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25、Hash表(散列表)
(1)基本概念
若结构中存在关键字和K相等的记录,则必定在f(K)的存储位置上。由此,不需比较便可直接取得所查记录。称这个对应关系f为散列函数(Hash function),按这个思想建立的表为散列表。
对不同的关键字可能得到同一散列地址,即key1≠key2,而f(key1)=f(key2),这种现象称冲突。具有相同函数值的关键字对该散列函数来说称做同义词。综上所述,根据散列函数H(key)和处理冲突的方法将一组关键字映象到一个有限的连续的地址集(区间)上,并以关键字在地址集中的“象”作为记录在表中的存储位置,这种表便称为散列表,这一映象过程称为散列造表或散列,所得的存储位置称散列地址。
若对于关键字集合中的任一个关键字,经散列函数映象到地址集合中任何一个地址的概率是相等的,则称此类散列函数为均匀散列函数(Uniform Hash function),这就是使关键字经过散列函数得到一个“随机的地址”,从而减少冲突。
(2)常用的构造散列函数的方法
散列函数能使对一个数据序列的访问过程更加迅速有效,通过散列函数,数据元素将被更快地定位。
[1]直接定址法:取关键字或关键字的某个线性函数值为散列地址。即H(key)=key或H(key) = a•key + b,其中a和b为常数(这种散列函数叫做自身函数)
[2]数字分析法: 一般取一些大一点的素数,效果更好点。
[3]平方取中法:计算关键值再取中间r位形成一个2^r位的表
[4]折叠法:把所有字符的ASCII码加起来 (对于字符串)
[5]随机数法:选择一个随机函数,取关键字的随机函数值为它的哈希地址,即H(key)=random(key),其中random为随机函数。通常关键字长度不等时采用此法构造哈希函数较恰当。
[6]除留余数法:取关键字被某个不大于散列表表长m的数p除后所得的余数为散列地址。即 H(key) = key MOD p,p<=m。不仅可以对关键字直接取模,也可在折叠、平方取中等运算之后取模。对p的选择很重要,一般取素数或m,若p选的不好,容易产生同义词。
[7]针对字符串的一些常用方法,比如ELFHash和BKDRHash(更易于编写,效率不错)
(3)处理冲突的方法
[1]开放定址法;Hi=(H(key) + di) MOD m, i=1,2,…, k(k<=m-1),其中H(key)为散列函数,m为散列表长,di为增量序列,可有下列三种取法:
di=1,2,3,…, m-1,称线性探测再散列;
di=1^2, -1^2, 2^2,-2^2,3^2, …, ±k^2,(k<=m/2)称二次探测再散列;
di=伪随机数序列,称伪随机探测再散列。
[2]再散列法:Hi=RHi(key), i=1,2,…,k RHi均是不同的散列函数,即在同义词产生地址冲突时计算另一个散列函数地址,直到冲突不再发生,这种方法不易产生“聚集”,但增加了计算时间。
[3]链地址法(拉链法)
[4]建立一个公共溢出区
(4)查找的性能分析
散列表的查找过程基本上和造表过程相同。一些关键码可通过散列函数转换的地址直接找到,另一些关键码在散列函数得到的地址上产生了冲突,需要按处理冲突的方法进行查找。在介绍的三种处理冲突的方法中,产生冲突后的查找仍然是给定值与关键码进行比较的过程。所以,对散列表查找效率的量度,依然用平均查找长度来衡量。
查找过程中,关键码的比较次数,取决于产生冲突的多少,产生的冲突少,查找效率就高,产生的冲突多,查找效率就低。因此,影响产生冲突多少的因素,也就是影响查找效率的因素。影响产生冲突多少有以下三个因素:
[1]散列函数是否均匀;
[2]处理冲突的方法;
[3]散列表的装填因子。
散列表的装填因子定义为:α= 填入表中的元素个数 / 散列表的长度
α是散列表装满程度的标志因子。由于表长是定值,α与“填入表中的元素个数”成正比,所以,α越大,填入表中的元素较多,产生冲突的可能性就越大;α越小,填入表中的元素较少,产生冲突的可能性就越小。
实际上,散列表的平均查找长度是装填因子α的函数,只是不同处理冲突的方法有不同的函数。
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