Update the chapter of hashing.
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Yudong Jin
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bc2561fb51
commit
d1efac36ca
@ -22,15 +22,15 @@ class ArrayHashMap {
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private List<Entry> bucket;
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public ArrayHashMap() {
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// 初始化一个长度为 10 的桶（数组）
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bucket = new ArrayList<>(10);
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for (int i = 0; i < 10; i++) {
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bucket = new ArrayList<>();
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for (int i = 0; i < 100; i++) {
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bucket.add(null);
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}
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}
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/* 哈希函数 */
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private int hashFunc(int key) {
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int index = key % 10000;
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||||
int index = key % 100;
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return index;
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}
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@ -102,23 +102,23 @@ public class array_hash_map {
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/* 添加操作 */
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// 在哈希表中添加键值对 (key, value)
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map.put(10001, "小哈");
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||||
map.put(10002, "小啰");
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||||
map.put(10003, "小算");
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||||
map.put(10004, "小法");
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||||
map.put(10005, "小哇");
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||||
map.put(12836, "小哈");
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||||
map.put(15937, "小啰");
|
||||
map.put(16750, "小算");
|
||||
map.put(13276, "小法");
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||||
map.put(10583, "小鸭");
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System.out.println("\n添加完成后，哈希表为\nKey -> Value");
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map.print();
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/* 查询操作 */
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// 向哈希表输入键 key ，得到值 value
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String name = map.get(10002);
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System.out.println("\n输入学号 10002 ，查询到姓名 " + name);
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String name = map.get(15937);
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System.out.println("\n输入学号 15937 ，查询到姓名 " + name);
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/* 删除操作 */
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// 在哈希表中删除键值对 (key, value)
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map.remove(10005);
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System.out.println("\n删除 10005 后，哈希表为\nKey -> Value");
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map.remove(10583);
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System.out.println("\n删除 10583 后，哈希表为\nKey -> Value");
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map.print();
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/* 遍历哈希表 */
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@ -15,23 +15,23 @@ public class hash_map {
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/* 添加操作 */
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||||
// 在哈希表中添加键值对 (key, value)
|
||||
map.put(10001, "小哈");
|
||||
map.put(10002, "小啰");
|
||||
map.put(10003, "小算");
|
||||
map.put(10004, "小法");
|
||||
map.put(10005, "小哇");
|
||||
map.put(12836, "小哈");
|
||||
map.put(15937, "小啰");
|
||||
map.put(16750, "小算");
|
||||
map.put(13276, "小法");
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||||
map.put(10583, "小鸭");
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||||
System.out.println("\n添加完成后，哈希表为\nKey -> Value");
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PrintUtil.printHashMap(map);
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/* 查询操作 */
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// 向哈希表输入键 key ，得到值 value
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String name = map.get(10002);
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System.out.println("\n输入学号 10002 ，查询到姓名 " + name);
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String name = map.get(15937);
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System.out.println("\n输入学号 15937 ，查询到姓名 " + name);
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/* 删除操作 */
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// 在哈希表中删除键值对 (key, value)
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map.remove(10005);
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System.out.println("\n删除 10005 后，哈希表为\nKey -> Value");
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map.remove(10583);
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System.out.println("\n删除 10583 后，哈希表为\nKey -> Value");
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PrintUtil.printHashMap(map);
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/* 遍历哈希表 */
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@ -1,5 +1,5 @@
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'''
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File: que.py
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File: queue.py
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Created Time: 2022-11-29
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Author: Peng Chen (pengchzn@gmail.com)
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'''
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BIN
docs/chapter_hashing/hash_map.assets/hash_collision.png
Normal file
BIN
docs/chapter_hashing/hash_map.assets/hash_collision.png
Normal file
Binary file not shown.
|
After Width: | Height: | Size: 82 KiB |
BIN
docs/chapter_hashing/hash_map.assets/hash_function.png
Normal file
BIN
docs/chapter_hashing/hash_map.assets/hash_function.png
Normal file
Binary file not shown.
|
After Width: | Height: | Size: 87 KiB |
BIN
docs/chapter_hashing/hash_map.assets/hash_map.png
Normal file
BIN
docs/chapter_hashing/hash_map.assets/hash_map.png
Normal file
Binary file not shown.
|
After Width: | Height: | Size: 63 KiB |
@ -4,9 +4,34 @@ comments: true
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# 哈希表
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哈希表通过建立「键 Key」和「值 Value」之间的映射，实现高效的元素查找。具体地，查询操作（给定一个 Key 查询得到 Value）的时间复杂度为 $O(1)$ 。
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哈希表通过建立「键 Key」和「值 Value」之间的映射，实现高效的元素查找。具体地，输入一个 Key ，在哈希表中查询并获取 Value ，时间复杂度为 $O(1)$ 。
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（图）
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例如，给定一个包含 $n$ 个学生的数据库，每个学生有 "姓名 `name` ” 和 “学号 `id` ” 两项数据，希望实现一个查询功能：**输入一个学号，返回对应的姓名**，则可以使用哈希表实现。
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<p align="center"> Fig. 哈希表抽象表示 </p>
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## 哈希表优势
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除了哈希表之外，还可以使用以下数据结构来实现上述查询功能：
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- **无序数组：** 每个元素为 `[学号, 姓名]` ；
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- **有序数组：** 将 `1.` 中的数组按照学号从小到大排序；
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- **链表：** 每个结点的值为 `[学号, 姓名]` ；
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||||
- **二叉搜索树：** 每个结点的值为 `[学号, 姓名]` ，根据学号大小来构建树；
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使用上述方法，各项操作的时间复杂度如下表所示（在此不做赘述，详解可见 [二叉搜索树章节](https://www.hello-algo.com/chapter_tree/binary_search_tree/#_6)）。无论是查找元素、还是增删元素，哈希表的时间复杂度都是 $O(1)$ ，全面胜出！
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<div class="center-table" markdown>
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| | 无序数组 | 有序数组 | 链表 | 二叉搜索树 | 哈希表 |
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| -------- | -------- | ----------- | ------ | ----------- | ------ |
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| 查找元素 | $O(n)$ | $O(\log n)$ | $O(n)$ | $O(\log n)$ | $O(1)$ |
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| 插入元素 | $O(1)$ | $O(n)$ | $O(1)$ | $O(\log n)$ | $O(1)$ |
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| 删除元素 | $O(n)$ | $O(n)$ | $O(n)$ | $O(\log n)$ | $O(1)$ |
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</div>
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## 哈希表常用操作
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@ -18,19 +43,19 @@ Map<Integer, String> map = new HashMap<>();
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/* 添加操作 */
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// 在哈希表中添加键值对 (key, value)
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||||
map.put(10001, "小哈");
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||||
map.put(10002, "小啰");
|
||||
map.put(10003, "小算");
|
||||
map.put(10004, "小法");
|
||||
map.put(10005, "小哇");
|
||||
map.put(12836, "小哈");
|
||||
map.put(15937, "小啰");
|
||||
map.put(16750, "小算");
|
||||
map.put(13276, "小法");
|
||||
map.put(10583, "小鸭");
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||||
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||||
/* 查询操作 */
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||||
// 向哈希表输入键 key ，得到值 value
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String name = map.get(10002);
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String name = map.get(15937);
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/* 删除操作 */
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// 在哈希表中删除键值对 (key, value)
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map.remove(10005);
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map.remove(10583);
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```
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遍历哈希表有三种方式，即 **遍历键值对、遍历键、遍历值**。
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@ -51,28 +76,6 @@ for (String val: map.values()) {
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}
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```
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## 哈希表优势
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给定一个包含 $n$ 个学生的数据库，每个学生有 "姓名 `name` ” 和 “学号 `id` ” 两项数据，希望实现一个查询功能，即 **输入一个学号，返回对应的姓名**，那么可以使用哪些数据结构来存储呢？
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||||
- **无序数组：** 每个元素为 `[学号, 姓名]` ；
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||||
- **有序数组：** 将 `1.` 中的数组按照学号从小到大排序；
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||||
- **链表：** 每个结点的值为 `[学号, 姓名]` ；
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||||
- **二叉搜索树：** 每个结点的值为 `[学号, 姓名]` ，根据学号大小来构建树；
|
||||
- **哈希表：** 以学号为 Key 、姓名为 Value 。
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使用上述方法，各项操作的时间复杂度如下表所示（在此不做赘述，详解可见 [二叉搜索树章节](https://www.hello-algo.com/chapter_tree/binary_search_tree/#_6)），**哈希表全面胜出！**
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<div class="center-table" markdown>
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| | 无序数组 | 有序数组 | 链表 | 二叉搜索树 | 哈希表 |
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| ------------ | -------- | ----------- | ------ | ----------- | ------ |
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| 查找指定元素 | $O(n)$ | $O(\log n)$ | $O(n)$ | $O(\log n)$ | $O(1)$ |
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| 插入元素 | $O(1)$ | $O(n)$ | $O(1)$ | $O(\log n)$ | $O(1)$ |
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| 删除元素 | $O(n)$ | $O(n)$ | $O(n)$ | $O(\log n)$ | $O(1)$ |
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</div>
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## 哈希函数
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哈希表中存储元素的数据结构被称为「桶 Bucket」，底层实现可能是数组、链表、二叉树（红黑树），或是它们的组合。
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@ -87,10 +90,12 @@ for (String val: map.values()) {
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以上述学生数据 `Key 学号 -> Value 姓名` 为例，我们可以将「哈希函数」设计为
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$$
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f(x) = x \% 10000
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f(x) = x \% 100
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$$
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（图）
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<p align="center"> Fig. 哈希函数 </p>
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```java title="array_hash_map.java"
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/* 键值对 int->String */
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@ -107,16 +112,16 @@ class Entry {
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class ArrayHashMap {
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private List<Entry> bucket;
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public ArrayHashMap() {
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// 初始化一个长度为 10 的桶（数组）
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// 初始化一个长度为 100 的桶（数组）
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bucket = new ArrayList<>();
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for (int i = 0; i < 10; i++) {
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for (int i = 0; i < 100; i++) {
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bucket.add(null);
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}
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}
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/* 哈希函数 */
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||||
private int hashFunc(int key) {
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int index = key % 10000;
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int index = key % 100;
|
||||
return index;
|
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}
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@ -146,8 +151,18 @@ class ArrayHashMap {
|
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## 哈希冲突
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细心的同学可能会发现，哈希函数 $f(x) = x \% 10000$ 会在某些情况下失效。例如，当输入的 Key 为 10001, 20001, 30001, ... 时，哈希函数的计算结果都是 1 ，指向同一个 Value ，表明不同学号指向了同一个人，这明显是不对的。
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细心的同学可能会发现，**哈希函数 $f(x) = x \% 100$ 会在某些情况下失效**。具体地，当输入的 Key 后两位相同时，哈希函数的计算结果也相同，指向同一个 Value 。例如，分别查询两个学号 12836 和 20336 ，则有
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$$
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f(12836) = f(20336) = 36
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$$
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导致两个学号指向了同一个姓名，这明显是不对的。我们将这种现象称为「哈希冲突 Hash Collision」，其会严重影响查询的正确性，我们将如何避免哈希冲突的问题留在下章讨论。
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上述现象被称为「哈希冲突 Hash Collision」，其会严重影响查询的正确性，我们将如何避免哈希冲突的问题留在下章讨论。
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（图）
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<p align="center"> Fig. 哈希冲突 </p>
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综上所述，一个优秀的「哈希函数」应该具备以下特性：
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- 尽量少地发生哈希冲突；
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- 时间复杂度 $O(1)$ ，计算尽可能高效；
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- 空间使用率高，即 “键值对占用空间 / 哈希表总占用空间” 尽可能大；
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