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【算法笔记】散列表(中)

程序员文章站 2022-07-15 14:15:23
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1.如何设计散列函数?

  1. 列函数的设计不能太复杂;
  2. 散列函数生成的值要尽可能随机并且均匀分布;

2.装载因子过大了怎么办?

装载因子越大,说明散列表中的元素越多,空闲位置越少,散列冲突的概率就越大。不仅插入数据的过程要多次寻址或者拉很长的链,查找的过程也会因此变得很慢。

针对散列表,当装载因子过大时,我们也可以进行动态扩容,重新申请一个更大的散列表,将数据搬移到这个新散列表中。假设每次扩容我们都申请一个原来散列表大小两倍的空间。如果原来散列表的装载因子是 0.8,那经过扩容之后,新散列表的装载因子就下降为原来的一半,变成了 0.4。
当散列表的装载因子超过某个阈值时,就需要进行扩容。装载因子阈值需要选择得当。如果太大,会导致冲突过多;如果太小,会导致内存浪费严重。

装载因子阈值的设置要权衡时间、空间复杂度。如果内存空间不紧张,对执行效率要求很高,可以降低负载因子的阈值;相反,如果内存空间紧张,对执行效率要求又不高,可以增加负载因子的值,甚至可以大于1。

3.如何避免低效地扩容?

为了解决一次性扩容耗时过多的情况,我们可以将扩容操作穿插在插入操作的过程中,分批完成。当装载因子触达阈值之后,我们只申请新空间,但并不将老的数据搬移到新散列表中。

4.如何选择冲突解决方法?

1. 开放寻址法

用开放寻址法解决冲突的散列表,删除数据的时候比较麻烦,需要特殊标记已经删除掉的数据。
在开放寻址法中,所有的数据都存储在一个数组中,比起链表法来说,冲突的代价更高。所以,使用开放寻址法解决冲突的散列表,装载因子的上限不能太大。这也导致这种方法比链表法更浪费内存空间。

2. 链表法

链表法对内存的利用率比开放寻址法要高。因为链表结点可以在需要的时候再创建,并不需要像开放寻址法那样事先申请好。
对于链表法来说,只要散列函数的值随机均匀,即便装载因子变成 10,也就是链表的长度变长了而已,虽然查找效率有所下降,但是比起顺序查找还是快很多。
基于链表的散列冲突处理方法比较适合存储大对象、大数据量的散列表,而且,比起开放寻址法,它更加灵活,支持更多的优化策略,比如用红黑树代替链表。工业级散列表举例分析

5.工业级散列表怎么应用?

1. 初始大小

HashMap 默认的初始大小是 16,当然这个默认值是可以设置的,如果事先知道大概的数据量有多大,可以通过修改默认初始大小,减少动态扩容的次数,这样会大大提高 HashMap 的性能。

2. 装载因子和动态扩容

最大装载因子默认是 0.75,当 HashMap 中元素个数超过 0.75*capacity(capacity 表示散列表的容量)的时候,就会启动扩容,每次扩容都会扩容为原来的两倍大小。

3. 散列冲突解决方法

HashMap 底层采用链表法来解决冲突。即使负载因子和散列函数设计得再合理,也免不了会出现拉链过长的情况,一旦出现拉链过长,则会严重影响 HashMap 的性能。

4. 散列函数

散列函数的设计并不复杂,追求的是简单高效、分布均匀


int hash(Object key) {
    int h = key.hashCode()return (h ^ (h >>> 16)) & (capicity -1); //capicity表示散列表的大小
}
public int hashCode() {
  int var1 = this.hash;
  if(var1 == 0 && this.value.length > 0) {
    char[] var2 = this.value;
    for(int var3 = 0; var3 < this.value.length; ++var3) {
      var1 = 31 * var1 + var2[var3];
    }
    this.hash = var1;
  }
  return var1;
}

6.如何打造一个工业级水平的散列表?

1何为一个工业级的散列表

  • 支持快速的查询、插入、删除操作;
  • 内存占用合理,不能浪费过多的内存空间;
  • 性能稳定,极端情况下,散列表的性能也不会退化到无法接受的情况。

2 如何打造一个散列表

  • 设计一个合适的散列函数;
  • 定义装载因子阈值,并且设计动态扩容策略;
  • 选择合适的散列冲突解决方法。

7.总结

关于散列函数的设计,我们要尽可能让散列后的值随机且均匀分布,这样会尽可能地减少散列冲突,即便冲突之后,分配到每个槽内的数据也比较均匀。除此之外,散列函数的设计也不能太复杂,太复杂就会太耗时间,也会影响散列表的性能。关于散列冲突解决方法的选择,我对比了开放寻址法和链表法;
关于散列冲突解决方法的选择,对比了开放寻址法和链表法两种方法的优劣和适应的场景。大部分情况下,链表法更加普适。而且,还可以通过将链表法中的链表改造成其他动态查找数据结构,比如红黑树,来避免散列表时间复杂度退化成 O(n),抵御散列碰撞攻击。但是,对于小规模数据、装载因子不高的散列表,比较适合用开放寻址法。
对于动态散列表来说,不管我们如何设计散列函数,选择什么样的散列冲突解决方法。随着数据的不断增加,散列表总会出现装载因子过高的情况。这个时候,就需要启动动态扩容。

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