Lintcode129 Rehashing solution 题解
【题目描述】
The size of the hash table is not determinate at the very beginning. If the total size of keys is too large (e.g. size >= capacity / 10), we should double the size of the hash table and rehash every keys. Say you have a hash table looks like below:
size=3,capacity=4
[null, 21, 14, null]
↓ ↓
9 null
↓
null
The hash function is:
int hashcode(int key, int capacity) {
return key % capacity;
}
here we have three numbers, 9, 14 and 21, where 21 and 9 share the same position as they all have the same hashcode 1 (21 % 4 = 9 % 4 = 1). We store them in the hash table by linked list.
rehashing this hash table, double the capacity, you will get:
size=3,capacity=8
index: 0 1 2 3 4 5 6 7
hash : [null, 9, null, null, null, 21, 14, null]
Given the original hash table, return the new hash table after rehashing .
Notice
For negative integer in hash table, the position can be calculated as follow:
·C++/Java: if you directly calculate -4 % 3 you will get -1. You can use function: a % b = (a % b + b) % b to make it is a non negative integer.
·Python: you can directly use -1 % 3, you will get 2 automatically.
·
哈希表容量的大小在一开始是不确定的。如果哈希表存储的元素太多（如超过容量的十分之一），我们应该将哈希表容量扩大一倍，并将所有的哈希值重新安排。假设你有如下一哈希表：
size=3,capacity=4
[null, 21, 14, null]
↓ ↓
9 null
↓
null
哈希函数为：
int hashcode(int key, int capacity) {
return key % capacity;
}
这里有三个数字9，14，21，其中21和9共享同一个位置因为它们有相同的哈希值1(21 % 4 = 9 % 4 = 1)。我们将它们存储在同一个链表中。
重建哈希表，将容量扩大一倍，我们将会得到：
size=3,capacity=8
index: 0 1 2 3 4 5 6 7
hash : [null, 9, null, null, null, 21, 14, null]
给定一个哈希表，返回重哈希后的哈希表。
【注】：哈希表中负整数的下标位置可以通过下列方式计算：
·C++/Java：如果你直接计算-4 % 3，你会得到-1，你可以应用函数：a % b = (a % b + b) % b得到一个非负整数。
·Python：你可以直接用-1 % 3，你可以自动得到2。
·
【题目链接】
www.lintcode.com/en/problem/rehashing/
【题目解析】
此题的难度不大，只需要按照题目的要求实现代码就可以。不过需要注意的是：
1、C++/Java中，不能直接对负数使用取模运算，而需要用等式a % b = (a % b + b) % b，让所得到的hash值为非负数。
2、所得到的新的HashTable中，可能依然存在碰撞，所以仍然需要在对应hashcode位置的ListNode tail上插入新的ListNode。
【参考答案】
www.jiuzhang.com/solutions/rehashing/