这一节介绍Lua唯一的数据结构table,相对于大部分语言提供数组和字典两种类型,Lua将其合二为一,颇为精巧的实现了table。

table充分体现了Lua语言的特点,用最简练的语法表达丰富的信息,但也增加了用户的理解成本。table包含数组和哈希两部分功能,所以实现起来颇为复杂。

本文展示的代码来自llamavm,并非Lua源码,C++版本的实现比较容易理解。

实现部分包括:

数据存储

获取key值

修改key值

自动扩容

计算数组长度

遍历table

示例代码:

执行结果:

Part1 数据存储

若将数组下标索引(1到n)作为整数key,用一个哈希表就能实现table。

key可以为nil之外的任意类型,比如整数key、字符串key,布尔key,甚至可以用函数、table作为key。

在Lua5.0之前,table内部用一个哈希表实现,5.0版本后拆分为数组和哈希两个部分。

两种实现的区别

(1)一个哈希表实现,所有key都存储在哈希表内

(2)数组加哈希表实现,部分整数key存放在数组,其余key存放在哈希表

将部分整数key放在数组部分,显然是为了性能考虑,这里引用一段官方说明

混合机制有两个优点:

第一:访问整型key的操作会变得更快了,因为不再需要哈希。

第二:更重要的是,数组部分只占原来哈希部分的一半大小,因为哈希部分需要同时存储key和value,而数组部分的key已经隐含在下标了。

结果是,如果一个table是作为数组使用的,它的表现就像数组一样,只要它的整型key是密集分布的。而且,哈希部分没有内存或者时间的代价,因为作为数组使用时,哈希部分不存在。

反过来说,如果table是作为记录使用而非数组,那么数组部分就是空的。这些节省下来的内存是重要的,因为对于Lua程序来说,创建大量小table是很常见的(比如用table来表示object)。

Lua的table也能优雅的处理稀疏数组:语句a={[1000000000]=1}在哈希部分创建了一个键值对,而非一个10亿元素的数组。

数组部分的实现比较简单,主要介绍哈希部分的实现。

在《字符串实现》一节里介绍了通过哈希表实现字符串池,采用链地址法解决hash冲突。在table里采用开放地址法解决hash冲突,table类型定义如下:

数组部分存放在arrayData,每个元素为一个Object

哈希部分存放在hashData,每个元素为一个Node

Node包括key、value,以及指向下一个冲突结点的指针

last_free表示最后一个空闲结点的位置,避免遍历查找

举例说明

(1)有3个结点,key分别为aa、bb、cc

{'aa', 100}

{'bb', 200}

{'cc', 300}

其中'aa'和'cc'的hash值都为401,产生冲突(哈希算法比较差),'bb'的哈希码为402

hashcode('aa') = 401

hashcode('bb') = 402

hashcode('cc') = 401

(2)添加这3个结点到table,Node数组大小为4,根据key的hash值计算数组位置

pos_aa = hashcode('aa') % 4 = 1

pos_bb = hashcode('bb') % 4 = 2

pos_cc = hashcode('cc') % 4 = 1

(3)添加'aa',添加到位置1

hashData[1] = Node

(4)添加'bb',添加到位置2

hashData[2] = Node

(5)添加'cc',位置1已经被'aa'占据,挑选一个空闲位置,last_free=3,添加到位置3

hashData[3] = Node

3个结点添加完毕,Node数组为:

hashData[0] = Node {}

hashData[1] = Node

hashData[2] = Node

hashData[3] = Node

(6)由于'aa'和'cc'冲突,'cc'不在其主位置上(应该在位置1,实际在位置3),需要将'aa'和'cc'串联起来,构成冲突链

hashData[0] = Node {}

hashData[1] = Node

hashData[2] = Node

hashData[3] = Node

查找'cc'时,先查找位置1,找到'aa',再根据'aa'的next指针找到'cc'。

table结构图:

Part2 获取key值

根据前面的分析,大概了解key的查询方法,流程如下:

先确定key是否在数组部分,比如数组部分长度为4,若key为 1~4 会在数组部分查找,其余key都在哈希部分查找

若在数组部分,直接根据索引查找。数组部分的扩容,在rehash部分介绍

若在哈希部分,先根据key的hash值计算其位置,再通过Node的next指针遍历冲突链,找到对应key。

关键点在于如何计算key的hash值,key可以为多种类型,需要针对每种类型计算其哈希值。

(1)字符串

字符串对象本身携带hash值,可以直接使用。

(2)数值

整数值可以直接用作hash值。对于浮点数,考虑到小数部分的不同也会影响hash值,可以将小数累加到整数部分

n = 123.456789

hashcode(n) =(n - (int)n) * 1000000+ n = 456912

(3)指针类型

指针本身就是数值,可以直接用作hash值

hashcode(key) = (long)ptr

总体来说,应尽量利用数据的每个字节计算hash值,以达到hash散列的效果。

Part3 修改key值

要修改key的值,需要先找到key所在的位置,这一点和“获取key值”原理相同。若找到对应的key,直接修改其value值。

没找到key,添加到哈希部分,流程如下:

主位置被占用,且有空闲结点的时候,需要调整结点的位置,流程如下:

这里逻辑有些复杂,举例讲解:

(1)假定Node数组长度为4,先添加key 'aa',通过hash值计算其主位置应该为1

Node[1] = 'aa'

(2)添加key 'bb',恰巧其主位置也为1,由于'aa'在其正确位置上,分配最后一个空闲结点给'bb',且建立冲突链,'aa'指向'bb'

Node[1] = 'aa',next->[3]'bb'

Node[3] = 'bb'

(3)添加key 'cc',其主位置为3,但'bb'已经占用了位置3,由于'bb'的实际主位置应该为1,所以需要将'bb'移走,归还给'cc'

通过冲突链,获取'bb'的前置结点'aa'

分配空闲位置给'bb',last_free=2

'aa'指向'bb'的新位置

'cc'存放在其主位置

Node[1] = 'aa',next->[2]'bb'

Node[2] = 'bb'

Node[3] = 'cc'

'bb'从位置3挪动到位置2,'cc'使用位置3,在挪动前后,'aa'始终指向'bb'。

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