python数据结构之哈希表

哈希表(Hash table)

众所周知,HashMap是一个用于存储Key-Value键值对的集合,每一个键值对也叫做Entry。这些个键值对(Entry)分散存储在一个数组当中,这个数组就是HashMap的主干。

使用哈希表可以进行非常快速的查找操作,查找时间为常数,同时不需要元素排列有序;python的内建数据类型:字典,就是用哈希表实现的。

python中的这些东西都是哈希原理:字典(dictionary)、集合(set)、计数器(counter)、默认字典Defaut dict)、有序字典(Order dict).

我来尝试在不使用字典的情况下实现哈希表结构,我们需要定义一个包含 键->值 映射 的数据结构,同时实现以下两种操作:GetAdd

Add方法的原理

比如调用 hashMap.Add("apple", 0) ,插入一个Key为"apple"的元素。这时候我们需要利用一个哈希函数来确定Entry的插入位置(index):

Get方法的原理

Get方法根据Key来查找Value的时候, 首先会把输入的Key做一次Hash映射,得到对应的index:

index =  Hash(“apple”)

一种简单的实现方法

建立一个线性表,使用元组来实现 key-value 的映射关系

"""
线性表结构
"""
class LinearMap(object): def __init__(self):
self.items = [] # 往表中添加元素
def add(self, k, v):
self.items.append((k,v)) # 线性方式查找元素
def get(self, k):
for key, value in self.items:
if key == k: # 键存在,返回值,否则抛出异常
return value
raise KeyError '''
我们可以在使用add添加元素时让items列表保持有序,而在使用get时采取二分查找方式,时间复杂度为O(log n)。
然而往列表中插入一个新元素实际上是一个线性操作,所以这种方法并非最好的方法。
同时,我们仍然没有达到常数查找时间的要求。
'''

改进版本:

尽管get操作的增长依然是线性,但BetterMap类使得我们离哈希表更近一步

'''
将总查询表分割为若干段较小的列表,比如100个子段。
通过hash函数求出某个键的哈希值,再通过计算,得到往哪个子段中添加或查找。
相对于从头开始搜索列表,时间会极大的缩短。
'''
class BetterMap(object):
#利用LinearMap对象作为子表,建立更快的查询表
def __init__(self,n=100):
self.maps = [] # 总表格
for i in range(n): # 根据n的大小建立n个空的子表
self.maps.append(LinearMap()) def find_map(self,k): # 通过hash函数计算索引值
index = hash(k) % len(self.maps)
return self.maps[index] # 返回索引子表的引用 # 寻找合适的子表(linearMap对象),进行添加和查找
def add(self, k, v):
m = self.find_map(k)
m.add(k,v) def get(self, k):
m = self.find_map(k)
return m.get(k)

由于每个键的hash值必然不同,所以对hash值取余的值基本也是不同的;

当n=100时, BetterMap的查找速度大约是LinearMap的100倍。

Hashtable的实现

class HashMap(object):
def __init__(self):
# 初始化总表为,容量为2的表格(含两个子表)
self.maps = BetterMap(2)
self.num = 0 # 表中数据个数 def get(self,k):
return self.maps.get(k) def add(self, k, v):
# 若当前元素数量达到临界值(子表总数)时,进行重排操作
# 对总表进行扩张,增加子表的个数为当前元素个数的两倍!
if self.num == len(self.maps.maps):
self.resize() # 往重排过后的 self.map 添加新的元素
self.maps.add(k, v)
self.num += 1 def resize(self):
#重排操作,添加新表, 注意重排需要线性的时间
# 先建立一个新的表,子表数 = 2 * 元素个数
new_maps = BetterMap(self.num * 2) for m in self.maps.maps: # 检索每个旧的子表
for k,v in m.items: # 将子表的元素复制到新子表
new_maps.add(k, v) self.maps = new_maps # 令当前的表为新表

重点关注 add 部分,该函数检查元素个数与BetterMap的大小,如果相等,则“平均每个LinearMap中的元素个数为1”,然后调用resize方法。

resize创建一个新表,大小为原来的两倍,然后对旧表中的元素“rehashes 再哈希”一 遍,放到新表中。

resize过程是线性的,听起来好像很不怎么好,因为我们要求的hashtable具有常数时间。但是,要知道我们并不需要经常进行重排操作,所以add操作在绝大部分时间中都是常数的,偶然出现线性。由于对n个元素进行add操作的总时间与n成比例,所以每次add的平均时间就是一个常数!

假设我们要添加32个元素,过程如下:

1. 由于初始长度为2,前两次add不需要重排,第1,2次 总时间为 2

2. 第3次add,重排为4,耗时2,第3次时间为 3

3. 第4次add,耗时1    到目前为止,总时间为 6

4. 第5次add,重排为 8,耗时4,第5次时间为5

5. 第6~8次   共耗时3      到目前为止,总时间为 6+5+3 = 14

6. 第9次add,重排16,  耗时8,第9次时间为9

7. 第10~16次,共耗时7, 到目前为止,总时间为 14+9+7 = 30

在32次add后,总时间为62的单位时间,由以上过程可以发现一个规律,在n个元素add之后,当n为2的幂,则当前总单位时间为 2n-2,所以平均add时间绝对小于2单位时间。

当n为2的幂时,为最合适的数量,当n变大之后,平均时间为稍微上升,但重要的是,我们达到了O(1)。

学习笔记参考:算法分析哈希表学习

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