hash_map的简洁实现

hash_map的简洁实现

 

hash_map是经常被使用的一种数据结构，而其实现方式也是多种多样。如果要求我们使用尽可能简单的方式实现hash_map，具体该如何做呢？

我们知道hash_map最重要两个概念是hash函数和冲突解决算法。hash_map键-值之间的映射关系，hash函数将键映射为内存地址，冲突解决算法用于解决不同的键映射为相同地址时候的情况。

数据结构和算法导论中介绍了大量的hash函数和冲突解决算法，如果选择实现精简的hash_map，那么可以选择“除留取余法”作为hash函数，选择“开散列地址链”作为冲入解决算法。这样的选择不仅使得hash_map实现简单，而且有很高的查询效率。其设计结构如下：

基于地址链的开散列哈希表实现

如图所示，键347通过除留取余法得到地址链的索引，然后将347对应的元素插入到该地址链的尾端。

为了实现地址链，我们需要定义链表节点类型Node。为了简化问题，我们将键值都定义为int类型。

struct Node // 地址链节点
{
     int key; // 键
     int value; // 值
    Node*next; // 链接指针
    Node( int k, int v):key(k),value(v),next(NULL){}
};

value用于记录节点数组，key在检索节点时会被使用，next保存链表关系。

基于此，定义hash_map类型SimHash。

 

#define SIZE 100  // 地址链个数，足够大
class SimHash
{
    Node**map; // 地址链数组
    size_t hash( int key) // hash函数，除留取余法
    {
         return key%SIZE;
    }
public:
    SimHash()
    {
        map= new Node*[SIZE];
         for(size_t i= 0;i// 初始化数组为空
    }
    ~SimHash()
    {
         for(size_t i= 0;i// 清除所有节点
        {
            Node*p;
             while(p=map[i])
            {
                map[i]=p->next;
                delete p;
            }
        }
        delete[] map; // 清除数组
    }
     void insert( int key, int value)
    {
        Node*f=find(key); // 插入前查询
         if(f)
        {
            f->value=value; // 存在键则覆盖
             return;
        }
        Node*p=map[hash(key)]; // 确定地址链索引
        Node*q= new Node(key,value); // 创建节点
         while(p&&p->next)p=p->next; // 索引到地址链末端
         if(p)p->next=q; // 添加节点
         else map[hash(key)]=q; // 地址链的第一个节点
    }
     void remove( int key)
    {
        Node*p=map[hash(key)]; // 确定地址链索引
        Node*q=NULL; // 前驱指针
         while(p)
        {
             if(p->key==key) // 找到键
            {
                 if(q)q->next=p->next; // 删除节点
                 else map[hash(key)]=p->next; // 删除地址链的最后一个节点
                delete p;
                 break;
            }
            q=p;
            p=p->next;
        }
    }
    Node* find( int key)
    {
        Node*p=map[hash(key)]; // 确定地址链索引
         while(p)
        {
             if(p->key==key) break; // 查询成功
            p=p->next;
        }
         return p;
    }
};

首先，我们需要一个

Node** 类型的指针 map 记录地址链数组的地址，至于数组大小，我们给一个较大的值（这里设置为 100 ），为了简化问题，不需要考虑插入时表满等情况。在构造函数和析构函数内对 map 内存分配和撤销。另外，节点的内存是动态增加的，因此析构时需要单独处理每个地址链表。

对于数据结构，最关键的便是插入、删除、检索操作，为此定义操作insert、remove、find。

检索操作实现时，首先通过hash函数定位地址链表的索引，然后在地址链表上检索键是否存在即可。

插入操作实现时，首先会检索键是否存在，如果存在则仅仅更新对应节点的数据即可，否则创建新的节点，插入到链表的结尾。对于空链表需要做特殊处理。

删除操作实现时，需要使用两个指针记录节点的位置信息，当遇到满足键的节点时，就将该节点从链表内删除即可。如果删除链表的第一个节点，需要做特殊处理。

以上，便是一个较简单的hash_map的实现了，代码行约80行左右，当然这肯定不是最简单的，如果你有兴趣可以再做进一步的简化。

如果考虑哈希表的键值类型、特殊键类型的hash映射（字符串类型键如何映射为数值）、特殊键类型的比较处理（怎么比较两个自定义类型键是否相等）、索引运算重载这些问题的话，hash_map的实现就变得复杂了。不过这些在STL内实现的比较完整，若你感兴趣可以多做了解。这里我给出自己的一个考虑以上问题的简单hash_map实现。

 

struct str_hash
{
    size_t  operator()( const  char* str) const
    {
        size_t ret= 0;
         while(*str)ret=(ret<< 5)+*str++;
         return ret;
    }
};

struct str_cmp
{
     bool  operator()( const  char* str1, const  char* str2) const
    {
         while(*str1&&*str2)
        {
             if(*str1++!=*str2++) return  false;
        }
         return !*str1&&!*str2;
    }
};

template< class K, class T>
class Hashnode
{
public:
    Hashnode(K k,T d):key(k),data(d),next(NULL)
    {}
    K key;
    T data;
    Hashnode*next;
};


template< class K, class T, class H, class C>
class Hashmap
{
    Hashnode**map; // hash链表数组
    size_t div; // 数组大小
    size_t hash(K key) // hash函数，获取桶号——除留余数法
    {
         return h(key)%div;
    }
    H h;
    C c;
    Hashnode* _find(K key)
    {
        size_t pos=hash(key); // 获取桶号
         for(Hashnode*p=map[pos];p;p=p->next)
        {
             if(c(p->key,key)) // 找到了key
            {
                 return p;
            }
        }
         return NULL;
    }
public:
    size_t size; // hash表容量
    size_t count; // 元素个数
    Hashmap(size_t sz= 6):size( 6),div( 2),count( 0)
    {
         if(sz> 6)
        {
            size=sz;
            div=size/ 3;
        }
        map= new Hashnode*[div];
         for(size_t i= 0;i    }

    ~Hashmap()
    {
         for(size_t i= 0;i        {
             while( true)
            {
                Hashnode*p=map[i];
                 if(p)
                {
                    map[i]=p->next;
                    delete p;
                }
                 else  break;
            }
        }
        delete[] map;
    }

     void insert(K key,T data)
    {
         if(count>=size) // 表满，增加空间
        {
            Hashnode**oldmap=map;
            size_t olddiv=div;
            size*= 2;
            div=size/ 3;
            map= new Hashnode*[div];
             for(size_t i= 0;i             for(size_t i= 0;i            {
                 for(Hashnode*p=oldmap[i],*t;p;p=t)
                {
                    t=p->next;
                    p->next=NULL; // 消除后继信息
                    size_t pos=hash(p->key); // 重新映射
                    Hashnode*q;
                     for(q=map[pos];q&&q->next;q=q->next);
                     if(!q)map[pos]=p;
                     else q->next=p;
                }
            }
            delete oldmap;
        }
        Hashnode*p=_find(key); // 已经存在，替换数据
         if(p)p->data=data;
         else
        {
            size_t pos=hash(key); // 获取桶号
            Hashnode*p;
             for(p=map[pos];p&&p->next;p=p->next); // 索引到最后位置
            Hashnode*q= new Hashnode(key,data);
             if(!p)map[pos]=q; // 插入数据节点
             else p->next=q;
            count++;
        }        
    }

     void remove(K key)
    {
         if(count<=size/ 2) // 元素少于一半
        {
            Hashnode**oldmap=map;
            size_t olddiv=div;
            size/= 2;
            div=size/ 3;
            map= new Hashnode*[div];
             for(size_t i= 0;i             for(size_t i= 0;i            {
                 for(Hashnode*p=oldmap[i],*t;p;p=t)
                {
                    t=p->next;
                    p->next=NULL; // 消除后继信息
                    size_t pos=hash(p->key); // 重新映射
                    Hashnode*q;
                     for(q=map[pos];q&&q->next;q=q->next);
                     if(!q)map[pos]=p;
                     else q->next=p;
                }
            }
            delete oldmap;
        }
        size_t pos=hash(key); // 获取桶号
         for(Hashnode*p=map[pos],*q=NULL;p;p=p->next)
        {
             if(c(p->key,key)) // 找到了key
            {
                 if(q)q->next=p->next;
                 else map[pos]=p->next;
                delete p;
                count--;
                 break;
            }
            q=p;
        }
    }

    T&  get(K key)
    {
        Hashnode*p=_find(key);
         if(p) return p->data;
         // 没有key，插入map[key]=0
        insert(key, 0);
         return  get(key);
    }

    T&  operator[](K key)
    {
         return  get(key);
    }

     bool find(K key)
    {
         return !!_find(key);
    }
};
int main()
{
    Hashmap< char*, int,str_hash,str_cmp> hashmap;
    hashmap[ " A "]= 1;
    hashmap[ " B "]= 2;
    hashmap[ " C "]= 3;
    hashmap[ " D "]= 4;
    hashmap[ " E "]= 5;
    hashmap[ " F "]= 6;
    hashmap[ " G "]= 7;
    hashmap[ " H "]= 8;
    cout<" A "]<< "   "<" B "]<    cout<" C "]<< "   "<" D "]<    cout<" E "]<< "   "<" F "]<    cout<" G "]<< "   "<" H "]<    cout<    hashmap.remove( " A ");
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}