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哈希表
哈希表通过建立「键 key」和「值 value」之间的映射,实现高效的元素查找。具体地,输入一个 key ,在哈希表中查询并获取 value ,时间复杂度为 O(1)
。
例如,给定一个包含 n
个学生的数据库,每个学生有 "姓名 name
” 和 “学号 id
” 两项数据,希望实现一个查询功能:输入一个学号,返回对应的姓名,则可以使用哈希表实现。
Fig. 哈希表抽象表示
哈希表优势
除了哈希表之外,还可以使用以下数据结构来实现上述查询功能:
- 无序数组: 每个元素为
[学号, 姓名]
; - 有序数组: 将
1.
中的数组按照学号从小到大排序; - 链表: 每个结点的值为
[学号, 姓名]
; - 二叉搜索树: 每个结点的值为
[学号, 姓名]
,根据学号大小来构建树;
使用上述方法,各项操作的时间复杂度如下表所示(在此不做赘述,详解可见 二叉搜索树章节)。无论是查找元素、还是增删元素,哈希表的时间复杂度都是 O(1)
,全面胜出!
无序数组 | 有序数组 | 链表 | 二叉搜索树 | 哈希表 | |
---|---|---|---|---|---|
查找元素 | O(n) |
O(\log n) |
O(n) |
O(\log n) |
O(1) |
插入元素 | O(1) |
O(n) |
O(1) |
O(\log n) |
O(1) |
删除元素 | O(n) |
O(n) |
O(n) |
O(\log n) |
O(1) |
哈希表常用操作
哈希表的基本操作包括 初始化、查询操作、添加与删除键值对。
=== "Java"
```java title="hash_map.java"
/* 初始化哈希表 */
Map<Integer, String> map = new HashMap<>();
/* 添加操作 */
// 在哈希表中添加键值对 (key, value)
map.put(12836, "小哈");
map.put(15937, "小啰");
map.put(16750, "小算");
map.put(13276, "小法");
map.put(10583, "小鸭");
/* 查询操作 */
// 向哈希表输入键 key ,得到值 value
String name = map.get(15937);
/* 删除操作 */
// 在哈希表中删除键值对 (key, value)
map.remove(10583);
```
=== "C++"
```cpp title="hash_map.cpp"
/* 初始化哈希表 */
unordered_map<int, string> map;
/* 添加操作 */
// 在哈希表中添加键值对 (key, value)
map[12836] = "小哈";
map[15937] = "小啰";
map[16750] = "小算";
map[13276] = "小法";
map[10583] = "小鸭";
/* 查询操作 */
// 向哈希表输入键 key ,得到值 value
string name = map[15937];
/* 删除操作 */
// 在哈希表中删除键值对 (key, value)
map.erase(10583);
```
=== "Python"
```python title="hash_map.py"
""" 初始化哈希表 """
mapp = {}
""" 添加操作 """
# 在哈希表中添加键值对 (key, value)
mapp[12836] = "小哈"
mapp[15937] = "小啰"
mapp[16750] = "小算"
mapp[13276] = "小法"
mapp[10583] = "小鸭"
""" 查询操作 """
# 向哈希表输入键 key ,得到值 value
name = mapp[15937]
""" 删除操作 """
# 在哈希表中删除键值对 (key, value)
mapp.pop(10583)
```
=== "Go"
```go title="hash_map_test.go"
/* 初始化哈希表 */
mapp := make(map[int]string)
/* 添加操作 */
// 在哈希表中添加键值对 (key, value)
mapp[12836] = "小哈"
mapp[15937] = "小啰"
mapp[16750] = "小算"
mapp[13276] = "小法"
mapp[10583] = "小鸭"
/* 查询操作 */
// 向哈希表输入键 key ,得到值 value
name := mapp[15937]
/* 删除操作 */
// 在哈希表中删除键值对 (key, value)
delete(mapp, 10583)
```
=== "JavaScript"
```js title="hash_map.js"
```
=== "TypeScript"
```typescript title="hash_map.ts"
/* 初始化哈希表 */
const map = new ArrayHashMap();
/* 添加操作 */
// 在哈希表中添加键值对 (key, value)
map.put(12836, '小哈');
map.put(15937, '小啰');
map.put(16750, '小算');
map.put(13276, '小法');
map.put(10583, '小鸭');
console.info('\n添加完成后,哈希表为\nKey -> Value');
map.print();
/* 查询操作 */
// 向哈希表输入键 key ,得到值 value
let name = map.get(15937);
console.info('\n输入学号 15937 ,查询到姓名 ' + name);
/* 删除操作 */
// 在哈希表中删除键值对 (key, value)
map.remove(10583);
console.info('\n删除 10583 后,哈希表为\nKey -> Value');
map.print();
```
=== "C"
```c title="hash_map.c"
```
=== "C#"
```csharp title="hash_map.cs"
```
遍历哈希表有三种方式,即 遍历键值对、遍历键、遍历值。
=== "Java"
```java title="hash_map.java"
/* 遍历哈希表 */
// 遍历键值对 key->value
for (Map.Entry <Integer, String> kv: map.entrySet()) {
System.out.println(kv.getKey() + " -> " + kv.getValue());
}
// 单独遍历键 key
for (int key: map.keySet()) {
System.out.println(key);
}
// 单独遍历值 value
for (String val: map.values()) {
System.out.println(val);
}
```
=== "C++"
```cpp title="hash_map.cpp"
/* 遍历哈希表 */
// 遍历键值对 key->value
for (auto kv: map) {
cout << kv.first << " -> " << kv.second << endl;
}
// 单独遍历键 key
for (auto key: map) {
cout << key.first << endl;
}
// 单独遍历值 value
for (auto val: map) {
cout << val.second << endl;
}
```
=== "Python"
```python title="hash_map.py"
""" 遍历哈希表 """
# 遍历键值对 key->value
for key, value in mapp.items():
print(key, "->", value)
# 单独遍历键 key
for key in mapp.keys():
print(key)
# 单独遍历值 value
for value in mapp.values():
print(value)
```
=== "Go"
```go title="hash_map_test.go"
/* 遍历哈希表 */
// 遍历键值对 key->value
for key, value := range mapp {
fmt.Println(key, "->", value)
}
// 单独遍历键 key
for key := range mapp {
fmt.Println(key)
}
// 单独遍历值 value
for _, value := range mapp {
fmt.Println(value)
}
```
=== "JavaScript"
```js title="hash_map.js"
```
=== "TypeScript"
```typescript title="hash_map.ts"
/* 遍历哈希表 */
console.info('\n遍历键值对 Key->Value');
for (const entry of map.entrySet()) {
console.info(entry.key + ' -> ' + entry.val);
}
console.info('\n单独遍历键 Key');
for (const key of map.keySet()) {
console.info(key);
}
console.info('\n单独遍历值 Value');
for (const val of map.valueSet()) {
console.info(val);
}
```
=== "C"
```c title="hash_map.c"
```
=== "C#"
```csharp title="hash_map.cs"
```
哈希函数
哈希表中存储元素的数据结构被称为「桶 Bucket」,底层实现可能是数组、链表、二叉树(红黑树),或是它们的组合。
最简单地,我们可以仅用一个「数组」来实现哈希表。首先,将所有 value 放入数组中,那么每个 value 在数组中都有唯一的「索引」。显然,访问 value 需要给定索引,而为了 建立 key 和索引之间的映射关系,我们需要使用「哈希函数 Hash Function」。
设数组为 bucket
,哈希函数为 f(x)
,输入键为 key
。那么获取 value 的步骤为:
- 通过哈希函数计算出索引,即
index = f(key)
; - 通过索引在数组中获取值,即
value = bucket[index]
;
以上述学生数据 key 学号 -> value 姓名
为例,我们可以将「哈希函数」设计为
$$
f(x) = x % 100
Fig. 哈希函数
=== "Java"
```java title="array_hash_map.java"
/* 键值对 int->String */
class Entry {
public int key; // 键
public String val; // 值
public Entry(int key, String val) {
this.key = key;
this.val = val;
}
}
/* 基于数组简易实现的哈希表 */
class ArrayHashMap {
private List<Entry> bucket;
public ArrayHashMap() {
// 初始化一个长度为 100 的桶(数组)
bucket = new ArrayList<>();
for (int i = 0; i < 100; i++) {
bucket.add(null);
}
}
/* 哈希函数 */
private int hashFunc(int key) {
int index = key % 100;
return index;
}
/* 查询操作 */
public String get(int key) {
int index = hashFunc(key);
Entry pair = bucket.get(index);
if (pair == null) return null;
return pair.val;
}
/* 添加操作 */
public void put(int key, String val) {
Entry pair = new Entry(key, val);
int index = hashFunc(key);
bucket.set(index, pair);
}
/* 删除操作 */
public void remove(int key) {
int index = hashFunc(key);
// 置为 null,代表删除
bucket.set(index, null);
}
}
```
=== "C++"
```cpp title="array_hash_map.cpp"
/* 键值对 int->String */
struct Entry {
public:
int key;
string val;
Entry(int key, string val) {
this->key = key;
this->val = val;
}
};
/* 基于数组简易实现的哈希表 */
class ArrayHashMap {
private:
vector<Entry*> bucket;
public:
ArrayHashMap() {
// 初始化一个长度为 100 的桶(数组)
bucket= vector<Entry*>(100);
}
/* 哈希函数 */
int hashFunc(int key) {
int index = key % 100;
return index;
}
/* 查询操作 */
string get(int key) {
int index = hashFunc(key);
Entry* pair = bucket[index];
return pair->val;
}
/* 添加操作 */
void put(int key, string val) {
Entry* pair = new Entry(key, val);
int index = hashFunc(key);
bucket[index] = pair;
}
/* 删除操作 */
void remove(int key) {
int index = hashFunc(key);
// 置为空字符,代表删除
bucket[index] = nullptr;
}
};
```
=== "Python"
```python title="array_hash_map.py"
""" 键值对 int->String """
class Entry:
def __init__(self, key, val):
self.key = key
self.val = val
""" 基于数组简易实现的哈希表 """
class ArrayHashMap:
def __init__(self):
# 初始化一个长度为 100 的桶(数组)
self.bucket = [None] * 100
""" 哈希函数 """
def hashFunc(self, key):
index = key % 100
return index
""" 查询操作 """
def get(self, key):
index = self.hashFunc(key)
pair = self.bucket[index]
if pair is None:
return None
return pair.val
""" 添加操作 """
def put(self, key, val):
pair = Entry(key, val)
index = self.hashFunc(key)
self.bucket[index] = pair
""" 删除操作 """
def remove(self, key):
index = self.hashFunc(key)
# 置为空字符,代表删除
self.bucket[index] = None
```
=== "Go"
```go title="array_hash_map.go"
/* 键值对 int->String */
type Entry struct {
key int
val string
}
/* 基于数组简易实现的哈希表 */
type ArrayHashMap struct {
bucket []*Entry
}
func newArrayHashMap() *ArrayHashMap {
// 初始化一个长度为 100 的桶(数组)
bucket := make([]*Entry, 100)
return &ArrayHashMap{bucket: bucket}
}
/* 哈希函数 */
func (a *ArrayHashMap) hashFunc(key int) int {
index := key % 100
return index
}
/* 查询操作 */
func (a *ArrayHashMap) get(key int) string {
index := a.hashFunc(key)
pair := a.bucket[index]
if pair == nil {
return "Not Found"
}
return pair.val
}
/* 添加操作 */
func (a *ArrayHashMap) put(key int, val string) {
pair := &Entry{key: key, val: val}
index := a.hashFunc(key)
a.bucket[index] = pair
}
/* 删除操作 */
func (a *ArrayHashMap) remove(key int) {
index := a.hashFunc(key)
// 置为空字符,代表删除
a.bucket[index] = nil
}
```
=== "JavaScript"
```js title="array_hash_map.js"
```
=== "TypeScript"
```typescript title="array_hash_map.ts"
/* 键值对 Number -> String */
class Entry {
public key: number;
public val: string;
constructor(key: number, val: string) {
this.key = key;
this.val = val;
}
}
/* 数组的初始化和基本操作 */
class ArrayList {
private readonly elements: Entry[];
constructor(length: number) {
this.elements = new Array(length);
this.initialize();
}
/* 初始化 */
private initialize() {
this.elements.fill(null as any, 0, this.elements.length - 1);
}
/* 新增和删除 */
public set(key: number, val: string | null) {
if (val !== null) {
this.elements[key] = new Entry(key, val);
} else {
this.elements[key] = null as any;
}
}
/* 获取 */
public get(key: number): string | null {
if (this.elements[key] instanceof Entry) {
return this.elements[key].val;
}
return null;
}
public entrySet() {
let arr = [];
for (let i = 0; i < this.elements.length; i++) {
if (this.elements[i]) {
arr.push(this.elements[i]);
}
}
return arr;
}
public valueSet() {
let arr = [];
for (let i = 0; i < this.elements.length; i++) {
if (this.elements[i]) {
arr.push(this.elements[i].val);
}
}
return arr;
}
public keySet() {
let arr = [];
for (let i = 0; i < this.elements.length; i++) {
if (this.elements[i]) {
arr.push(this.elements[i].key);
}
}
return arr;
}
}
/* 基于数组简易实现的哈希表 */
class ArrayHashMap {
// 初始化一个长度为 100 的桶(数组)
private bucket: ArrayList;
constructor() {
this.bucket = new ArrayList(100);
}
/* 哈希函数 */
private hashFunc(key: number): number {
return key % 100;
}
/* 查询操作 */
public get(key: number): string | null {
let index = this.hashFunc(key);
let val = this.bucket.get(index);
if (val === null) return null;
return val;
}
/* 添加操作 */
public put(key: number, val: string) {
let index = this.hashFunc(key);
this.bucket.set(index, val);
}
/* 删除操作 */
public remove(key: number) {
let index = this.hashFunc(key);
// 置为 null ,代表删除
this.bucket.set(index, null);
}
/* 获取所有键值对 */
public entrySet(): Entry[] {
return this.bucket.entrySet();
}
/* 获取所有键 */
public keySet(): number[] {
return this.bucket.keySet();
}
/* 获取所有值 */
public valueSet(): string[] {
return this.bucket.valueSet();
}
}
```
=== "C"
```c title="array_hash_map.c"
```
=== "C#"
```csharp title="array_hash_map.cs"
```
哈希冲突
细心的同学可能会发现,哈希函数 f(x) = x \% 100
会在某些情况下失效。具体地,当输入的 key 后两位相同时,哈希函数的计算结果也相同,指向同一个 value 。例如,分别查询两个学号 12836 和 20336 ,则有
$$
f(12836) = f(20336) = 36
两个学号指向了同一个姓名,这明显是不对的,我们将这种现象称为「哈希冲突 Hash Collision」,其会严重影响查询的正确性。如何避免哈希冲突的问题将被留在下章讨论。
Fig. 哈希冲突
综上所述,一个优秀的「哈希函数」应该具备以下特性:
- 尽量少地发生哈希冲突;
- 时间复杂度
O(1)
,计算尽可能高效; - 空间使用率高,即 “键值对占用空间 / 哈希表总占用空间” 尽可能大;