Разрешение коллизий

Разрешение коллизий в хеш-таблице, задача, решаемая несколькими способами. Можно использовать списки, а можно открытую адресацию.

При использовании списков особых проблем не возникает, так как там в каждой ячейке хранится список всех элементов. При добавлении необходимо просто добавить элемент в начало списка.

При открытой адресации будет 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

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

Выбираем шаг [math]q[/math]. При попытке добавить элемент в занятую ячейку [math]i[/math] начинаем последовательно просматривать ячейки 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

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.

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.

При поиске элемента может получится так, что мы дойдём до конца таблицы. Обычно поиск продолжается, начиная с другого конца, пока мы не придём в ту ячейку, откуда начинался поиск.

Проблемы данных стратегий

Проблем две — крайне нетривиальное удаление элемента из таблицы и образование кластеров — последовательностей занятых ячеек.

Кластеризация 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.

Удаление элемента без пометок

Рассуждение будет описывать случай с линейным поиском хеша. Будем при удалении элемента сдвигать всё последующие на [math]q[/math] позиций назад. При этом:

если в цепочке встречается элемент с другим хешем, то он должен остаться на своём месте (такая ситуация может возникнуть если оставшаяся часть цепочки была добавлена позже этого элемента)
в цепочке не должно оставаться "дырок", тогда любой элемент с данным хешем будет доступен из начала цепи

Учитывая это будем действовать следующим образом: при поиске следующего элемента цепочки будем пропускать все ячейки с другим значением хеша, первый найденный элемент копировать в текущую ячейку, и затем рекурсивно его удалять. Если такой следующей ячейки нет, то текущий элемент можно просто удалить, сторонние цепочки при этом не разрушатся (чего нельзя сказать про случай квадратичного поиска).

Псевдокод

  delete(i) 
     j = i + q
     while table[j] == null || table[j].key != table[i].key
        if (table[j] == null)
           table[i] = null
           exit
        j += q
     table[i] = table[j]
     delete(j);

Хеш-таблицу считаем зацикленной

Утверждение (о времени работы):

Асимптотически время работы и совпадают

Заметим что указатель в каждой итерации перемещается вперёд на (с учётом рекурсивных вызовов ). То есть этот алгоритм последовательно пройдёт по цепочке от удаляемого элемента до последнего - с учётом вызова собственно для нахождения удаляемого элемента, мы посетим все ячейки цепи.

Вариант с зацикливанием мы не рассматриваем, поскольку если [math]q[/math] взаимнопросто с размером хеш-таблицы, то для зацикливания в ней вообще не должно быть свободных позиций

Теперь докажем почему этот алгоритм работает. Собственно нам требуется сохранение трёх условий.

В редактируемой цепи не остаётся дырок

Докажем по индукции. Если на данной итерации мы просто удаляем элемент (база), то после него ничего нет, всё верно. Если же нет, то вызванный в конце [math]\mathrm{delete}[/math] (см. псевдокод) заметёт созданную дыру (скопированный элемент), и сам, по предположению, новых не создаст.

Элементы, которые уже на своих местах, не должны быть сдвинуты.

Это учтено.

В других цепочках не появятся дыры

Противное возможно только в том случае, если какой-то элемент был действительно удалён. Удаляем мы только последнюю ячейку в цепи, и если бы на её месте возникла дыра для сторонней цепочки, это бы означало что элемент, стоящий на [math]q[/math] позиций назад, одновременно принадлежал нашей и другой цепочкам, что невозможно.

Двойное хеширование

Двойное хеширование — метод борьбы с коллизиями, возникающими при открытой адресации, 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 \bmod 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 , затем и так далее. В общем случае идёт проверка последовательности ячеек где

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.

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

Вставка при двойном хешировании

Пример

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

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

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

Мы хотим вставить ключ 14. Изначально [math] i = 0 [/math]. Тогда . 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 . 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] \mathrm{h_1(key)}[/math] и [math] \mathrm{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

Разрешение коллизий с помощью списков

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.

См. также

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