Qqqq — различия между версиями
Nechaev (обсуждение | вклад) (→Свойства хеш-таблицы) |
Nechaev (обсуждение | вклад) (→Открытое хеширование) |
||
Строка 41: | Строка 41: | ||
=== Открытое хеширование === | === Открытое хеширование === | ||
[[Файл:open_hash.png|thumb|380px|right|Разрешение коллизий при помощи цепочек.]] | [[Файл:open_hash.png|thumb|380px|right|Разрешение коллизий при помощи цепочек.]] | ||
− | Каждая ячейка массива <tex>H</tex> | + | Каждая ячейка <tex>i</tex> массива <tex>H</tex> содержим указать на начало списка всех элементов, хеш-значение ключа которых равно <tex>i</tex>, иначе ячейка содержит значение <tex>NIL</tex>. Коллизии приводят к тому, что появляются списки размером больше одного элемента. |
− | + | Время, необходимое для вставки в наихудшем случае равно <tex>O(1)</tex>. Это операция выполняет быстро, так как считается, что вставляемый элемент отсутствует в таблице, но если потребуется, то перед вставкой мы может выполнить поиск этого элемента. | |
+ | Время работы поиска в наихудшем случае пропорционально длине списка, а если все <tex>n</tex> ключей хешированы в одну и ту же ячейку (создавая список длиной <tex>n</tex>) время поиска будет равно <tex>\Theta(n)</tex> плюс время вычисления хеш-функции, что ничуть не лучше, чем использование связного списко для хранения всех <tex>n</tex> элементов. | ||
+ | Удаления элемента может быть выполнено за <tex>O(1)</tex>, как и вставка, при использовании двухсвязного списка.<ref>Анализ хеширования с цепочками, вы можете найти в книге Томаса Кормена: «Алгоритмы. Построение и анализ.»</ref> | ||
=== Закрытое хеширование === | === Закрытое хеширование === |
Версия 18:07, 29 апреля 2012
Хеширование - класс методов поиска, идея которого состоит в использовании некоторой частичной информации, полученной из ключа (однозначно характеризующего элемент), в качестве основы поиска. С помощью хеш-функции мы вычисляем хеш-код и используем его для проведения поиска. В общем случае, однозначного соответствия между исходными данными и хеш-кодом нет в силу того, что количество значений хеш-функций меньше, чем вариантов исходных данных, поэтому существуют элементы, имеющие одинаковые хеш-коды — так называемые коллизии, но если два элемента имеют разный хеш-код, то они гарантированно различаются. Вероятность возникновения коллизий играет немаловажную роль в оценке качества хеш-функций.
Определение: |
называется хеш-функцией, где множество хранит ключи из множества . Если значит Коллизия: | — множество объектов (универсум).
Содержание
Виды хеширования
- По способу хранения
- Статическое — фиксированное количество элементов. Один раз заполняем хеш-таблицу и осуществляем только проверку на наличие в ней нужных элементов.
- Динамическое — добавляем, удаляем и смотрим на наличие нужных элементов.
- По виду хеш-функции
- Детерминированная хеш-функция и случайные входные данные
- Случайная хеш-функция и произвольные входные данные
Хеш-таблица
Хеш-табли́ца — структура данных, реализующая интерфейс ассоциативного массива. Представляет собой эффективную структуру данных для реализации словарей, а именно, она позволяет хранить пары (ключ, значение) и выполнять три операции: операцию добавления новой пары, операцию поиска и операцию удаления пары по ключу.
Введение
Существует два основных варианта хеш-таблиц: с цепочками и открытой адресацией. Хеш-таблица содержит некоторый массив
, элементы которого есть пары (хеш-таблица с открытой адресацией) или списки пар (хеш-таблица с цепочками).Выполнение операции в хеш-таблице начинается с вычисления хеш-функции от ключа. Получающееся хеш-значение
играет роль индекса в массиве . Затем, зная индекс, мы можем выполнить требующуюся операцию (добавление, удаление или поиск).Ситуация, когда для различных ключей получается одинаковое хеш-значение (коллизия), встречается не так уж и редко, и зависит от хеш-функции. Чем лучше, используемая хеш-функция, тем меньше вероятность возникновения коллизии. При вставке в хеш-таблицу размером 365 ячеек всего лишь 23-х элементов вероятность коллизии превышает 50 % (при равномерном распределении значений хеш-функции). Способ разрешения коллизий — важная составляющая любой хеш-таблицы.
Полностью избежать коллизий для произвольных данных невозможно в принципе, и хорошая хеш-функция в состоянии только минимизировать их количество. Но, в некоторых специальных случаях их удаётся избежать. Если все ключи элементов известны заранее, либо меняются очень редко, то можно подобрать хеш-функцию, с помощью которой, все ключи будут распределены по хеш-таблице без коллизий. Это хеш-таблицы с прямой адресацией; в них все операции, такие как: поиск, вставка и удаление — работают за
.Если мы поделим число хранимых элементов на размер массива
(число возможных значений хеш-функции), то узнаем коэффициент заполнения хеш-таблицы (load factor). От этого параметра зависит среднее время выполнения операций.Свойства хеш-таблицы
На поиск элемента в хеш-таблице в худшем случае, может потребоваться столько же времени, как и в связанном списке, а именно
, но на практике хеширование исключительно эффективно. При некоторых разумных допущениях математическое ожидание времени поиска элемента в хеш-таблице составляет . А все операции (поиск, вставка и удаление элементов) в среднем выполняются за время . При этом не гарантируется, что время выполнения отдельной операции мало́, так как при достижении некоторого значения коэффициента заполнения необходимо увеличить размер массива и заново добавить в новую хеш-таблицу все пары.Разрешение коллизий
Открытое хеширование
Каждая ячейка
массива содержим указать на начало списка всех элементов, хеш-значение ключа которых равно , иначе ячейка содержит значение . Коллизии приводят к тому, что появляются списки размером больше одного элемента.Время, необходимое для вставки в наихудшем случае равно [1]
. Это операция выполняет быстро, так как считается, что вставляемый элемент отсутствует в таблице, но если потребуется, то перед вставкой мы может выполнить поиск этого элемента. Время работы поиска в наихудшем случае пропорционально длине списка, а если все ключей хешированы в одну и ту же ячейку (создавая список длиной ) время поиска будет равно плюс время вычисления хеш-функции, что ничуть не лучше, чем использование связного списко для хранения всех элементов. Удаления элемента может быть выполнено за , как и вставка, при использовании двухсвязного списка.Закрытое хеширование
В массиве
хранятся сами пары ключ-значение. Алгоритм вставки элемента проверяет ячейки массива в некотором порядке до тех пор, пока не будет найдена первая свободная ячейка, в которую и будет записан новый элемент. Этот порядок вычисляется на лету, что позволяет сэкономить на памяти для указателей, требующихся в хеш-таблицах с цепочками.Последовательность, в которой просматриваются ячейки хеш-таблицы, называется последовательностью проб. В общем случае, она зависит только от ключа элемента, то есть это последовательность
, , ..., , где — ключ элемента, а — произвольные функции, сопоставляющие каждому ключу ячейку в хеш-таблице. Первый элемент в последовательности, как правило, равен значению некоторой хеш-функции от ключа, а остальные считаются от него каким-нибудь способом. Для успешной работы алгоритмов поиска последовательность проб должна быть такой, чтобы все ячейки хеш-таблицы оказались просмотренными ровно по одному разу.Алгоритм поиска просматривает ячейки хеш-таблицы в том же самом порядке, что и при вставке, до тех пор, пока не найдется либо элемент с искомым ключом, либо свободная ячейка (что означает отсутствие элемента в хеш-таблице).
Удаление элементов в такой схеме несколько затруднено. Обычно поступают так: заводят булевый флаг для каждой ячейки, помечающий, удален ли элемент в ней или нет. Тогда удаление элемента состоит в установке этого флага для соответствующей ячейки хеш-таблицы, но при этом необходимо модифицировать процедуру поиска существующего элемента так, чтобы она считала удалённые ячейки занятыми, а процедуру добавления — чтобы она их считала свободными и сбрасывала значение флага при добавлении.
Источники
- Дональд Кнут "Искусство программирования" Хеширование
- Хеширование
- Хеш-таблица
- ↑ Анализ хеширования с цепочками, вы можете найти в книге Томаса Кормена: «Алгоритмы. Построение и анализ.»