最好是连续的,并且是有限的,将key和value写成表的形式,就是hashtable。特别,在此需要注意的是,每个key只能对应一个value,但是可以有多个key,对应同一个值,当多个key对应同一个值的时候,这个时候叫做冲突(collision),这两个key叫做这个函数的同义词。

  以上是我自己的理解,构建一个hashtable常用的方法有:

常用方法

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散列函数能使对一个数据序列的访问过程更加迅速有效,通过散列函数,数据元素将被更快地定位。
实际工作中需视不同的情况采用不同的哈希函数,通常考虑的因素有:
· 计算哈希函数所需时间
· 关键字的长度
· 哈希表的大小
· 关键字的分布情况
· 记录的查找频率
1. 直接寻址法:取关键字或关键字的某个线性函数值为散列地址。即H(key)=key或H(key) = a·key + b,其中a和b为常数(这种散列函数叫做自身函数)。若其中H(key)中已经有值了,就往下一个找,直到H(key)中没有值了,就放进去。
2. 数字分析法:分析一组数据,比如一组员工的出生年月日,这时我们发现出生年月日的前几位数字大体相同,这样的话,出现冲突的几率就会很大,但是我们发现年月日的后几位表示月份和具体日期的数字差别很大,如果用后面的数字来构成散列地址,则冲突的几率会明显降低。因此数字分析法就是找出数字的规律,尽可能利用这些数据来构造冲突几率较低的散列地址。
3. 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。[2] 
例:我们把英文字母在字母表中的位置序号作为该英文字母的内部编码。例如K的内部编码为11,E的内部编码为05,Y的内部编码为25,A的内部编码为01, B的内部编码为02。由此组成关键字“KEYA”的内部代码为11052501,同理我们可以得到关键字“KYAB”、“AKEY”、“BKEY”的内部编码。之后对关键字进行平方运算后,取出第7到第9位作为该关键字哈希地址,如下图所示
关键字
内部编码
内部编码的平方值
H(k)关键字的哈希地址
KEYA
11050201
122157778355001
778
KYAB
11250102
126564795010404
795
AKEY
01110525
001233265775625
265
BKEY
02110525
004454315775625
315
[2] 
4. 折叠法:将关键字分割成位数相同的几部分,最后一部分位数可以不同,然后取这几部分的叠加和(去除进位)作为散列地址。数位叠加可以有移位叠加和间界叠加两种方法。移位叠加是将分割后的每一部分的最低位对齐,然后相加;间界叠加是从一端向另一端沿分割界来回折叠,然后对齐相加。
5. 随机数法:选择一随机函数,取关键字的随机值作为散列地址,通常用于关键字长度不同的场合。
6. 除留余数法:取关键字被某个不大于散列表表长m的数p除后所得的余数为散列地址。即 H(key) = key MOD p,p<=m。不仅可以对关键字直接取模,也可在折叠、平方取中等运算之后取模。对p的选择很重要,一般取素数或m,若p选的不好,容易产生同义词。[3] 
  处理冲突和查找性能的方法也有很多,在此就不一一列举了,想要深入了解的童鞋可以去看看百度百科,上面介绍的比较详细。
  
 
 
 
   下面说下自己的心得,最近这段时间研究了一下数据结构和算法,发现计算机和数学有着密不可分的关系,做计算机就是做数学,目前对数据结构和算法感到很有趣,我想继续做着这些有趣的事。

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