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comments: true
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# 哈希查找
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!!! question
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在数据量很大时,「线性查找」太慢;而「二分查找」要求数据必须是有序的,并且只能在数组中应用。那么是否有方法可以同时避免上述缺点呢?答案是肯定的,此方法被称为「哈希查找」。
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「哈希查找 Hash Searching」借助一个哈希表来存储需要的「键值对 Key Value Pair」,我们可以在 $O(1)$ 时间下实现“键 $\rightarrow$ 值”映射查找,体现着“以空间换时间”的算法思想。
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## 算法实现
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如果我们想要给定数组中的一个目标元素 `target` ,获取该元素的索引,那么可以借助一个哈希表实现查找。
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![hash_search_index](hashing_search.assets/hash_search_index.png)
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=== "Java"
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```java title="hashing_search.java"
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/* 哈希查找(数组) */
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int hashingSearch(Map<Integer, Integer> map, int target) {
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// 哈希表的 key: 目标元素,value: 索引
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// 若哈希表中无此 key ,返回 -1
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return map.getOrDefault(target, -1);
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}
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```
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=== "C++"
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```cpp title="hashing_search.cpp"
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/* 哈希查找(数组) */
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int hashingSearch(unordered_map<int, int> map, int target) {
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// 哈希表的 key: 目标元素,value: 索引
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// 若哈希表中无此 key ,返回 -1
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if (map.find(target) == map.end())
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return -1;
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return map[target];
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}
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```
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=== "Python"
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```python title="hashing_search.py"
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""" 哈希查找(数组) """
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def hashing_search(mapp, target):
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# 哈希表的 key: 目标元素,value: 索引
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# 若哈希表中无此 key ,返回 -1
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return mapp.get(target, -1)
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```
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=== "Go"
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```go title="hashing_search.go"
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/* 哈希查找(数组) */
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func hashingSearch(m map[int]int, target int) int {
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// 哈希表的 key: 目标元素,value: 索引
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// 若哈希表中无此 key ,返回 -1
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if index, ok := m[target]; ok {
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return index
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} else {
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return -1
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}
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}
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```
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=== "JavaScript"
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```js title="hashing_search.js"
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/* 哈希查找(数组) */
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function hashingSearch(map, target) {
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// 哈希表的 key: 目标元素,value: 索引
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// 若哈希表中无此 key ,返回 -1
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return map.has(target) ? map.get(target) : -1;
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}
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```
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=== "TypeScript"
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```typescript title="hashing_search.ts"
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/* 哈希查找(数组) */
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function hashingSearch(map: Map<number, number>, target: number): number {
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// 哈希表的 key: 目标元素,value: 索引
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// 若哈希表中无此 key ,返回 -1
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return map.has(target) ? map.get(target) as number : -1;
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}
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```
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=== "C"
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```c title="hashing_search.c"
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```
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=== "C#"
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```csharp title="hashing_search.cs"
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/* 哈希查找(数组) */
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int hashingSearch(Dictionary<int, int> map, int target)
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{
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// 哈希表的 key: 目标元素,value: 索引
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// 若哈希表中无此 key ,返回 -1
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return map.GetValueOrDefault(target, -1);
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}
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```
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=== "Swift"
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```swift title="hashing_search.swift"
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```
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再比如,如果我们想要给定一个目标结点值 `target` ,获取对应的链表结点对象,那么也可以使用哈希查找实现。
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![hash_search_listnode](hashing_search.assets/hash_search_listnode.png)
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=== "Java"
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```java title="hashing_search.java"
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/* 哈希查找(链表) */
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ListNode hashingSearch1(Map<Integer, ListNode> map, int target) {
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// 哈希表的 key: 目标结点值,value: 结点对象
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||
// 若哈希表中无此 key ,返回 null
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return map.getOrDefault(target, null);
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}
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```
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=== "C++"
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```cpp title="hashing_search.cpp"
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/* 哈希查找(链表) */
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ListNode* hashingSearch1(unordered_map<int, ListNode*> map, int target) {
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// 哈希表的 key: 目标结点值,value: 结点对象
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// 若哈希表中无此 key ,返回 nullptr
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if (map.find(target) == map.end())
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return nullptr;
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return map[target];
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}
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```
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=== "Python"
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```python title="hashing_search.py"
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""" 哈希查找(链表) """
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def hashing_search1(mapp, target):
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# 哈希表的 key: 目标元素,value: 结点对象
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||
# 若哈希表中无此 key ,返回 -1
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||
return mapp.get(target, -1)
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```
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=== "Go"
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```go title="hashing_search.go"
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/* 哈希查找(链表) */
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func hashingSearch1(m map[int]*ListNode, target int) *ListNode {
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// 哈希表的 key: 目标结点值,value: 结点对象
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// 若哈希表中无此 key ,返回 nil
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if node, ok := m[target]; ok {
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return node
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} else {
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return nil
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}
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}
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```
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=== "JavaScript"
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```js title="hashing_search.js"
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||
/* 哈希查找(链表) */
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function hashingSearch1(map, target) {
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// 哈希表的 key: 目标结点值,value: 结点对象
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||
// 若哈希表中无此 key ,返回 null
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||
return map.has(target) ? map.get(target) : null;
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}
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```
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=== "TypeScript"
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```typescript title="hashing_search.ts"
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/* 哈希查找(链表) */
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function hashingSearch1(map: Map<number, ListNode>, target: number): ListNode | null {
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// 哈希表的 key: 目标结点值,value: 结点对象
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||
// 若哈希表中无此 key ,返回 null
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||
return map.has(target) ? map.get(target) as ListNode : null;
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||
}
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```
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=== "C"
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```c title="hashing_search.c"
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```
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=== "C#"
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```csharp title="hashing_search.cs"
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/* 哈希查找(链表) */
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ListNode? hashingSearch1(Dictionary<int, ListNode> map, int target)
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||
{
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// 哈希表的 key: 目标结点值,value: 结点对象
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// 若哈希表中无此 key ,返回 null
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return map.GetValueOrDefault(target);
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}
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```
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=== "Swift"
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```swift title="hashing_search.swift"
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## 复杂度分析
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**时间复杂度 $O(1)$** :哈希表的查找操作使用 $O(1)$ 时间。
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**空间复杂度 $O(n)$** :其中 $n$ 为数组或链表长度。
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## 优点与缺点
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在哈希表中,**查找、插入、删除操作的平均时间复杂度都为 $O(1)$** ,这意味着无论是高频增删还是高频查找场景,哈希查找的性能表现都非常好。当然,一切的前提是保证哈希表未退化。
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即使如此,哈希查找仍存在一些问题,在实际应用中,需要根据情况灵活选择方法。
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- 辅助哈希表 **需要使用 $O(n)$ 的额外空间**,意味着需要预留更多的计算机内存;
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- 建立和维护哈希表需要时间,因此哈希查找 **不适合高频增删、低频查找的使用场景**;
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- 当哈希冲突严重时,哈希表会退化为链表,**时间复杂度劣化至 $O(n)$** ;
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- **当数据量很小时,线性查找比哈希查找更快**。这是因为计算哈希映射函数可能比遍历一个小型数组更慢;
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