[MIT6.006] 8. Hashing with Chaining 散列表
一、字典
在之前课里,如果我们要实现插入,删除和查找,使用树结构,最好的时间复杂度是AVL下的Ο(log2n),使用线性结构,最好的复杂度为基数排序Ο(n)。但如果使用字典数据类型去做,时间复杂度可为Ο(1)。下面是对字典和Python中字典的相关内容:
字典本质上就是一个直接可接入的表,每个键内可存放一个数列的items。但因此也有坏处:
- 键不一定为非负整数;
- 消耗大量内存空间。
为了解决这两个问题,散列表被提出来了。
二、散列表
首先我们看下散列表是怎么解决字典第一个问题:键不一定为非负整数。
散列表使用prehash的方法将键变为非负整数,在Python里,hash(x)就是prehash,但需要注意的是有时候,x ≠ y,也有可能会有hash(x) = hash(y)。
关于字典第二问题:消耗大量内存空间,散列表通过hashing方法解决:
hashing方法可以将全部u个keys,减少为可接受的数量大小m。简单来说就是形成一个散列表,通过散列函数hash(x),将原来键空间内的键放入散列表中进行存放。因为散列函数本身会有冲突collision(即x ≠ y,但hash(x) = hash(y) ),所以散列表下某个键里可能有多个来自键空间内的items。而为了处理这种情况,拉链法Chaining出现了,它是将散列表每个槽内中的冲突元素进行链接,可视化如下:
如果该散列表是简单平均式散列(即每个键被平均(uniformally)地hash到表内的槽里,并且各键hashing是独立的(independently)),并假设有n个keys和m个槽,那么散列表里链长度为n / m = α = load factor。而运行时间为Ο(1 + |chain|) = Ο(1 + α), 其中1指计算hash的时间,|chain|是指形成chain的时间等于它的长度。
三、散列函数
该课只讲了三种散列函数:Divison Method,Multiplication Method和Universal Hashing。最后一种比前两种能更好地避免冲突。
(1)Divison Method
h(k) = k mod m (mod为求余)
(2)Multiplication Method
h(k) = [(a * k) mod 2w] >> (w - r) (k为w bits,m=2r, ‘>>’为shift right操作)
最后结果为阴影部分。
(3)Universal Hashing
h(k) = [(a * k + b) mod p] mod m (a和b为从{0,...,p-1}中抽取的随机数,p为大于|u|的质数,质数是只能被1和自身整除的数,u为key space的大小)
对于最差情况k1 ≠ k2下, P{h(k1) = h(k2)} = 1 / m,其小于简单平均式散列下的n / m。
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