数据结构之哈希表（包含哈希桶）

哈希表

什么是哈希表

哈希表就是一个元素有一一对应位置的一个表，如下图，哈希表也叫散列表，和函数的一个x对应一个y类似，不存在多个y对应一个x，当然哈希表可能有多个数对应一个下标，我们后面讲，这里暂且理解为和函数一样，是一种映射。
在图中，哈希表存的数据位整形，如果我们存手机号，可以将后四位作为key，或者是后四位经过一个算数处理，当作key也可以。

哈希表作为一个查找时间复杂度只有O(1)的数据接结构，可以说效率非常高。
对于二叉搜索树而言，二叉搜索树中的元素存储位置和其值没有直接对应关系，需要多次将关键码进行比较来查询。
相比二叉搜索树，哈希表有一对一对应的映射关系，不需要多次比较来查找。
我认为这是典型的空间换时间的数据结构，通过一对一映射的方式，必将有空间为空，说明其空间利用率其实不是100%，像java中，哈希表的存储利用率为0.75，超过0.75这个预设值，哈希表将被扩容，我在这篇文章中所用的开放定址法的代码将这个值控制在0.7，而拉链法的比例控制为1。

哈希冲突

如上图一样，11和22在哈希表容量为11的时候，他们对应的都是0，这就有了冲突，解决冲突有两种办法，开散列和闭散列。

开散列

开散列又叫开放定址法，一个位置只存一个元素，如果新来的元素发现该位置有冲突，就向后寻找，直至找到一个空位为止，存入数据，但是很多时候这种方法很不好，容易造成过多的冲突，于是有了二次线性探测，和直接探测不同，二次探测是依次往后探测n的平方个，第一次往后一个，第二次往后4个，第三次往后9个。

闭散列（用此种方法实现的哈希表称之为哈希桶）

闭散列又称拉链法，当有数冲突的时候，不是往后找，而是直接挂在这个位置的下面，像链表一样挂起来，这个方式一容量和元素个数的比例一般控制为1，多了会影响查找效率。

但是这种方法也有个坏处，假如有人恶意将其所有元素均存在一个位置，然后进行访问，就会出现访问速度过慢的问题，假如这被应用在网站的话，就会造成网站崩溃，无法访问。

负载因子

负载因子我在上面也有带着提到过，这里详细说一下。
负载因子α = 表中元素个数 / 散列表的长度
由于表长是定值，所以α和填入表中的元素个数成正比，α越大，表明表中数据越多，冲突的可能性越大，反之冲突越小。
实际上，散列表的平均查找长度是载荷因子α 的函数，只是不同处理冲突的方法有不同的函数。
对于开放定址法，负载因子是特别中原的因素，应严格控制在0.7~0.8以下，超过0.8，查表时CPU的缓存不命中（cache missing）按照指数曲线上升，因此一些采用开放定址法的库比如java就是限制负载因子为0.75，超过则resize。

实现代码

开放定址法实现哈希表

#pragma once

#include 
#include 
#include 
#include 
#include 

typedef int HTDataType;

typedef enum Status
{
    EMPTY,
    EXIST,
    DELETE
}Status;

typedef struct HashTableNode
{
    HTDataType _data;
    Status _status;
}HTNode;

typedef struct HashTable
{
    HTNode* _table;
    size_t _size;
    size_t _capacity;
}Hash;

void HashInit(Hash* ht, size_t capacityy);//初始化

//功能辅助函数
static size_t GetPrime(Hash* ht);//STL里面的素数表，获取素数
static size_t HashFunc(HashTable* ht, HTDataType data); //哈希函数
static void CheckCapacity(HashTable* ht);//空间检查
static void HashPrint(HashTable* ht);//打印

//基本功能函数，增删查
bool HashInsert(Hash* ht, HTDataType data);
bool HashRemove(Hash* ht, HTDataType data);
HTNode* HashFind(Hash* ht, HTDataType data);
void TestHashTable();//测试用例

void HashInit(Hash* ht, size_t capacity)
{
    assert(ht);
    ht->_size = 0;
    ht->_capacity = capacity;
    ht->_capacity = GetPrime(ht);
    ht->_table = (HTNode*)malloc(sizeof(HTNode) * ht->_capacity);
    assert(ht->_table);
    for (size_t i = 0; i < ht->_capacity; i++)
    {
        (*(ht->_table + i))._status = EMPTY;
    }
}

static size_t GetPrime(Hash* ht)
{
    const int _PrimeSize = 28;//仅可在c++下使用
    //该数据都是经过许多人测试的素数，能够满足需求，冲突较小
    static const unsigned long _PrimeList[_PrimeSize] = {
        53ul,97ul,193ul,389ul,769ul,
        1543ul,3079ul,6151ul,12289ul,
        24593ul,49157ul,98317ul,196613ul,
        393241ul,786433ul,1572869ul,3145739ul,
        6291469ul,12582917ul,25165843ul,50331653ul,
        100663319ul,201326611ul,402653189ul,805306457ul,
        1610612741ul, 3221225473ul, 4294967291ul
    };
    int index = 0;
    while (index < _PrimeSize)
    {
        if (ht->_capacity < _PrimeList[index])
        {
            return _PrimeList[index];
        }
        index++;
    }
    return _PrimeList[_PrimeSize - 1];
}

static size_t HashFunc(HashTable* ht, HTDataType data)
{
    //若需要存储其他类型的数据，需要修改此函数的寻址规则
    return data % ht->_capacity;
}

static void CheckCapacity(HashTable* ht)
{
    assert(ht);
    //若空间不够，扩容
    if (ht->_size * 10 / ht->_capacity >= 7)
    {
        HashTable newht;
        HashInit(&newht, ht->_capacity);
        for (int i = 0; i < ht->_capacity; i++)
        {
            if ((*(ht->_table + i))._status == EXIST)
            {
                HashInsert(&newht, (*(ht->_table + i))._data);//赋用Insert进行重新寻址插入
            }
        }
        free(ht->_table);
        ht->_table = newht._table;
        ht->_size = newht._size;
        ht->_capacity = newht._capacity;
    }
}

bool HashInsert(Hash* ht, HTDataType data)
{
    assert(ht);
    CheckCapacity(ht);

    size_t index = HashFunc(ht, data);
    size_t i = 1;
    while ((*(ht->_table + index))._status != EMPTY)
    {
        if ((*(ht->_table + index))._status == EXIST)
        {
            if ((*(ht->_table + index))._data == data)
            {
                return false;
            }
        }
        //index++;
        //if (index == ht->_capacity)
        //{
        //  index = 0;
        //}
        index = index + i * i;//二次探测寻址
        index = index % ht->_capacity;
        i++;
    }
    (*(ht->_table + index))._data = data;
    (*(ht->_table + index))._status = EXIST;
    ht->_size++;
    return true;
}

bool HashRemove(Hash* ht, HTDataType data)
{
    HTNode* node = HashFind(ht, data);
    if (node)
    {
        node->_status = DELETE;
        return true;
    }
    return false;
}

HTNode* HashFind(Hash* ht, HTDataType data)
{
    assert(ht);
    size_t index = HashFunc(ht, data);
    size_t i = 1;
    while ((*(ht->_table + index))._status != EMPTY)
    {
        if ((*(ht->_table + index))._data == data)
        {
            if ((*(ht->_table + index))._status == EXIST)
            {
                return ht->_table + index;
            }
            else
            {
                return NULL;
            }
        }
        //index++;//线性探测寻址法
        index = index + i * i;//二次探测寻址
        index = index % ht->_capacity;
        i++;
    }
    return NULL;
}

static void HashDestroy(HashTable* ht)
{
    assert(ht);
    free(ht->_table);
    ht->_table = NULL;
    ht->_size = 0;
    ht->_capacity = 0;
}

void HashPrint(HashTable* ht)
{
    //为了测试显示用的打印函数
    for (int i = 0; i < ht->_capacity; i++)
    {
        if (i % 10 == 0 && i != 0)
        {
            printf("\n");
        }
        if ((*(ht->_table + i))._status == EXIST)
        {
            printf("%2d ", (*(ht->_table + i))._data);
        }
        else if((*(ht->_table + i))._status == DELETE)
        {
            printf(" D ");
        }
        else
        {
            printf(" N ");
        }
    }
    printf("\n");
}

void TestHashTable()
{
    Hash ht;
    HashInit(&ht, 0);
    //插入测试
    srand((unsigned)time(0));
    for (int i = 0; i < 100; i++)
    {
        HashInsert(&ht, rand() % 100);
    }
    HashPrint(&ht);
    printf("-------------------------------------------------\n");
    //删除测试
    for (int i = 0; i < 100; i++)
    {
        HashRemove(&ht, rand() % 100);
    }

    HashPrint(&ht);
    HashDestroy(&ht);
}

拉链法实现哈希表

#pragma once

#include 
#include 
#include 
#include 
#include 

typedef int HashDataType;

typedef struct HashBucketNode
{
    HashDataType _data;
    struct HashBucketNode* _next;
}HashNode;

typedef struct HashBucket
{
    HashNode** _tables;
    size_t _size;
    size_t _capacity;
}HashBucket;

void HashInit(HashBucket* hb, size_t capacity);//初始化哈希桶

static size_t HashFunc(HashBucket* hb, HashDataType data);//哈希函数
static HashNode* BuyNewHashNode(HashDataType data);//创建新链节点
static void CheckCapacity(HashBucket* hb);//检查空间，确保效率
static size_t GetPrime(HashBucket* hb);
static void HashPrint(HashBucket* hb);

bool HashInsert(HashBucket* hb, HashDataType data);//插入
HashNode* HashFind(HashBucket* hb, HashDataType data);//查找某个元素是否存在
bool HashRemove(HashBucket* hb, HashDataType data);//删除
size_t HashSize(HashBucket* hb);

void TestHashTable();//测试用例


void HashInit(HashBucket* hb, size_t capacity)
{
    assert(hb);
    hb->_capacity = capacity;
    hb->_capacity = GetPrime(hb);
    hb->_tables = (HashNode**)malloc(sizeof(HashNode*) * hb->_capacity);
    assert(hb->_tables);
    hb->_size = 0;
    for (size_t i = 0; i < hb->_capacity; i++)
    {
        *(hb->_tables + i) = NULL;
    }
}

static size_t HashFunc(HashBucket* hb, HashDataType data)
{
    assert(hb);
    return data % hb->_capacity;
}

static HashNode* BuyNewHashNode(HashDataType data)
{
    HashNode* new_node = (HashNode*)malloc(sizeof(HashNode));
    new_node->_data = data;
    new_node->_next = NULL;
    return new_node;
}

static void CheckCapacity(HashBucket* hb)
{
    assert(hb);
    if (hb->_size == hb->_capacity)
    {
        HashBucket new_hb;
        HashNode* cur = NULL;
        HashNode* next = NULL;
        HashInit(&new_hb, hb->_capacity);
        for (size_t i = 0; i < hb->_capacity; i++)
        {
            //将原数据插入新表中
            cur = *(hb->_tables + i);
            while (cur)
            {
                //之所以可以头插是因为数据没有重复
                next = cur->_next;
                size_t index = HashFunc(&new_hb, cur->_data);
                cur->_next = *(new_hb._tables + index);
                *(new_hb._tables + index) = cur;
                cur = next;
            }
        }
        hb->_capacity = new_hb._capacity;
        free(hb->_tables);//释放旧表
        hb->_tables = new_hb._tables;//链接新表
    }
}

static size_t GetPrime(HashBucket* hb)
{
    assert(hb);
    const int _PrimeSize = 28;
    //该数据都是经过许多人测试的素数，能够满足需求，冲突较小
    static const unsigned long _PrimeList[_PrimeSize] = {
        53ul,97ul,193ul,389ul,769ul,
        1543ul,3079ul,6151ul,12289ul,
        24593ul,49157ul,98317ul,196613ul,
        393241ul,786433ul,1572869ul,3145739ul,
        6291469ul,12582917ul,25165843ul,50331653ul,
        100663319ul,201326611ul,402653189ul,805306457ul,
        1610612741ul, 3221225473ul, 4294967291ul
    };
    int index = 0;
    while (index < _PrimeSize)
    {
        if (hb->_capacity < _PrimeList[index])
        {
            return _PrimeList[index];
        }
        index++;
    }
    return _PrimeList[_PrimeSize - 1];
}

static void HashPrint(HashBucket* hb)
{
    //辅助打印函数
    assert(hb);
    HashNode* cur = NULL;
    for (size_t i = 0; i < hb->_capacity; i++)
    {
        cur = *(hb->_tables + i);
        printf("tables[%d]", i);
        while (cur)
        {
            printf("->%d", cur->_data);
            cur = cur->_next;
        }
        printf("->NULL\n");
    }
}

bool HashInsert(HashBucket* hb, HashDataType data)
{
    assert(hb);
    CheckCapacity(hb);
    size_t index = HashFunc(hb, data);
    HashNode* cur = *(hb->_tables + index);
    HashNode* prev = cur;
    if (cur == NULL)
    {
        //该位置没有任何节点，直接插入
        *(hb->_tables + index) = BuyNewHashNode(data);
    }
    else
    {
        //该位置已有节点，找寻合适位置插入
        while (cur)
        {
            //不允许头插，因为可能有数据重复
            if (cur->_data == data)
            {
                return false;
            }
            prev = cur;
            cur = cur->_next;
        }
        prev->_next = BuyNewHashNode(data);
    }
    hb->_size++;
    return true;
}

HashNode* HashFind(HashBucket* hb, HashDataType data)
{
    assert(hb);
    size_t index = HashFunc(hb, data);
    HashNode* cur = *(hb->_tables + index);
    while (cur)
    {
        if (cur->_data == data)
        {
            return cur;
        }
        cur = cur->_next;
    }
    return NULL;
}

bool HashRemove(HashBucket* hb, HashDataType data)
{
    assert(hb);
    size_t index = HashFunc(hb, data);
    HashNode* cur = *(hb->_tables + index);
    HashNode* prev = cur;
    while (cur)
    {
        if (cur->_data == data)
        {
            break;
        }
        prev = cur;
        cur = cur->_next;
    }
    if (cur == NULL)
    {
        //cur已经查到底或者该位置本就没有节点为空，未找到
        return false;
    }
    else
    {
        //找到
        if (cur == prev)
        {
            //节点为第一个结点，不能直接prev = cur，因为prev是临时变量
            *(hb->_tables + index) = cur->_next;
        }
        else
        {
            //节点不是第一个节点
            prev->_next = cur->_next;
        }
        free(cur);
        return true;
    }
}

size_t HashSize(HashBucket* hb)
{
    assert(hb);
    return hb->_size;
}

void TestHashTable()
{
    HashBucket hb;
    HashInit(&hb, 0);

    srand((unsigned)time(0));
    for (int i = 0; i < 50; i++)
    {
        HashInsert(&hb, rand() % 200);
    }
    HashPrint(&hb);
    printf("\n");

    for (int i = 0; i < 50; i++)
    {
        HashInsert(&hb, rand() % 200);
    }
    HashPrint(&hb);
    printf("\n");

    for (int i = 0; i < 200; i++)
    {
        HashRemove(&hb, rand() % 200);
    }
    HashPrint(&hb);

}