Leetcode Lect7 哈希表

 

 

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传统的哈希表

对于长度为n的哈希表，它的存储过程以下:
    根据 key 计算出它的哈希值 h=hash(key)
    假设箱子的个数为 n，那么这个键值对应该放在第 (h % n) 个箱子中
    若是该箱子中已经有了键值对，就使用开放寻址法或者拉链法解决冲突

 

 

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哈希冲突

若是不一样字符串被hash到了同一个位置，称为哈希冲突。解决哈希冲突的经常使用办法有如下几种：

拉链法（开哈希）

在使用拉链法解决哈希冲突时，对于每个数组位置，放置的元素至关于一个链表，属于同一个箱子的全部键值对都会排列在链表中。当有冲突时，咱们将这个元素插入到链表尾部，以此来避免冲突。

 

 

线性探测法（闭哈希）

线性探测法属于开放定址法的一种。

当冲突发生的时候，咱们检查冲突的哈希地址的下一位（数组下标加一），判断可否插入，若是不能则再继续检查下一个位置。

在拉链法实现的哈希表中，由于链表的存在，能够弹性地容纳键值对，而对于线性探测法实现的哈希表，其容纳键值对的数量是直接受到数组大小的限制的。因此必须在数组充满之前调整数组的大小。通常来讲，每当总键值对的对数达到数组的一半后，咱们就将整个数组的大小扩大一倍。

闭哈希用的很少，由于一直往下一位插入会致使愈来愈多的collision

 

重哈希

这种方法是同时构造多个不一样的哈希函数：

Hi=RH1(key)        i=1，2，…，k

当哈希地址Hi=RH1（key）发生冲突时，再计算Hi=RH2（key）……，直到冲突再也不产生。这种方法不易产生汇集，但增长了计算时间。

 

哈希表的扩容

通常来讲，每当总键值对的对数达到数组的一半后，咱们就将整个数组的大小扩大一倍。扩容时要把全部的元素从新计算hash并插入到更大容量的新哈希表中。

 

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分布式哈希表

参考DHT，将一张哈希表按hash值分割到不一样机器上。

 

 

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一致性哈希

在普通分布式哈希表中，若是有节点动态加入或者删除，就会致使大量数据失效。那么如何改进这一状况呢？

consistent hashing 是一种 hash 算法，简单的说，在移除 / 添加一个 cache 时，它可以尽量小的改变已存在 key 映射关系。它的思想是把机器和数据都hash到同一个空间中。

好比在Chord算法里，每台节点负责它顺时针方向到下一个节点以前的这一区域的hash数据点。若是在这一区间内有节点的动态加入/删除，那么只有这一区间端点的两台机器会受影响，而其余机器都不会。

 

另外还有一种DHT算法叫作Kademlia，它就是P2P下载的基础。能够参考https://colobu.com/2018/03/26/distributed-hash-table/

 

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红黑树

红黑树（Red-black Tree）是一种平衡排序二叉树（Balanced Binary Search Tree），在它上面进行增删查改的平均时间复杂度都是 O(logn)，是居家旅行的常备数据结构。

Q: 在面试中考不考呢？
A: 不多考……

Q: 需不须要了解呢？
A: 须要！

Q: 了解到什么程度呢？
A: 知道它是 Balanced Binary Search Tree，知道它支持什么样的操做，会用就行。不须要知道具体的实现原理。

红黑树的几个经常使用操做

Java当中，红黑树主要是TreeSet，位于java.util.TreeSet，继承自java.util.AbstractSet，它的主要方法有：

• add，插入一个元素。
• remove，删除一个元素。
• clear，删除全部元素。
• contains，查找是否包含某元素。
• isEmpty，是否空树。
• size，返回元素个数。
• iterator，返回迭代器。
• clone，对整棵树进行浅拷贝，即不拷贝元素自己。
• first，返回最前元素。
• last，返回最末元素。
• floor，返回不大于给定元素的最大元素。
• ceiling，返回不小于给定元素的最小元素。
• pollFirst，删除并返回首元素。
• pollLast，删除并返回末元素。

更具体的细节，请参考Java Reference。

此外，在Java当中，有一种map，用红黑树实现key查找，这种结构叫作TreeMap。若是你须要一种map，而且它的key是有序的，那么强烈推荐TreeMap。

在C++当中，红黑树便是默认的set和map，其元素也是有序的。
而经过哈系表实现的则分别是unordered_set和unordered_map，注意这两种结构是在C++11才有的。
在Python当中，默认的set和dict是用哈系表实现，没有默认的红黑树。若是你想使用红黑树的话，可使用rbtree这个模块，下载地址：https://pypi.python.org/pypi/rbtree/0.9.0

 

 

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Ref：https://xiekeyi98.com/819591f7.html