|
|
| Строка 1: |
Строка 1: |
| − | {{Определение
| |
| − | |definition='''Хеш-табли́ца''' (англ. ''hash-table'') {{---}} структура данных, реализующая интерфейс ассоциативного массива. В отличие от [[Дерево_поиска,_наивная_реализация|деревьев поиска]], реализующих тот же интерфейс, обеспечивают меньшее время отклика в среднем. 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: [[Разрешение_коллизий#Разрешение коллизий с помощью цепочек|''с цепочками'']] и [[Разрешение_коллизий#Линейное разрешение коллизий|''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).
| |
| − |
| |
| − | 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).
| |
| − |
| |
| − | Количество коллизий зависит от хеш-функции; чем лучше используемая хеш-функция, тем меньше вероятность их возникновения.
| |
| − | {{Лемма
| |
| − | |statement=Вероятность коллизий при вставке в хеш-таблицу превышает 50%
| |
| − | |proof=
| |
| − |
| |
| − | Пусть хеш-таблица имеет размер <tex>len</tex> и в нее добавляют <tex>n</tex> элементов. Рассмотрим <tex>{p}'(n)</tex> — вероятность того, что не возникнет ни одной коллизии. Добавим два любых элемента в нашу хеш-таблицу. Вероятность того, что они не попадут в одну и ту же ячейку таблицы равна <tex>1 - \dfrac{1}{len}</tex>. Возьмем еще один элемент. Тогда вероятность того, что третий элемент не попадет в одну из уже занятых ячеек равна <tex>1 - \dfrac{2}{len}</tex>. Рассуждая аналогичным образом, получим формулу:
| |
| − | <tex>{p}'(n) = \left( 1 - \dfrac{1}{len}\right )\cdot \left( 1 - \dfrac{2}{len}\right )\dots\left( 1 - \dfrac{n - 1}{len}\right ) = \dfrac{len \cdot \left(len - 1 \right )\dots\left (len - n + 1 \right )}{len^{n}} = \dfrac{len!}{len^{n} \cdot \left (len - n \right)!}</tex>
| |
| − |
| |
| − | Тогда <tex>{p}(n)</tex> — вероятность возникновения коллизии равна:
| |
| − | <tex>p(n) = 1 - {p}'(n)</tex>,
| |
| − | что в общем случае <tex> > \dfrac{1}{2}</tex>
| |
| − | }}
| |
| − |
| |
| − | 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 <tex>O(1)</tex>.
| |
| − |
| |
| − | 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.
| |
| − |
| |
| − | === Хеширование ===
| |
| − | '''Хеширование''' (англ. ''hashing'') {{---}} 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. Для того чтобы коллизии не замедляли работу с таблицой существуют [[Разрешение коллизий|методы для борьбы с ними]].
| |
| − |
| |
| − | {{Определение
| |
| − | |id=def1
| |
| − | |definition=<tex>U </tex> {{---}} множество объектов (универсум).<br> <tex>h : U \rightarrow S = \mathcal {f} 0 \dots 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''' (англ. ''collision''): <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_случайной_величины|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.
| |
| − |
| |
| − | ===Хеширование в современных языках программирования===
| |
| − |
| |
| − | Почти во всех современных языках присутствуют классы, реализующие хеширование. Рассмотрим некоторые из них.
| |
| − | *Java
| |
| − | **HashMap <ref>[http://docs.oracle.com/javase/7/docs/api/java/util/HashMap.html HashMap {{---}} Java Platform SE 7]</ref> {{---}} реализация интерфейса ассоциативного массива с использованием хеш-таблицы,
| |
| − | **HashSet <ref>[http://docs.oracle.com/javase/7/docs/api/java/util/HashSet.html HashSet {{---}} Java Platform SE 7]</ref> {{---}} реализация интерфейса множества с использованием хеш-таблицы,
| |
| − | **LinkedHashMap <ref>[http://docs.oracle.com/javase/7/docs/api/java/util/LinkedHashMap.html LinkedHashMap {{---}} Java Platform SE 7]</ref> {{---}} потомок класса HashMap. Позволяет просматривать значения в том порядке, в котором они были добавлены.
| |
| − | *C++
| |
| − | **unordered_map <ref>[http://www.cplusplus.com/reference/unordered_map/unordered_map/ unordered_map {{---}} cplusplus.com]</ref> {{---}} реализация интерфейса ассоциативного массива с использованием хеш-таблицы,
| |
| − | **unordered_set <ref>[http://www.cplusplus.com/reference/unordered_map/unordered_set/ unordered_set {{---}} cplusplus.com]</ref> {{---}} реализация интерфейса множества с использованием хеш-таблицы.
| |
| − |
| |
| − | == Примечания ==
| |
| − | <references/>
| |
| − |
| |
| − | == Источники информации==
| |
| − | * 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
| |
| − | * [http://ru.wikipedia.org/wiki/Хеш-таблица Википедия {{---}} Хеш-таблица]
| |
| − |
| |
| − | [[Категория:Дискретная математика и алгоритмы]]
| |
| − | [[Категория:Хеширование]]
| |
| − | [[Категория:Структуры данных]]
| |
