Разрешение коллизий

Поиск свободного места при закрытом хешировании - задача, возникающая при создании хеш-таблицы, использующей так называемое закрытое хеширование.

При использовании открытого хеширования такой проблемы не возникает, так как там в каждой ячейке хранится список всех элементов. При добавлении необходимо просто добавить элемент в начало списка.

Закрытое хеширование работает иначе: в каждой ячейке хеш-таблицы хранится только один элемент. Тогда при добавлении, если ячейка свободна, мы просто записываем добавляемый элемент в эту ячейку. Однако если эта ячейка занята - необходимо поместить добавляемый элемент в какую-нибудь другую свободную ячейку. Такие ситуации нередки, так как невозможно использовать хеш-функцию, не дающую коллизий, а каждой ячейке таблицы соответствует одно значение хеш-функции. Далее мы рассмотрим несколько стратегий поиска свободного места в данном случае.

Стратегии поиска

Последовательный поиск

Последовательный поиск, частный случай линейного поиска.

При попытке добавить элемент в занятую ячейку [math]i[/math] начинаем последовательно просматривать ячейки [math]i+1, i+2, i+3[/math] и так далее, пока не найдём свободную ячейку. В неё и запишем элемент.

Линейный поиск

Линейный поиск с шагом q.

Выбираем шаг [math]q[/math]. При попытке добавить элемент в занятую ячейку [math]i[/math] начинаем последовательно просматривать ячейки [math]i+(1 \cdot q), i+(2 \cdot q), i+(3 \cdot q)[/math] и так далее, пока не найдём свободную ячейку. В неё и запишем элемент. По сути последовательный поиск - частный случай линейного, где [math]q=1[/math].

Квадратичный поиск

Квадратичный поиск.

Шаг [math]q[/math] не фиксирован, а изменяется квадратично: [math]q = 1,4,9,16...[/math]. Соответственно при попытке добавить элемент в занятую ячейку [math]i[/math] начинаем последовательно просматривать ячейки [math] i+1, i+4, i+9[/math] и так далее, пока не найдём свободную ячейку.

Возможные проблемы

При поиске элемента может получится так, что мы дойдём до конца таблицы. Обычно поиск продолжается, начиная с другого конца. Однако, если мы придём в ту ячейку, откуда начинался поиск, то добавить элемент в текущую таблицу будет невозможно и необходимо провести операцию перехеширования.

Проверка наличия элемента в таблице

Проверка осуществляется аналогично добавлению: мы проверяем ячейку [math]i[/math] и другие, в соответствии с выбранной стратегией, пока не найдём искомый элемент или свободную ячейку.

Проблемы закрытого хеширования

Проблем две - крайне нетривиальное удаление элемента из таблицы и образование кластеров. Кластер - последовательность занятых клеток. Их наличие замедляет все операции с хеш-таблицей: при добавлении требуется перебирать всё больше элементов, при проверке тоже. Чем больше в таблице элементов, тем больше в ней кластеры и тем выше вероятность того, что добавляемый элемент попадёт в кластер. Для защиты от кластеризации используется двойное хеширование и хеширование кукушки.

Двойное хеширование

Двойное хеширование — метод борьбы с коллизиями, возникающими при закрытом хешировании, основанный на использовании двух хеш-функций для построения различных последовательностей исследования хеш-таблицы.

Принцип двойного хеширования

При двойном хешировании используются две независимые хеш-функции [math] h_1(k) [/math] и [math] h_2(k) [/math]. Пусть [math] k [/math] — это наш ключ, [math] m [/math] — размер нашей таблицы, [math]n \mod m [/math] — остаток от деления [math] n [/math] на [math] m [/math], тогда сначала исследуется ячейка с адресом [math] h_1(k) [/math], если она уже занята, то рассматривается [math] (h_1(k) + h_2(k)) \mod m [/math], затем [math] (h_1(k) + 2 \cdot h_2(k)) \mod m [/math] и так далее. В общем случае идёт проверка последовательности ячеек [math] (h_1(k) + i \cdot h_2(k)) \mod m [/math] где [math] i = (0, 1, \; ... \;, m - 1) [/math]

Таким образом, операции вставки, удаления и поиска в лучшем случае выполняются за [math]O(1)[/math], в худшем — за [math]O(m)[/math], что не отличается от обычного линейного разрешения коллизий. Однако в среднем, при грамотном выборе хеш-функций, двойное хеширование будет выдавать лучшие результаты, за счёт того, что вероятность совпадения значений сразу двух независимых хеш-функций ниже, чем одной.

[math]\forall x \neq y \; \exists h_1,h_2 : p(h_1(x)=h_1(y))\gt p((h_1(x)=h_1(y)) \land (h_2(x)=h_2(y)))[/math]

Выбор хеш-функций

[math] h_1 [/math] может быть обычной хеш-функцией. Однако чтобы последовательность исследования могла охватить всю таблицу, [math] h_2 [/math] должна возвращать значения:

• не равные [math] 0 [/math]
• независимые от [math] h_1 [/math]
• взаимно простые с величиной хеш-таблицы

Есть два удобных способа это сделать. Первый состоит в том, что в качестве размера таблицы используется простое число, а [math] h_2 [/math] возвращает натуральные числа, меньшие [math] m [/math]. Второй — размер таблицы является степенью двойки, а [math] h_2 [/math] возвращает нечетные значения.

Например, если размер таблицы равен [math] m [/math], то в качестве [math] h_2 [/math] можно использовать функцию вида [math] h_2(k) = k \mod (m-1) + 1 [/math]

Вставка при двойном хешировании

Пример

Показана хеш-таблица размером 13 ячеек, в которой используются вспомогательные функции:

[math] h(k,i) = (h_1(k) + i \cdot h_2(k)) \mod 13 [/math]

[math] h_1(k) = k \mod 13 [/math]

[math] h_2(k) = 1 + k \mod 11 [/math]

Мы хотим вставить ключ 14. Изначально [math] i = 0 [/math]. Тогда [math] h(14,0) = (h_1(14) + 0\cdot h_2(14)) \mod 13 = 1 [/math]. Но ячейка с индексом 1 занята, поэтому увеличиваем [math] i [/math] на 1 и пересчитываем значение хеш-функции. Делаем так, пока не дойдем до пустой ячейки. При [math] i = 2 [/math] получаем [math] h(14,2) = (h_1(14) + 2\cdot h_2(14)) \mod 13 = 9 [/math]. Ячейка с номером 9 свободна, значит записываем туда наш ключ.

Таким образом, основная особенность двойного хеширования состоит в том, что при различных [math] k [/math] пара [math] (h_1(k),h_2(k)) [/math] дает различные последовательности ячеек для исследования.

Простая реализация

Пусть у нас есть некоторый объект [math] item [/math], в котором определено поле [math] key [/math], от которого можно вычислить хеш-функции [math] h_1(key)[/math] и [math] h_2(key) [/math]

Так же у нас есть таблица [math] table [/math] величиной [math] m [/math], состоящая из объектов типа [math] item [/math].

Вставка

add(item)
   x = h1(item.key)
   y = h2(item.key)
   for (i = 0; i < m; i++)    	
      if table[x] == null
         table[x] = item
         return      
      x = (x + y) mod m   
   table.resize() //ошибка, требуется увеличить размер таблицы

Поиск

search(key)
   x = h1(key)
   y = h2(key)
   for (i = 0; i < m; i++)
      if table[x] != null
         if table[x].key == key
            return table[x]
      else
         return null
      x = (x + y) mod m   
   return null

Реализация с удалением

Что бы наша хеш-таблица поддерживала удаление, требуется добавить массив [math]deleted[/math] типов [math]bool[/math], равный по величине массиву [math]table[/math]. Теперь при удалении мы просто будем помечать наш объект как удалённый, а при добавлении как не удалённый и замещать новым добавляемым объектом. При поиске, помимо равенства ключей, мы смотрим, удалён ли элемент, если да, то идём дальше.

Вставка

add(item)
   x = h1(item.key)
   y = h2(item.key)
   for (i = 0; i < m; i++)   	
      if table[x] == null || deleted[x]
         table[x] = item
         deleted[x] = false
         return      
      x = (x + y) mod m   
   table.resize() //ошибка, требуется увеличить размер таблицы

Поиск

search(key)
   x = h1(key)
   y = h2(key)
   for (i = 0; i < m; i++) 
      if table[x] != null
         if table[x].key == key && !deleted[x]
            return table[x]
      else
         return null
      x = (x + y) mod m   
   return null

Удаление

remove(key)
   x = h1(key)
   y = h2(key)
   for (i = 0; i < m; i++)
      if table[x] != null
         if table[x].key == key
            deleted[x] = true
      else 
         return
      x = (x + y) mod m

См. также

• Хеширование
• Хеширование кукушки

Литература

• Бакнелл Дж. М. Фундаментальные алгоритмы и структуры данных в Delphi, 2003
• Кнут Д. Э. Искусство программирования, том 3. Сортировка и поиск, 2-е издание, 2000
• Томас Кормен, Чарльз Лейзерсон, Рональд Ривест, Клиффорд Штайн. Алгоритмы. Построение и анализ, 2010
• Седжвик Р. Фундаментальные алгоритмы на C. Части 1-4. Анализ. Структуры данных. Сортировка. Поиск, 2003

Ссылки

• Wikipedia — Double_hashing
• Пример хеш таблицы
• Пример хеш таблицы с двойным хешированием