Участник:Nechaev/Черновик — различия между версиями

Материал из Викиконспекты
Перейти к: навигация, поиск
м (→‎Анализ)
(→‎Линейное разрешение коллизий)
 
(не показано 6 промежуточных версий этого же участника)
Строка 1: Строка 1:
−
'''Сортировка подсчётом''' {{---}} алгоритм сортировки целых чисел в диапазоне от <tex>0</tex> до некоторой константы <tex>k</tex>, работающий за линейное время.
+
'''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.
  
−
== Основная идея ==
+
=== Введение ===
−
Основная идея состоит в том, чтобы для каждого элемента входного массива подсчитать количество элементов, меньших данного. Эта информация будет указывать на позиции элементов в отсортированном массиве. Например, если для элемента <tex>x</tex> количество таких элементов будет <tex>42</tex>, то <tex>x</tex> будет занимать <tex>43</tex>-ю позицию в отсортированном массиве. Если элементы могут иметь одинаковые значения, то необходимо модифицировать алгоритм, так как нельзя разместить все такие элементы в одну позицию.
+
Существует два основных вида хеш-таблиц: ''с цепочками'' и ''открытой адресацией''. Хеш-таблица содержит некоторый массив <tex>H</tex>, элементы которого есть пары (хеш-таблица с открытой адресацией) или списки пар (хеш-таблица с цепочками).
  
−
== Простой алгоритм ==
+
Выполнение операции в хеш-таблице начинается с вычисления хеш-функции от ключа. Хеш-код <tex>i = h(key)</tex> играет роль индекса в массиве <tex>H</tex>, а зная индекс, мы можем выполнить требующуюся операцию (добавление, удаление или поиск).
−
Это простейший вариант алгоритма. Создать вспомогательный массив <tex>C[0..k - 1]</tex>, состоящий из нулей, затем последовательно прочитать элементы входного массива <tex>A</tex> и для каждого <tex>A[i]</tex> увеличить <tex>C[A[i]]</tex> на единицу. Теперь достаточно пройти по массиву <tex>C</tex> и для каждого <tex>number \in \{0, ..., k - 1\}</tex> в массив <tex>A</tex> последовательно записать число <tex>number\</tex> <tex> C[number]</tex> раз.
 
−
<code>
 
−
SimpleCountingSort
 
−
    for number = 0 to k - 1
 
−
        C[number] = 0;
 
−
    for i = 0 to length[A] - 1
 
−
        C[A[i]] = C[A[i]] + 1;
 
−
    pos = 0;
 
−
    for number = 0 to k - 1
 
−
        for i = 0 to C[j] - 1
 
−
            A[pos] = number;
 
−
            pos = pos + 1;
 
−
</code>
 
  
−
== Устойчивый алгоритм ==
+
Количество коллизий зависит от хеш-функции; чем лучше используемая хеш-функция, тем меньше вероятность их возникновения. При вставке в хеш-таблицу размером 365 ячеек всего лишь 23-х элементов вероятность коллизии превышает 50%<ref>
−
В этом варианте помимо входного массива <tex>A</tex> потребуется два вспомогательных массива — <tex>C[0..k - 1]</tex> для счётчика и <tex>B[0..n - 1]</tex> для отсортированного массива. Сначала следует заполнить массив <tex>C</tex> нулями, и для каждого <tex>A[i]</tex> увеличить <tex>C[A[i]]</tex> на 1. Далее подсчитывается число элементов меньше или равных текущему. Для этого каждый <tex>C[number]</tex>, начиная с <tex>C[1]</tex>, увеличивают на <tex>C[number - 1]</tex>. На последнем шаге алгоритма читается входной массив с конца и в каждый <tex>B[C[A[i]]]</tex> записывается <tex>A[i]</tex>, а значение <tex>C[A[i]]</tex> уменьшается на 1. Алгоритм устойчив. Устойчивость может потребоваться при [[Сортировка_подсчетом_сложных_объектов|сортировке сложных структур данных]].
+
<tex>p(n) = 1 - 1 \cdot \left(1-\frac{1}{len}\right) \cdot \left(1-\frac{2}{len}\right)  \cdots \left(1-\frac{n-1}{len}\right) = { len \cdot len-1 \cdots (len-n+1) \over len^n } </tex> <tex> = { len! \over len^n \cdot (len-n)!},</tex><br>
−
<code>
+
где <tex>n</tex> {{---}} количество элементов в хеш-таблице, а <tex>len</tex> {{---}} её размер.</ref> (при равномерном распределении значений хеш-функции)<ref>[http://ru.wikipedia.org/wiki/Парадокс_дней_рождения Парадокс дней рождения {{---}} Википедия]</ref>. Способ разрешения коллизий — важная составляющая любой хеш-таблицы.
−
StableCountingSort
 
−
    for number = 0 to k - 1
 
−
        C[number] = 0;
 
−
    for i = 0 to length[A] - 1
 
−
        C[A[i]] = C[A[i]] + 1;
 
−
    for number = 1 to k - 1
 
−
        C[j] = C[j] + C[j - 1];
 
−
    for i = length[A] - 1 to 0
 
−
        B[C[A[i]]] = A[i];
 
−
        C[A[i]] = C[A[i]] - 1;
 
−
</code>
 
  
−
== Обобщение на произвольный целочисленный диапазон ==
+
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 <tex>O(1)</tex>.
−
Если диапазон значений (min и max) заранее не известен, можно воспользоваться линейным поиском min и max, что не повлияет на асимптотику алгоритма. При работе с массивом <tex>C</tex> из <tex>A[i]</tex> необходимо вычитать min, а при обратной записи прибавлять.  
 
  
−
== Анализ ==
+
Если мы поделим число хранимых элементов на размер массива <tex>H</tex> (число возможных значений хеш-функции), то узнаем коэффициент заполнения хеш-таблицы (англ. ''load factor''). От этого параметра зависит среднее время выполнения операций.
−
В первом алгоритме первые два цикла работают за <tex>\Theta(k)</tex> и <tex>\Theta(n)</tex>, соответственно; двойной цикл за <tex>\Theta(n + k)</tex>. Во втором алгоритме циклы занимают <tex>\Theta(k)</tex>, <tex>\Theta(n)</tex>, <tex>\Theta(k)</tex> и <tex>\Theta(n)</tex>, соответственно. Итого оба алгоритма имеют линейную временную трудоёмкость <tex>\Theta(n + k)</tex>. Используемая память в первом алгоритме равна <tex>\Theta(k)</tex>, а во втором <tex>\Theta(n + k)</tex>.
 
  
−
Использование сортировки подсчётом целесообразно, когда диапазон возможных значений входных данных достаточно мал по сравнению с количеством элементов в сортируемом множестве, например, если <tex>n = 1000000</tex> и все элементы натуральные числа меньшие <tex>1000</tex>, то время работы алгоритма равно <tex>\Theta(n)</tex>. Эффективность алгоритма падает, когда необходимо сортировать различные элементы, попавшие в одну ячейку.
+
=== Хеширование ===
 +
 
 +
'''Хеширование''' {{---}} класс методов поиска, идея которого состоит в вычислении хеш-кода, однозначно определяемого элементом с помощью хеш-функции, и использовании его, как основы для поиска (индексирование в памяти по хеш-коду выполняется за <tex>O(1)</tex>). 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
 +
|id=def1
 +
|definition=<tex>U </tex> {{---}} множество объектов (универсум).<br> <tex>h : U \rightarrow S = \mathcal {f} 0 ... m - 1 \mathcal {g}</tex> {{---}} называется хеш-функцией, где множество <tex>S</tex> хранит ключи из множества <tex>U</tex>.<br> Если <tex>x \in U</tex> значит <tex>h(x) \in S</tex> <br> '''Коллизия:''' <tex>\exists x \neq y : h(x) = h(y)</tex>
 +
}}
 +
==== 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.
 +
** Случайная хеш-функция.
 +
 
 +
=== Свойства хеш-таблицы ===
 +
 
 +
На поиск элемента в хеш-таблице в худшем случае, может потребоваться столько же времени, как и в списке, а именно <tex>\Theta(n)</tex>, но на практике хеширование более эффективно. При некоторых разумных допущениях математическое ожидание времени поиска элемента в хеш-таблице составляет <tex>O(1)</tex>. А все операции (поиск, вставка и удаление элементов) в среднем выполняются за время <tex>O(1)</tex>.
 +
При этом не гарантируется, что время выполнения отдельной операции мало́, так как при достижении некоторого значения коэффициента заполнения необходимо [[Перехеширование. Амортизационный анализ|перехешировать]] таблицу: увеличить размер массива <tex>H</tex> и заново добавить в новую хеш-таблицу все пары.
 +
 
 +
== Разрешение коллизий ==
 +
 
 +
=== Разрешение коллизий с помощью цепочек ===
 +
[[Файл:open_hash.png|thumb|380px|right|Разрешение коллизий при помощи цепочек.]]
 +
Каждая ячейка <tex>i</tex> массива <tex>H</tex> содержит указатель на начало списка всех элементов, хеш-код которых равен <tex>i</tex>, либо указывает на их отсутствие. 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 можем выполнить поиск этого элемента.
 +
 
 +
Время работы поиска в наихудшем случае пропорционально длине списка, а если все <tex>n</tex> ключей захешировались в одну и ту же ячейку (создав 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 списка для хранения всех <tex>n</tex> элементов.
 +
 
 +
Удаления элемента может быть выполнено за <tex>O(1)</tex>, как и вставка, при использовании двухсвязного списка.
 +
 
 +
=== Линейное разрешение коллизий ===
 +
[[Файл:close_hash.png|thumb|380px|right|Пример хеш-таблицы с открытой адресацией и линейным пробированием.]]
 +
Все элементы хранятся непосредственно в хеш-таблице, без использования связных списков. В отличии от хеширования с цепочками, при использовании этого метода может возникнуть ситуация, когда хеш-таблица окажется полностью заполненной, следовательно будет невозможно добавлять в неё новые элементы. Так что при возникновении такой ситуации решением может быть динамическое увеличение размера хеш-таблицы, с одновременной её перестройкой.
 +
 
 +
Рассмотрим один из таких методов.<ref>Другой метод борьбы с коллизиями {{---}} [[Двойное хеширование | двойное хеширование]]</ref>
 +
 
 +
В массиве <tex>H</tex> хранятся сами пары ключ-значение. Алгоритм вставки элемента проверяет ячейки массива <tex>H</tex> в заданном порядке до тех пор, пока не будет найдена первая свободная ячейка, в неё и будет записан новый элемент. Это позволяет сэкономить память на хранение указателей.
 +
 
 +
Последовательность, в которой просматриваются ячейки хеш-таблицы, называется последовательностью проб. В общем случае, она зависит только от ключа элемента, то есть это последовательность <tex>h_0(x)</tex>, <tex>h_1(x)</tex>, ...,<tex>h_n</tex><tex>_-</tex><tex>_1</tex><tex>(x)</tex>, где <tex>x</tex> — ключ элемента, а <tex>h_i(x)</tex> — 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.<ref>[[Поиск свободного места при закрытом хешировании | Поиск свободного места при закрытом хешировании]]</ref>
 +
 
 +
== Примечания ==
 +
<references/>
  
 
== Источники ==
 
== Источники ==
 
* Томас Кормен, Чарльз Лейзерсон, Рональд Ривест, Клиффорд Штайн. «Алгоритмы. Построение и анализ» {{---}} «Вильямс», 2011 г. {{---}} 1296 стр. {{---}} ISBN 978-5-8459-0857-5, 5-8459-0857-4, 0-07-013151-1
 
* Томас Кормен, Чарльз Лейзерсон, Рональд Ривест, Клиффорд Штайн. «Алгоритмы. Построение и анализ» {{---}} «Вильямс», 2011 г. {{---}} 1296 стр. {{---}} ISBN 978-5-8459-0857-5, 5-8459-0857-4, 0-07-013151-1
−
* [http://ru.wikipedia.org/wiki/Сортировка_подсчётом Сортировка подсчетом {{---}} Википедия]
+
* Дональд Кнут. «Искусство программирования, том 3. Сортировка и поиск» {{---}} «Вильямс», 2007 г. {{---}} 824 стр. {{---}} ISBN 0-201-89685-0
 +
* [http://ru.wikipedia.org/wiki/Хеш-таблица Хеш-таблица {{---}} Википедия]
  
 
[[Категория:Дискретная математика и алгоритмы]]
 
[[Категория:Дискретная математика и алгоритмы]]
−
[[Категория:Сортировка]]
+
[[Категория:Хеширование]]

Текущая версия на 17:25, 11 июня 2012

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 вида хеш-таблиц: с цепочками и открытой адресацией. Хеш-таблица содержит некоторый массив [math]H[/math], 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. Хеш-код [math]i = h(key)[/math] играет роль индекса в массиве [math]H[/math], а зная индекс, мы можем выполнить требующуюся операцию (добавление, удаление или поиск).

Количество коллизий зависит от хеш-функции; чем лучше используемая хеш-функция, тем меньше вероятность их возникновения. При вставке в хеш-таблицу размером 365 ячеек всего лишь 23-х элементов вероятность коллизии превышает 50%[1] (при равномерном распределении значений хеш-функции)[2]. 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 [math]O(1)[/math].

Если мы поделим число хранимых элементов на размер массива [math]H[/math] (число возможных значений хеш-функции), то узнаем коэффициент заполнения хеш-таблицы (англ. load factor). От этого параметра зависит среднее время выполнения операций.

Хеширование

Хеширование — класс методов поиска, идея которого состоит в вычислении хеш-кода, однозначно определяемого элементом с помощью хеш-функции, и использовании его, как основы для поиска (индексирование в памяти по хеш-коду выполняется за [math]O(1)[/math]). 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:
[math]U [/math] — множество объектов (универсум).
[math]h : U \rightarrow S = \mathcal {f} 0 ... m - 1 \mathcal {g}[/math] — называется хеш-функцией, где множество [math]S[/math] хранит ключи из множества [math]U[/math].
Если [math]x \in U[/math] значит [math]h(x) \in S[/math]
Коллизия: [math]\exists x \neq y : h(x) = h(y)[/math]

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.
    • Случайная хеш-функция.

Свойства хеш-таблицы

На поиск элемента в хеш-таблице в худшем случае, может потребоваться столько же времени, как и в списке, а именно [math]\Theta(n)[/math], но на практике хеширование более эффективно. При некоторых разумных допущениях математическое ожидание времени поиска элемента в хеш-таблице составляет [math]O(1)[/math]. А все операции (поиск, вставка и удаление элементов) в среднем выполняются за время [math]O(1)[/math]. При этом не гарантируется, что время выполнения отдельной операции мало́, так как при достижении некоторого значения коэффициента заполнения необходимо перехешировать таблицу: увеличить размер массива [math]H[/math] и заново добавить в новую хеш-таблицу все пары.

Разрешение коллизий

Разрешение коллизий с помощью цепочек

Разрешение коллизий при помощи цепочек.

Каждая ячейка [math]i[/math] массива [math]H[/math] содержит указатель на начало списка всех элементов, хеш-код которых равен [math]i[/math], либо указывает на их отсутствие. Коллизии приводят к тому, что появляются списки размером больше одного элемента.

Время, необходимое для вставки в наихудшем случае равно [math]O(1)[/math]. Это операция выполняет быстро, так как считается, что вставляемый элемент отсутствует в таблице, но если потребуется, то перед вставкой мы можем выполнить поиск этого элемента.

Время работы поиска в наихудшем случае пропорционально длине списка, а если все [math]n[/math] ключей захешировались в одну и ту же ячейку (создав список длиной [math]n[/math]) время поиска будет равно [math]\Theta(n)[/math] плюс время вычисления хеш-функции, что ничуть не лучше, чем использование связного списка для хранения всех [math]n[/math] элементов.

Удаления элемента может быть выполнено за [math]O(1)[/math], как и вставка, при использовании двухсвязного списка.

Линейное разрешение коллизий

Пример хеш-таблицы с открытой адресацией и линейным пробированием.

Все элементы хранятся непосредственно в хеш-таблице, без использования связных списков. В отличии от хеширования с цепочками, при использовании этого метода может возникнуть ситуация, когда хеш-таблица окажется полностью заполненной, следовательно будет невозможно добавлять в неё новые элементы. Так что при возникновении такой ситуации решением может быть динамическое увеличение размера хеш-таблицы, с одновременной её перестройкой.

Рассмотрим один из таких методов.[3]

В массиве [math]H[/math] хранятся сами пары ключ-значение. Алгоритм вставки элемента проверяет ячейки массива [math]H[/math] в заданном порядке до тех пор, пока не будет найдена первая свободная ячейка, в неё и будет записан новый элемент. Это позволяет сэкономить память на хранение указателей.

Последовательность, в которой просматриваются ячейки хеш-таблицы, называется последовательностью проб. В общем случае, она зависит только от ключа элемента, то есть это последовательность [math]h_0(x)[/math], [math]h_1(x)[/math], ...,[math]h_n[/math][math]_-[/math][math]_1[/math][math](x)[/math], где [math]x[/math] — ключ элемента, а [math]h_i(x)[/math] — 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.[4]

Примечания

  1. ↑ [math]p(n) = 1 - 1 \cdot \left(1-\frac{1}{len}\right) \cdot \left(1-\frac{2}{len}\right) \cdots \left(1-\frac{n-1}{len}\right) = { len \cdot len-1 \cdots (len-n+1) \over len^n } [/math] [math] = { len! \over len^n \cdot (len-n)!},[/math]
    где [math]n[/math] — количество элементов в хеш-таблице, а [math]len[/math] — её размер.
  2. ↑ Парадокс дней рождения — Википедия
  3. ↑ Другой метод борьбы с коллизиями — двойное хеширование
  4. ↑ Поиск свободного места при закрытом хешировании

Источники

  • Томас Кормен, Чарльз Лейзерсон, Рональд Ривест, Клиффорд Штайн. «Алгоритмы. Построение и анализ» — «Вильямс», 2011 г. — 1296 стр. — ISBN 978-5-8459-0857-5, 5-8459-0857-4, 0-07-013151-1
  • Дональд Кнут. «Искусство программирования, том 3. Сортировка и поиск» — «Вильямс», 2007 г. — 824 стр. — ISBN 0-201-89685-0
  • Хеш-таблица — Википедия
Источник — «http://neerc.ifmo.ru/wiki/index.php?title=Участник:Nechaev/Черновик&oldid=24953»