哈希和哈希表(超详细!!!)

介绍

哈希算法是通过一个哈希函数,将一段数据(也包括字符串、较大的数字等)转化为能够用变量表示或是直接就可作为数组下标的数字,这样转化后的数值我们称之为哈希值, 也就是算出一个数来代表一个字符串

我们通过哈希值从而实现很快地查找和匹配,

常用:字符串Hash和哈希表。

字符串Hash流程 

如果我们用O(m)的时间来计算长度为m的字符串的哈希值,则总的时间复杂度并没有改观,这里就需要用到一个叫做滚动哈希的优化技巧。

我们选取两个合适的互素常数b(进制)h(模数)(b < h),假设字符串C =c1c2...cm,那么我们定义哈希函数:

正常的数字是十进制的,这里b是基数,相当于把字符串看做是b进制数。

这一过程是递推计算的,设H(c, k)为前k个字符的构成的字符串的哈希值,则:(以下均不考虑取模的情况)

如字符串C=“ACDA”(为方便处理,我们令‘A’表示1,‘B’表示2,以此类推),则:

哈希和哈希表(超详细!!!)_第1张图片

通常题目要求的判断字符串C 从位置k+1开始的长度为n的子串C'=ck+1ck+2...ck+n的哈希值与另一匹配串S = s1s2...sn的哈希值是否相等,则:

于是只要预处理出bn,就能在O(1)时间内得到任意的字符串子串哈希值,从而完成字符串匹配,那么上述字符串匹配问题的总复杂度就为O(n + m)。

如字符串C=“ACDA”,S=”CD”,当k=1, n=2时:

哈希和哈希表(超详细!!!)_第2张图片

因此子串C'与匹配串S匹配。

在实现时,可以利用64位无符号整数计算哈希值,即取h=2^64,通过自然溢出省去求模运算。

字符串Hash正确性

字符串Hash对于任意不同的字符串所产生的哈希值必然是互不相同的吗?显然不是的,但概率很低在竞赛中我们常常认为这种情况不会发生

即便如此,我们还可以再用“双哈希”降低出现相同哈希值的概率,即取不同的模数,把不同模数算出的哈希值都记下来,只有几个哈希值都一样,我们才能判定匹配。我们通常用双哈希就可以将冲突的概率降到很低,如果分别取h=10^9+7h=10^9+9,就几乎不可能发生冲突,因为他们是一对“孪生素数”。


 【例题1】Oulipo(信息学奥赛一本通 1455)

【题目描述】

给出两个字符串s1,s2((只有大写字母),求s1在s2中出现多少次。 例如:s1="ABA",s2="ABAABA",答案为2。

【输入】

输入T组数据,每组数据输出结果。

【输出】

如题述。

【输入样例】

3

BAPC

BAPC

AZA

AZAAZAAZA

VEEDI AVERDXIVYERDLAN

【输出样例】

1

3

0

 

哈希和哈希表(超详细!!!)_第3张图片

 


 

哈希表流程

现在要存储和使用下面的线性表:A(1,75,324,43,1353,91,40)。

定义一个一维数组A[1...n],此时n=7,将表中元素按大小顺序存储在A[i]中,但这样就算使用二分查找,我们仍需要用O(log n)的时间去查找某个元素。

为了用O(1)的时间实现查找,可以开一个一维数组A[1...1353],使得A[key]=key,但显然造成了空间上的很大浪费,尤其是数据范围很大时。

为了使空间开销减少,我们可以对第二种方法加以优化,设计一个哈希函数H(key) = key mod 13,然后令A[H(key)]=key,这样一来定义一个一维数组A[0...12]就已足够,这种方法就是哈希表。

但刚才那样的存储是有问题的,如H(1)=H(40)=1,在存储40时又把1给覆盖掉了,那么查询就会出现错误,这种不同的数据产生相同哈希值的情况我们称之为冲突

这里与字符串Hash有所不同,可能不论我们怎样选用哈希函数,还是很难避免产生冲突。

因此我们考虑对每一个哈希值记一个链表(其实也就相当于邻接表),把所有等于同一个哈希值的数字都存储下来,而查询只要遍历对应的链表即可,这样实际复杂度取决于查询的链表长度,也可以看做是常数级。

 

例如我们定义哈希函数H(x) = x mod 16,插入一些数据的效果如下图。

哈希和哈希表(超详细!!!)_第4张图片

哈希函数的构造

通常情况下,我们用除余法来构造哈希函数。 ·即选择一个适当的正整数b,用其对取模的余数作为哈希值

其关键是b的选取,为了尽量避免冲突,一般选为能够存储下并且尽量大的素数(一般情况下我们根据空间取10^6左右的素数)。一般地说,如果b的约数越多,那么冲突的几率就越大。

 

using namespace std;   
const int N = 50000;             //定义总共存入哈希表的数字个数         
const int b = 999979;             //定义哈希函数中的模数    
int tot, adj[H], nxt[N], num[N]];                
 void insert(int key)  //将一个数字插入哈希表
{            
    int h = key % b;                  //除余法 
   for (int e = adj[h]; e; e = nxt[e]) {    if (num[e] == key) return ;      }         
                 //如果链表中已经出现过当前的数字就不用再存储一遍
    nxt[++tot] = adj[h], adj[h] = tot;          
    num[tot] = key;  //建立链表,存储下所有哈希值等于h的数字   
 }          
 bool query(int key)  //查询数字x是否存在于哈希表中  
{            
   int h = key % b;                  //同样先进行取余,求其哈希值  
   for (int e = adj[h]; e; e = nxt[e])         
     if (num[e] == key) return true//查询对应链表,查询到则表示存在 
    return false;                       //不存在返回 false  
  }  
} 

 


【例题2】图书管理(信息学奥赛一本通 1456)

【题目描述】

图书管理是一件十分繁杂的工作,在一个图书馆中每天都会有许多新书加入。为了更方便的管理图书(以便于帮助想要借书的客人快速查找他们是否有他们所需要的书),我们需要设计一个图书查找系统。 该系统需要支持 2 种操作: add(s) 表示新加入一本书名为 s 的图书。 find(s) 表示查询是否存在一本书名为 s 的图书。

【输入】

第一行包括一个正整数 n,表示操作数。 以下 n 行,每行给出 2 种操作中的某一个指令条,指令格式为:add s 或 find s 在书名 s 与指令(add,find)之间有一个隔开,我们保证所有书名的长度都不超过 200。可以假设读入数据是准确无误的。

【输出】

对于每个 find(s) 指令,我们必须对应的输出一行 yes 或 no,表示当前所查询的书是否存在于图书馆内。 注意:一开始时图书馆内是没有一本图书的。并且,对于相同字母不同大小写的书名,我们认为它们是不同的。

【输入样例】

4

add Inside C#

find Effective Java

add Effective Java

find Effective Java

【输出样例】

no

yes

 

哈希和哈希表(超详细!!!)_第5张图片

 

 

 

转载于:https://www.cnblogs.com/ljy-endl/p/11462207.html

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