一键定位，哈希桶的极速魔法

(´・н・‘)本人博客主页——>Cinema KI
( •̀∀•́ )本人gitee主页——>llirving

文章目录

• 👱🏾‍♀️前言
• 👩🏾‍🦳一、哈希概念
• 🐖二、直接定址法
• 🍐三、必会概念
  • 3.1哈希冲突
  • 3.2负载因子
  • 3.3将关键字转为整数
• 🏓四、哈希函数
  • 4.1除留余数法
  • 4.2乘法散列法（了解）
  • 4.3全域散列法（了解）
• ㊗️五、处理哈希冲突
  • 5.1开放定址法
  • 5.2链地址法（哈希桶）
• 💓总结

👱🏾‍♀️前言

在数据结构中，哈希表是兼顾时间与空间效率的经典方案，它以近乎O(1)的读写性能，成为缓存、数据库等场景的核心支撑。本文将从底层原理到实战应用，拆解哈希表的设计逻辑与工程价值。

提示：以下是本篇文章正文内容，下面案例可供参考

👩🏾‍🦳一、哈希概念

哈希(hash)又称散列，是一种组织数据的方式。从译名来看，有散乱排列的意思。本质就是通过哈希函数把关键字Key跟存储位置建立一个映射关系，查找时通过这个哈希函数计算出Key存储的位置，进行快速查找。

🐖二、直接定址法

当关键字的范围比较集中时，直接定址法就是非常简单高效的方法，比如一组关键字都在[0,99]之间，那么我们开一个100个数的数组，每个关键字的值直接就是存储位置的下标。再比如一组关键字都在[a,z]的小写字母，那么我们开一个26个数的数组，每个关键字ascii码就是存储位置的下标，也就是说直接定址法本质就是用关键字计算出一个绝对位置或者相对位置。这个方法在我们计数排序部分已经用过了，其次在string章节的下面OJ也用过了。
字符串中的第一个唯一字符（leetcode）

classSolution{public:intfirstUniqChar(string s){int array[26]={0};for(auto& ch:s){ array[ch-'a']++;}for(size_t i =0;i<s.size();i++){if(array[s[i]-'a']){return i;}}return-1;}};

讲解如下：

🍐三、必会概念

3.1哈希冲突

直接定址法的缺点非常明显，当关键字比较分散时，就很浪费内存空间。假设我们只有数据范围时[0,9999]的N个值，用直接定值法就很浪费空间。那么我们就要借助哈希函数(hash
function)hf,关键字key被放到数据的h(key)位置，这里要注意的时h(key)计算出的值必须在[0,M)（左闭右开）之间。

这里存在的一个问题就是，两个不同的key可能会映射到同一个位置去，这种问题我们叫做哈希冲突或哈希碰撞。理想情况是找出一个好的哈希函数避免冲突，但是实际场景中，冲突是不可避免的，所以我我们尽可能设计出优秀的哈希函数，减少冲突的次数，同时也要去设计出解决冲突的方案。
讲解如下：

3.2负载因子

假设哈希表中已经映射存储了N个值，哈希表的大小为M，那么负载因子=N/M，英文名为load factor。负载因子越大，哈希冲突的概率越高，空间利用率越高，负载因子越小，哈希冲突的概率越低，空间利用率越低。

就拿上面讲解哈希冲突例子举例
原先数组有6个，哈希表的大小为8，所以负载因子为6/8，所以是0.75。
但是其存在哈希冲突(10与2),其空间利用率还是挺高的，但是哈希冲突的概率也随之上升。

3.3将关键字转为整数

我们将关键字映射到数组中位置，一般要转为整数才好左映射计算，如果不是整数，我们要想办法转换成整数，这个细节后续会详细讲解。

🏓四、哈希函数

一个好的哈希函数应该让N个关键字被等概率的均匀的散列分布到哈希表的M个空间中，但是实际中却很难做到，但是我们要尽量往这个方向去考量设计。

4.1除留余数法

• 除留余数法，顾名思义，假设哈希表的大小为M，**那么通过key除以M的余数作为映射位置的下标，**也就是哈希函数:h(key) = key%M。
• 当使用除留余数法时，要尽量避免M为某些值，如2的幂，10的幂等。如果是2的x次方，那么key%（2的x次方）本质相当于保留key的后x位，那么后x位相同的值，计算出的哈希值就是一样的，就冲突了。如：{63，31}看起来没有任何关联的值，如果M是16，也就是2的4次方，那么计算出的值都是15（63%16 = 15，31%16=15），因为63的二进制的后8位是00111111，31的二进制后8位是00011111（后4位均是1111，所以取模后都相同）。如果M是10的x次方，就更明显了，保留的都是10进制的后x位，如{112，12312}，如果M是100，也就是10的2次方，那么计算出的哈希值都是12。（两者后两位均位12）

4.2乘法散列法（了解）

• 乘法散列法对哈希表大小M没有要求，他的大思路第一步：用关键字 K 乘上常数 A (0<A<1)，并抽取出 kA 的小数部分。第二步：后再用M乘以kA 的小数部分，再向下取整。
• h(key) = floor(M × ((A × key)%1.0)),其中floor标识对表达式进行向下取整，A∈(0,1)，这⾥最重要的是A的值应该如何设定，Knuth认为 (A = ( (根号5) − 1)/2 = 0.6180339887…⻩⾦分割点])⽐较好。
• 乘法散列法对哈希表⼤⼩M是没有要求的，假设M为1024，key为1234，A = 0.6180339887, Akey= 762.6539420558，取⼩数部分为0.6539420558,M×((A×key)%1.0)=0.65394205581024=669.6366651392，那么h(1234) = 669。

4.3全域散列法（了解）

• 如果存在⼀个恶意的对⼿，他针对我们提供的散列函数，特意构造出⼀个发⽣严重冲突的数据集，⽐如，让所有关键字全部落⼊同⼀个位置中。这种情况是可以存在的，只要散列函数是公开且确定的，就可以实现此攻击。解决⽅法⾃然是⻅招拆招，给散列函数增加随机性，攻击者就⽆法找出确定可以导致最坏情况的数据。这种⽅法叫做全域散列。
• hab (key) = ((a × key + b)%P )%M，P需要选⼀个⾜够⼤的质数，a可以随机选[1,P-1]之间的任意整数，b可以随机选[0,P-1]之间的任意整数，这些函数构成了⼀个P*(P-1)组全域散列函数组。假设P=17,M=6,a = 3， b = 4, 则h34 (8) = ((3 × 8 + 4)%17)%6 = 5。
• 需要注意的是每次初始化哈希表时，随机选取全域散列函数组中的⼀个散列函数使⽤，后续增删查改都固定使⽤这个散列函数，否则每次哈希都是随机选⼀个散列函数，那么插⼊是⼀个散列函数，查找⼜是另⼀个散列函数，就会导致找不到插⼊的key了。

㊗️五、处理哈希冲突

哈希冲突就是我们使用哈希表最大的一个麻烦，所以处理哈希冲突是最最重要的，那有哪些方法可以减少哈希冲突？1.开放定址法2.链地址法

5.1开放定址法

在开放定址法中所有的元素都放到哈希表里，当一个关键字key用哈希函数计算出的位置冲突了，则按照某种规则找到一个没有存储数据的位置进行存储，开放定址法中负载因子一定是小于1的。这里的规则右三种：线性探测、二次探测、双重探测。
线性探测

• 从发生冲突的位置开始，依次线性向后探测，直到寻找下一个没有存储数据的位置为止，如果走到哈希表位，则返回到哈希表头的位置。
• h（key） = hash0 = key % M，hash0的位置冲突了（已经有别的值存在这个位置上了），则线性探测的公式为：hc（key，i） = （hashi+i）%M，i = {1，2，3…，M-1}，因为负载因子小于1，则最多探测M-1次，一定能找到一个存储key的位置
• 线性探测的比较简单且容易实现，线性探测的问题假设，hash0位置连续冲突，hash0，hash1，hash2位置已经存储数据了，后续映射到hash0，hash1，hash2，hash3的值都会争夺hash3位置，这种现象叫做群集、堆积。下面的二次探测可以一定程度改善这个问题。
• 从发生冲突的位置开始，依次左右按二次方跳跃式探测，直到寻找下一个没有存储数据的位置为止，如果往右走到哈希表尾，则回绕到哈希表头的位置；如果往左走到哈希表头，则灰陶到哈希表尾的位置。
• h（key） = hash0 = key%M，hash0位置冲突了，则二次探测公式为：
  hc（key，i） = （hash0 ± i的平方）%M，i = {1,2,3…,M/2}
• 二次探测当hashi = （hash0 - i的平方）%M时，当hashi<0,需要hashi+=M

下面演示{19,30,52,63,11,22}等这一组值映射到M=11的哈希表中。

下面演示{19，30，5，36，13，20，21，12}等这一组值映射到M=11的哈希表种。

二次探测

代码实现如下

enumStatus{ EXIST, EMPTY, DELETE };template<classK>structHashDate{ K _key; Status _status = EMPTY;//状态};template<classK>structHashFunc{ size_t operator()(K key){return(size_t)key;}};template<classK,classHash= HashFunc<K>>classHashTable{public:HashTable(){ _table.resize(__stl_next_prime(0));}boolinsert(const K& key){if(!Find(key))returnfalse;if((double)_n /(double)_table.size()>=0.7){ HashTable<K, Hash> newHt; newHt._table.resize(__stl_next_prime(_table.size()+1));for(size_t i =0; i < _table.size(); i++){if(_table[i]._status == EXIST){ newHt.insert(_table[i]._key);}} _table.swap(newHt._table);} Hash hs; size_t hash0 =hs(key)% _table.size();//计算出下标 size_t hashi = hash0; size_t i =1;while(_table[hashi]._status == EXIST){ hashi =(hashi + i)% _table.size(); i++;} _table[hashi]._key = key; _table[hashi]._status = EXIST;++_n;returntrue;} HashDate<K>*Find(const K& key){ Hash hs; size_t hash0 =hs(key)% _table.size(); size_t hashi = hash0; size_t i =1;while(_table[hashi]._status == EXIST){if(_table[hashi]._key = key)return&_table[hashi]; hashi =(hashi + i)% _table.size(); i++;if(i == _table.size())break;}returnnullptr;}boolErase(const K& key){ HashDate<K>* ptr =Find(key);if(ptr ==nullptr)returnfalse;else{ ptr->_status = DELETE;--_n;returntrue;}}inlineunsignedlong__stl_next_prime(unsignedlong n){// Note: assumes long is at least 32 bits.staticconstint __stl_num_primes =28;staticconstunsignedlong __stl_prime_list[__stl_num_primes]={53,97,193,389,769,1543,3079,6151,12289,24593,49157,98317,196613,393241,786433,1572869,3145739,6291469,12582917,25165843,50331653,100663319,201326611,402653189,805306457,1610612741,3221225473,4294967291};constunsignedlong* first = __stl_prime_list;constunsignedlong* last = __stl_prime_list + __stl_num_primes;constunsignedlong* pos =lower_bound(first, last, n);return pos == last ?*(last -1):*pos;}private: vector<HashDate<K>> _table; size_t _n =0;};

扩容
这里我们哈希表负载因子控制在0.7，当负载因子达到0.7就要进行扩容了，我们可以按照质数表函数(__stl_next_prime)来进行扩容，你传一个数字n过去，它会返回一个大于等于这个n的数字，例如你传0，那么就返回53；你传54就返回97。

key不能取模的问题
当key是string/Date等类型时，key不能直接取模，那么我们需要给HashTable增加一个仿函数，这个仿函数支持把key转换成一个可以取模的整形，如果key可以转换成整形并且不容易冲突，那么这个仿函数就用默认参数即可，如果key不能转换成整形，我们就要自己写一个仿函数支持key转换成整形。

5.2链地址法（哈希桶）

解决冲突的思路
开放定址法中所有的元素都放到哈希表中，链地址法中所有的数据不再直接存储在哈希表中，哈希表中存储一个指针，没有数据映射这个位置时，该指针为空，有多个数据映射到这个位置时，我们把这些冲突的数据链接称一个链表，挂在哈希表这个位置下面，链地址法也叫挂链法或者哈希桶。

• 下面演示{19,30,5,36,13,20,21,12,24,96}等这一组值映射到M=11的表中
• h(19) = 8，h(30) = 8，h(5) = 5，h(36) = 3，h(13) = 2，h(20) = 9，h(21) =10，h(12) = 1,h(24) = 2,h(96) = 8。

扩容
开放定址法负载因⼦必须⼩于1，链地址法的负载因⼦就没有限制了，可以⼤于1。负载因⼦越⼤，哈希冲突的概率越⾼，空间利⽤率越⾼；负载因⼦越⼩，哈希冲突的概率越低，空间利⽤率越低；stl中unordered_xxx的最⼤负载因⼦基本控制在1，⼤于1就扩容，我们下⾯实现也使⽤这个⽅式。

代码实现如下

template<classK>structHashFunc{ size_t operator()(const K& key){return(size_t)key;}};template<>structHashFunc<string>{// BKDR size_t operator()(const string& str){ size_t hash =0;for(auto ch : str){ hash += ch; hash *=131;}return hash;}};inlineunsignedlong__stl_next_prime(unsignedlong n){// Note: assumes long is at least 32 bits.staticconstint __stl_num_primes =28;staticconstunsignedlong __stl_prime_list[__stl_num_primes]={53,97,193,389,769,1543,3079,6151,12289,24593,49157,98317,196613,393241,786433,1572869,3145739,6291469,12582917,25165843,50331653,100663319,201326611,402653189,805306457,1610612741,3221225473,4294967291};constunsignedlong* first = __stl_prime_list;constunsignedlong* last = __stl_prime_list + __stl_num_primes;constunsignedlong* pos =lower_bound(first, last, n);return pos == last ?*(last -1):*pos;}template<classT>structHashNode{ T _data; HashNode<T>* _next;HashNode(const T& data):_data(data),_next(nullptr){}};template<classK,classT,classKeyOfT,classHash= HashFunc<K>>classHashTable{typedef HashNode<T> Node;public:HashTable():_tables(__stl_next_prime(1),nullptr),_n(0){}~HashTable(){for(size_t i =0; i < _tables.size(); i++){ Node* cur = _tables[i];// 当前桶的节点重新映射挂到新表while(cur){ Node* next = cur->_next;delete cur; cur = next;} _tables[i]=nullptr;}}boolInsert(const T& data){ KeyOfT kot;if(Find(kot(data)))returnfalse; Hash hs;// 负载因子==1扩容if(_n == _tables.size()){//HashTable<K, V> newHT;//newHT._tables.resize(_tables.size()*2);//// 遍历旧表将所有值映射到新表//for (auto cur : _tables)//{// while (cur)// {// newHT.Insert(cur->_kv);// cur = cur->_next;// }//}//_tables.swap(newHT._tables); vector<Node*>newtables(__stl_next_prime(_tables.size()+1));for(size_t i =0; i < _tables.size(); i++){ Node* cur = _tables[i];// 当前桶的节点重新映射挂到新表while(cur){ Node* next = cur->_next;// 插入到新表 size_t hashi =hs(kot(cur->_data))% newtables.size(); cur->_next = newtables[hashi]; newtables[hashi]= cur; cur = next;} _tables[i]=nullptr;} _tables.swap(newtables);} size_t hashi =hs(kot(data))% _tables.size();// 头插 Node* newNode =newNode(data); newNode->_next = _tables[hashi]; _tables[hashi]= newNode;++_n;returntrue;} Node*Find(const K& key){ KeyOfT kot; Hash hs; size_t hashi =hs(key)% _tables.size(); Node* cur = _tables[hashi];while(cur){if(kot(cur->_data)== key)return cur; cur = cur->_next;}returnnullptr;}boolErase(const K& key){ KeyOfT kot; Hash hs; size_t hashi =hs(key)% _tables.size(); Node* prev =nullptr; Node* cur = _tables[hashi];while(cur){if(kot(cur->_data)== key){if(prev ==nullptr){ _tables[hashi]= cur->_next;}else{ prev->_next = cur->_next;}delete cur;returntrue;} prev = cur; cur = cur->_next;}returnfalse;}private://vector<list<pair<K, V>>> _tables; vector<Node*> _tables; size_t _n =0;// 实际存储的数据个数};

💓总结

本文为大家讲解了哈希，重点掌握哈希中的除留余数法以及链地址法，实战中，链地址法（哈希桶）使用频率更高，因为它减少了哈希表的堆积问题。