Идеальное хеширование — различия между версиями
Kabanov (обсуждение | вклад) м (→Метод №1) |
Kabanov (обсуждение | вклад) м (→Метод №2) |
||
Строка 34: | Строка 34: | ||
Если мы сохраняем <tex>n</tex> ключей в хеш-таблице в хеш-таблице размеров <tex>m=n</tex> c использованием хеш-функции <tex>h</tex>, выбираемой случайным образом из универсального множества хеш-функций, то <tex>E\left[\displaystyle \sum_{j=0}^{m-1} n_j^2 \right] < 2n</tex>, где <tex>n_j</tex> - количество ключей, хешированных в ячейку <tex>j</tex>. | Если мы сохраняем <tex>n</tex> ключей в хеш-таблице в хеш-таблице размеров <tex>m=n</tex> c использованием хеш-функции <tex>h</tex>, выбираемой случайным образом из универсального множества хеш-функций, то <tex>E\left[\displaystyle \sum_{j=0}^{m-1} n_j^2 \right] < 2n</tex>, где <tex>n_j</tex> - количество ключей, хешированных в ячейку <tex>j</tex>. | ||
|proof= | |proof= | ||
− | <tex>E\left[\displaystyle \sum_{j=0}^{m-1} n_j^2 \right] = E\left[ \displaystyle \sum_{j=0}^{m-1} (n_j + 2 \dbinom{n_j}{2})\right] = </tex> <tex> E\left[ \displaystyle \sum_{j=0}^{m-1} n_j\right] + 2E\left[\displaystyle \sum_{j=0}^{m-1} | + | <tex>E\left[\displaystyle \sum_{j=0}^{m-1} n_j^2 \right] =</tex> <tex> E\left[ \displaystyle \sum_{j=0}^{m-1} (n_j + 2 \dbinom{n_j}{2})\right] = </tex> <tex> E\left[ \displaystyle \sum_{j=0}^{m-1} n_j\right] + 2E\left[\displaystyle \sum_{j=0}^{m-1} \dbinom{n_j}{2}\right] = </tex> <tex> E\left[n\right] + 2E\left[\displaystyle \sum_{j=0}^{m-1} \dbinom{n_j}{2}\right] = n + 2E\left[\displaystyle \sum_{j=0}^{m-1} \dbinom{n_j}{2} \right]</tex><br> |
Очевидно, что <tex>\displaystyle \sum_{j=0}^{m-1} \dbinom{n_j}{2}</tex> - просто общее количество коллизий, поэтому по свойству универсального хеширования математическое ожидание значения этой суммы не превышает | Очевидно, что <tex>\displaystyle \sum_{j=0}^{m-1} \dbinom{n_j}{2}</tex> - просто общее количество коллизий, поэтому по свойству универсального хеширования математическое ожидание значения этой суммы не превышает | ||
<tex dpi="180">\binom{n}{2}{1 \over m} = {n(n-1) \over 2m} = {n-1 \over 2}</tex> | <tex dpi="180">\binom{n}{2}{1 \over m} = {n(n-1) \over 2m} = {n-1 \over 2}</tex> | ||
А так как <tex>m = n</tex>, то | А так как <tex>m = n</tex>, то | ||
− | <tex>E\left[\displaystyle \sum_{j=0}^{m-1} n_j^2 \right] \leqslant n + 2 | + | <tex>E\left[\displaystyle \sum_{j=0}^{m-1} n_j^2 \right] \leqslant </tex> <tex dpi="150"> n + 2 \cdot {n-1 \over 2} = 2n - 1 < 2n</tex>, ч.т.д. |
}} | }} | ||
Версия 09:24, 10 июня 2013
Определение: |
Идеальная хеш-функция — хеш-функция, которая без коллизий отображает различные элементы из множества объектов на множество ключей за времени в худшем случае. |
Содержание
Практический смысл
Задача идеального хеширования возникает тогда, когда возникает необходимость проверять наличие элемента (скажем, слова из словаря) за гарантировано константное время. При этом подразумевается, что набор данных в таблице статичен либо изменяется очень редко.
Основная идея
Будем использовать двухуровневую схему хеширования с универсальным хешированием на каждом уровне.
Первый уровень
Используется тот же принцип, что и в случае хеширования с цепочками: семейства универсальных хеш-функций. Сама хеш-функция будет иметь вид .
ключей хешируются в ячеек с использованием хеш-функции , выбранной изВторой уровень
На данном уровне будет использовать вторичную хеш-таблицу
Благодаря такому подходу, так как ни в одной из вторичных таблиц нет ни одной коллизии, время поиска в худшем случае будет равно константе. Но для того, чтобы гарантировать отсутствие коллизий на втором уровне, требуется, чтобы размер
хеш-таблицы был равен квадрату числа ключей, хешированных в ячейку .Метод №1
Будем использовать
памяти.Теорема: |
Если универсального множества хеш-функций, то вероятность возникновения коллизий не превышает . ключей сохраняются в хеш-таблице размером c использованием хеш-функции , случайно выбранный из |
Доказательство: |
Всего имеется универсального семейства хеш-функций H, то для каждой пары вероятность возникновения коллизии равна . Пусть - случайная величина, которая подсчитывает количество коллизий. Если , то математическое ожидание числа коллизий равно пар ключей, которые могут вызвать коллизию. Если хеш-функция выбрана случайным образом из |
Это является очень хорошим результатом, если хотя бы вспомнить на примере парадокса дней рождения о том, что вероятность коллизий растет крайне быстро по сравнению с размером хеш-таблицы.
Метод №2
Будем использовать
памяти.Теорема: |
Если мы сохраняем ключей в хеш-таблице в хеш-таблице размеров c использованием хеш-функции , выбираемой случайным образом из универсального множества хеш-функций, то , где - количество ключей, хешированных в ячейку . |
Доказательство: |
Очевидно, что - просто общее количество коллизий, поэтому по свойству универсального хеширования математическое ожидание значения этой суммы не превышает А так как , то , ч.т.д. |
См. также
Ссылки
- Т. Кормен. «Алгоритмы. Построение и анализ» второе издание, Глава 11.5, стр. 308
- Д.Э. Кнут. «Искусство программирования: Сортировка и поиск" Том 3, Глава 6.4, стр. 563
- Perfect hash function — Wikipedia
- Universal and Perfect Hashing
- Универсальное хэширование. Идеальное хэширование