数据结构与算法之散列(hash table)

   日期:2020-09-21     浏览:158    评论:0    
核心提示:散列基础定义1、 散列:由数据项的值来确定数据存放的位置。散列表中的存储位置被成为槽。2、散列函数:实现从数据项到存储槽的转换的函数称为散列函数。3、 槽号:散列函数返回的数据项的存储位置。几种常用的散列函数:求余散列:方法:将数据项除以散列表的大小,得到的余数作 为槽号。实际上“求余数”方法会以不同形式出现在所有 散列函数里 因为散列函数返回的槽号必须在散列表大小范围 之内,所以一般会对散列表大小求余。数据的查找:只需要使用同一个散列函数,对查找项进行计算,测试下返回的槽号所对应的

散列

基础定义

1、 散列:由数据项的值来确定数据存放的位置。散列表中的存储位置被成为槽。

2、散列函数:实现从数据项到存储槽的转换的函数称为散列函数。

3、 槽号:散列函数返回的数据项的存储位置。

几种常用的散列函数:

求余散列:

  1. 方法:
    将数据项除以散列表的大小,得到的余数作 为槽号。
    实际上“求余数”方法会以不同形式出现在所有 散列函数里 因为散列函数返回的槽号必须在散列表大小范围 之内,所以一般会对散列表大小求余。
  2. 数据的查找:
    只需要使用同一个散列函数,对查找项进行计算,测试下返回的槽号所对应的槽中是否有 数据项即可
  3. 不足:
    可能会出现”冲突“现象。即:两个不同的数据项通过求余数后得到相同的槽号。

完美散列函数:

1. 方法:
给定一组数据项,如果一个散列函数能把 每个数据项映射到不同的槽中。对于固定的一组数据,总是能想方设法设计出完美散列函数。

2. 不足:
但是如果这组数据经常变动的话,很难有一个完美的散列函数(即会出现些许的冲突,但!冲突其实也不致命的,我们可以妥善的处理他们!)

3. 设计完美散列函数的方法:
①设计出一个足够大的散列表(即:扩大散列表的容量)使得所有可能出现的数据项都能够占据不同的槽。(不实用)
②退而求其次,好的散列函数需要具备特性 :
冲突最少(近似完美)、
计算难度低(额外开销小)、
充分分散数据项(节约空间)

散列的应用之一

区域链
区域链介绍:区域链是一种分布式数据库,通过网络连接的节点 每个节点都保存着整个数据库所有数据 任何地点存入的数据都会完成同步。
其本质特征:去中心化,即不存在任何控制中心,协调中心节点,所有节点都是平等的 ,无法被控制。

区块链由一个个区块(block)组成,区 块分为头(head)和体(body) 
区块头记录了一些元数据和链接到前一个区块的信息。
生成时间、前一个区块(head+body)的散列值
区域链具有不可修改性:
由于散列值具有抗修改性,任何对某个区 块数据的改动必然引起散列值的变化,为了不导致这个区块脱离链条,就需要修改所有 后续的区块。
由于有“工作量证明”的机制,这种大规模修改 不可能实现的,除非掌握了全网51%以的计算力。

散列函数设计

1.折叠法:
将数据项按照位数分为若干段,再将几段数字相加, 最后对散列表大小求余,得到散列值。
有时候折叠法还会包括一个隔数反转的步骤

2.平方取中(计算量稍大):
首先将数据项做平方运算,然后取平方数的中间两位,再对散列表的大小求余。

3.非数项:
也可以对非数字的数据项进行散列, 把字符串中的每个字符看作ASCII码即可,再将这些整数累加,对散列表大小求余。

注意:
这样的散列函数对所有的变位词都 返回相同的散列值 为了防止这一点,可以将字符串所在的位置作为 权重因子,乘以ord值。

4.数字分析法:
对于给定的关键码集合,分析所有关键码中各位数字出现的频率,从中选出分布情况较好的若干数字作为散列函数的值。

散列函数设计基本法则

1.
散列函数不能太复杂,否则将成为存储过程和查找过程的计算负担。

2.
散列值应尽可能地均匀分布

冲突的解决方案:

1.解决冲突:
一个系统化的方法在散列表中保存发生冲突数据中的第二个数据项。

2.解决方法
开放定址:即 再找一个开放的空槽来保存 最简单的就是从冲突的槽开始往后扫描,直到碰 到一个空槽 如果到散列表尾部还未找到,则从首部接着扫描 。
向后逐个槽寻找的方法则是开放定址技术 中的“线性探测。

3.缺点:
容易有聚集趋势。

4.改进:
将逐个探测改为跳跃式探测(再散列)。

参考资料:

北京大学 陈斌老师的数据结构与算法(python)网课课件

 
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