标签:style http color ar os 使用 sp 数据 on
为提高hash表查找性能,除了考虑选择合适的hash表表长和完美的hash函数外,还必须考虑hash表处理冲突的能力。当hash函数对两个不同的数据项产生了相同的hash值时,冲突就产生了。对于冲突的处理,通常采用的方法可以分为三类:
(1)线性再散列法,简单的按顺序遍历hash表,寻找下一个可用的槽;
(2)非线性再散列法,计算一个新的hash值;
(3)外部拉链法,将hash表中的每个槽当作具有相同hash值的数据项所组成链表的头部,hash表将发生冲突的项添加到同一个链表中。
下面对这三种方法分别介绍。
线性再散列法是形式最简单的处理冲突的方法。插入元素时,如果发生冲突,算法会简单的遍历hash表,直到找到表中的下一个空槽,并将该元素 放入该槽中。查找元素时,首先散列值所指向的槽,如果没有找到匹配,则继续遍历hash表,直到:(1)找到相应的元素;(2)找到一个空槽(指示查找的 元素不存在);(3)整个hash表遍历完毕(指示该元素不存在并且hash表是满的)。下表显示了以线性再散列法将{89,18,49,58,69}5 个元素插入hash表的过程。(hash函数为:hash(X)=X mod 10;hash表长一般用素数,这里为了说明方便取表长为10)
第一次冲突发生在插入关键字49时,它被放在下一个空闲地址,即地址0。关键字58依次和18,89,49发生冲突,试选三次之后才找到一个 空单元。对69的冲突用类似的方法处理。从以上过程可以看出,只要表中有空闲单元,总可以找到,但这里选择步长为1,将会在hash表中产生聚集,即:即 使hash表相对较空,还是会在某些区域形成一些区块,这些区块中的任何活动都将设计更大的步长。但如果以5或更大的值作为步长,可以迅速地从拥挤区域移 开,从而减少聚集现象的发生。事实上,只要hash表长和检查槽的步长是互质的,那么表中的每个槽都会被检查到。
线性再散列法有两个缺点:第一,不能从表中删除元素,因为相应的单元可能已经引起过冲突,元素绕过它存到了别处,例如,如果我们删除了18,那么其他的元素都会找不到。如果确实需要删除,可以采用懒惰删除的方法。第二,当表被填满时性能下降明显。
线性再散列法是从冲突位置开始,采用一个步长以顺序方式遍历hash表,来查找一个可用的槽,从上面的讨论可以看出,它容易产生聚集现象。非线性再散列法 可以避免遍历散列表,它会计算一个新的hash值,并通过它跳转到表中一个完全不同的部分。它的思想就是:通过跳转到表中不同的部分,从而避免相似值的聚 集,如果再散列函数跳转到的槽已经被占用了,则继续执行新一轮的再散列和跳转。
例如,还是上面的例子,如果再散列函数是hash(X)=R-(X mod R),其中R为小于hash表长的素数,如果我们选择R=7,则下表显示了插入与前面相同的关键字的结果。
第一个冲突发生在49被插入的时候, hash(49)=7-0=7,故49被插入到位置6。Hash(58)=7-2=5,于是58被插入到位置3。最后69产生冲突,从而被插入到距离为hash(69)=7-6=1的地方。
非线性再散列法也有不能从表中删除元素的缺点。
无论是使用线性再散列法还是非线性再散列法,只有在散列表不会接近填满的情况下,才能使用再散列。当散列表的负载因子增大时,再散列所花费的时间也会显著增加。通过以上讨论可以看出,再散列方法适用于表负载较低并且不太可能执行删除操作的情况。
外部拉链法是将hash表看作是一个链表数组,表中的每个槽要不为空,要不指向hash到该槽的表项的链表。可以通过把元素添加到链表中来解决冲突。同 样,可以通过从链表中删除元素来执行删除操作。因此,解决冲突的代价不会超过向链表中添加一个节点,不需要执行再散列。在再散列中,表项的最大数量是由表 中槽的原始数量确定的,与之不同的是,外部拉链法可以容纳的元素于将在内存中存放的元素一样多。
外部拉链法的原则是:hash表的大小一般与预料的元素个数差不多。
假设有一个表长为10的hash表,给出10个关键字为前10个自然数的平方,hash函数为hash(X)=X mod 10,下图就是对应的外部拉链法的hash表。
外部拉链法的平均查找时间是对链表的查找时间加上1,这个1是最初的定位hash表槽。外部拉链法的缺点是:它需要稍微多一些的空间来实现,因为添加任何元素都需要添加指向节点的指针,并且每次探查也要花费稍微多一点的时间,因为它需要间接引用指针,而不是直接访问元素。由于今天的内存成本很低并且可以使用非常快的CPU,所以这些缺点都是微不足道的。因此,实际使用hash表时,一般都是使用拉链法来解决hash冲突。
标签:style http color ar os 使用 sp 数据 on
原文地址:http://my.oschina.net/dyos/blog/342729