Java의 해시 테이블 분석 예
- 王林앞으로
- 2023-05-06 09:10:07608검색
1, 개념
순차 구조와 균형 트리에서는 요소의 키 코드와 저장 위치 사이에 대응 관계가 없으므로 요소 검색 시 키 코드의 다중 비교가 필요합니다. 만들어진. 순차탐색의 시간복잡도는 O(N)이다. 즉, 탐색과정에서 요소의 비교횟수에 따라 탐색의 효율성이 결정된다.
이상적인 검색 방법: 검색하려는 요소를 비교 없이 한 번에 테이블에서 직접 가져올 수 있습니다. 저장 구조를 구축하고 특정 함수(hashFunc)를 사용하여 요소의 저장 위치와 해당 키 코드 간의 일대일 매핑 관계를 설정하면 검색 시 이 함수를 통해 요소를 빠르게 찾을 수 있습니다.
이 구조에 요소를 삽입할 때:
요소 삽입
삽입할 요소의 키 코드에 따라 이 기능을 사용하여 요소의 저장 위치를 계산하고 이 위치에 따라 저장합니다
검색 for elements
요소의 키 코드 수행 동일한 계산에서 얻은 함수 값을 요소의 저장 위치로 간주하고 구조 내에서 이 위치에 따라 요소를 비교합니다. 검색이 성공했습니다
예: 데이터 세트 {1, 7, 6, 4, 5 , 9};
해시 함수는 다음과 같이 설정됩니다. hash(key) = key % 용량은 전체 크기입니다. 요소를 저장하기 위한 기본 공간입니다.
2. 충돌 방지
우선, 해시 테이블의 기본 배열 용량이 저장되는 실제 키워드 수보다 작은 경우가 많기 때문에 이는 다음과 같은 결과를 초래한다는 점을 분명히 해야 합니다. 갈등의 문제는 불가피하지만 우리가 할 수 있는 일은 갈등률을 최대한 줄이는 것이어야 한다.
3, 충돌-회피-해시 함수 설계
공용 해시 함수
직접 맞춤화 방법--(일반적으로 사용됨)
키워드의 선형 함수를 해시 주소로 사용: 해시(키) = A* 키 + B 장점: 단순하고 균일함 단점: 키워드의 분포를 미리 알아야 함 사용 시나리오: 상대적으로 작고 연속적인 상황을 찾는 데 적합
나머지를 나누어 남기는 방법 - (일반적으로 사용됨)
안에 허용되는 주소 수 설정 해시 테이블 m에 대해, m보다 크지 않지만 m과 가장 가깝거나 같은 소수 p를 해시 함수에 따라 취합니다: Hash(key) = key% p(p
중간 방법을 제곱--(이해)
키워드가 1234, 제곱이 1522756이라고 가정하고, 가운데 3자리 227을 해시 주소로 추출합니다. 또 다른 예는 키워드 4321, 제곱입니다. 18671041 입니다, 중간을 추출해 주세요 해시주소 제곱법보다 3자리 671(또는 710) 방식이 더 적합합니다. 키워드의 분포를 알 수 없고, 자릿수도 그리 크지 않습니다
4, 갈등- 회피-부하율 조정
부하율과 충돌율의 관계에 대한 대략적인 시연
충돌율이 견딜 수 없는 수준에 도달하면 부하를 줄여 위장된 충돌율을 줄여야 합니다. 요인. , 해시 테이블의 키워드 수는 변경할 수 없는 것으로 알려져 있으므로 조정할 수 있는 것은 해시 테이블의 배열 크기뿐입니다.
5, 충돌 해결-폐쇄 해싱
폐쇄 해싱: 개방형 주소 지정 방법이라고도 합니다. 해시 충돌이 발생했을 때 해시 테이블이 가득 차지 않으면 해시 테이블에 빈 자리가 있어야 한다는 뜻입니다. 키는 충돌 위치의 "다음" 빈 위치에 저장될 수 있습니다.
①선형 감지
예를 들어 위 시나리오에서는 이제 요소 44를 삽입해야 합니다. 먼저 해시 함수를 통해 해시 주소를 계산합니다. 첨자는 4이므로 이론적으로는 이 위치에 44를 삽입해야 하지만 값이 이미 이 위치에 배치되어 있습니다. 요소가 4이면 해시 충돌이 발생합니다. 선형 감지: 충돌이 발생한 위치부터 시작하여 다음 빈 위치를 찾을 때까지 역방향으로 감지합니다.
Insert
해시 함수를 통해 해시 테이블에 삽입할 요소의 위치를 가져옵니다. 해당 위치에 요소가 없으면 새 요소를 직접 삽입합니다. 발생하면 선형 감지를 사용하여 다음 빈 요소를 찾습니다. 위치, 새 요소 삽입
해시 충돌을 처리하기 위해 폐쇄형 해싱을 사용하는 경우 해시 테이블에서 기존 요소를 물리적으로 삭제할 수 없습니다. 요소를 직접 삭제하면 검색에 영향을 줍니다. 다른 요소의 경우. 예를 들어 요소 4를 직접 삭제하면 44에 대한 검색이 영향을 받을 수 있습니다. 따라서 선형 프로빙은 표시된 의사 삭제를 사용하여 요소를 삭제합니다.
②2차 검출
선형 검출의 결점은 충돌하는 데이터가 뭉쳐져 있다는 점인데, 이는 다음 빈 위치를 찾는 것과 관련이 있는데, 빈 위치를 찾는 방법은 하나씩 찾는 것이기 때문에 2차 검출은 피하는 것입니다. 이 문제에서 다음 빈 위치를 찾는 방법은 = ( + )% m 또는 = ( - )% m입니다. 그 중 i = 1,2,3...은 요소의 키 코드에서 해시 함수 Hash(x)에 의해 계산된 위치이고, m은 테이블의 크기입니다. 2.1의 경우 44를 삽입하려고 하면 충돌이 발생합니다. 솔루션 사용 후 상황은 다음과 같습니다.
연구에 따르면 테이블의 길이가 소수이고 테이블 로딩 계수 a가 0.5를 초과하지 않는 경우가 있습니다. , 새 테이블 항목은 확실히 삽입될 수 있으며 위치는 두 번 탐색되지 않습니다. 따라서 테이블에 빈 자리가 절반만 있는 한 테이블이 가득 차는 문제는 발생하지 않습니다. 검색 시에는 테이블이 꽉 찼다고 생각할 필요는 없으나, 삽입 시에는 테이블의 부하율 a가 0.5를 넘지 않는지 확인해야 하며, 초과할 경우 용량을 늘리는 것을 고려해야 합니다.
6, 충돌 해결-오픈 해시/해시 버킷
오픈 해시 방식은 체인 주소 방식(오픈 체인 방식)이라고도 합니다. 먼저 해시 함수를 사용하여 키 코드 세트의 해시 주소를 계산합니다. 동일한 주소 Key code를 가진 것들은 동일한 하위 집합에 속하며, 각 하위 집합을 버킷이라고 합니다. 각 버킷의 요소는 단일 연결 목록을 통해 연결되며, 각 연결 목록의 헤드 노드는 버킷에 저장됩니다. 해시 테이블.
static class Node {
public int key;
public int val;
public Node next;
public Node(int key, int val) {
this.key = key;
this.val = val;
}
}
private Node[] array;
public int usedSize;
public HashBucket() {
this.array = new Node[10];
this.usedSize = 0;
}
public void put(int key,int val){
int index = key % this.array.length;
Node cur = array[index];
while (cur != null){
if(cur.val == key){
cur.val = val;
return;
}
cur = cur.next;
}
//头插法
Node node = new Node(key,val);
node.next = array[index];
array[index] = node;
this.usedSize++;
if(loadFactor() >= 0.75){
resize();
}
}public int get(int key) {
//以什么方式存储的 那就以什么方式取
int index = key % this.array.length;
Node cur = array[index];
while (cur != null) {
if(cur.key == key) {
return cur.val;
}
cur = cur.next;
}
return -1;//
}
public void resize(){
Node[] newArray = new Node[2*this.array.length];
for (int i = 0; i < this.array.length; i++){
Node cur = array[i];
Node curNext = null;
while (cur != null){
curNext = cur.next;
int index = cur.key % newArray.length;
cur.next = newArray[i];
newArray[i] = cur;
cur = curNext.next;
cur = curNext;
}
}
this.array = newArray;
}7, 전체 코드
class HashBucket {
static class Node {
public int key;
public int val;
public Node next;
public Node(int key, int val) {
this.key = key;
this.val = val;
}
}
private Node[] array;
public int usedSize;
public HashBucket() {
this.array = new Node[10];
this.usedSize = 0;
}
public void put(int key,int val) {
//1、确定下标
int index = key % this.array.length;
//2、遍历这个下标的链表
Node cur = array[index];
while (cur != null) {
//更新val
if(cur.key == key) {
cur.val = val;
return;
}
cur = cur.next;
}
//3、cur == null 当前数组下标的 链表 没要key
Node node = new Node(key,val);
node.next = array[index];
array[index] = node;
this.usedSize++;
//4、判断 当前 有没有超过负载因子
if(loadFactor() >= 0.75) {
//扩容
resize();
}
}
public int get(int key) {
//以什么方式存储的 那就以什么方式取
int index = key % this.array.length;
Node cur = array[index];
while (cur != null) {
if(cur.key == key) {
return cur.val;
}
cur = cur.next;
}
return -1;//
}
public double loadFactor() {
return this.usedSize*1.0 / this.array.length;
}
public void resize(){
Node[] newArray = new Node[2*this.array.length];
for (int i = 0; i < this.array.length; i++){
Node cur = array[i];
Node curNext = null;
while (cur != null){
curNext = cur.next;
int index = cur.key % newArray.length;
cur.next = newArray[i];
newArray[i] = cur;
cur = curNext.next;
cur = curNext;
}
}
this.array = newArray;
}
}위 내용은 Java의 해시 테이블 분석 예의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!