数据结构——哈希表

Java架构师必看

修改于 2023-09-25 16:31:16

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一、从一道Leetcode题目认识哈希表

387. 字符串中的第一个唯一字符

因为该字符串只包含小写字母，即只存在a-z 26个小写字母，我们将其a-z对应到数组0-25索引的位置，出现一次，index+1

代码编写：

class Solution {
    public int firstUniqChar(String s) {
        int[] freq = new int[26];

        for(int i = 0 ; i < s.length() ; i++)
            //统计字符串s 中，a-z的个数
            freq[s.charAt(i) - 'a']++;
        for(int i = 0 ; i < s.length() ; i++)
            if(freq[s.charAt(i) - 'a'] == 1 )
                return i;
        return -1;
    }
}

这个问题内部隐藏着哈希表的结构思想，我们开辟的 int[] freq 实际上就是一个哈希表，每一个字符都和数组中的一个索引对应

此时我们简单地坐到了将字符与索引进行了一一对应，这种将"键"转化为"索引"的方式，称为哈希函数。

有如一个班总共有30名学生，我们可以使用数组0-29分别表示这30名学生。

但是在某些情况下，如我们需要保存居民身份证、字符串、浮点数、日期等信息，就很难保证每一个"键"通过哈希函数的转换对应不同的"索引"。

不同的"键"通过哈希函数对应了同一个"索引"，称为哈希冲突。

哈希表充分体现了算法设计领域的经典思想：使用空间换取时间

所以我们需要①设计一个合理的哈希函数实现"键"与"索引"的对应关系，"键"通过哈希函数得到的"索引"分布越均匀越好

②解决哈希冲突。

二、哈希函数的设计

"键"通过哈希函数得到的"索引"分布越均匀越好，哈希函数的设计很复杂，我们并不关注某一个特殊的领域，本文只对一般的哈希函数进行设计。

后6位的前两位"16"取值范围为01 ~ 31 表示日期，造成了分布不均的问题，可见对取模的值的选择十分重要，一般模一个素数

模以合数和素数的区别：

浮点数--->转化为整形处理

字符串--->转化为整形处理

对应的代码：

符合类型--->转化为整形处理

关于哈希函数设计的总结：

三、Java中的hashCode()

Object类中的hashCode()方法，在整形中的hashCode为数字本身，Double、Float、String等都重写了Object类中的hashCode()。

略

四、解决哈希冲突方法(链地址法Seperate Chaining)

五、编码实现哈希表

version1:

public class HashTable<K, V> {
    private TreeMap<K,V>[] hashtable;
    private int M;
    private int size;

    public HashTable(int M){
        this.M = M;
        size = 0 ;
        hashtable = new TreeMap[M];
        for(int i = 0 ; i< M ;i++){
            hashtable[i] = new TreeMap<>();
        }
    }

    public HashTable(){
        this(97);
    }

    private int hash(K key){
        return ( key.hashCode() & 0x7fffffff ) % M;
    }

    public int getSize(){
        return size;
    }

    public void add(K key , V value){
        TreeMap<K,V> map = hashtable[hash(key)];
        if (map.containsKey(key))
            map.put(key,value);
        else{
            map.put(key,value);
            size ++;
        }
    }

    public V remove(K key){
        TreeMap<K,V> map = hashtable[hash(key)];
        V ret = null;
        if(map.containsKey(key)){
            ret = map.remove(key);
            size --;
        }
        return ret;
    }

    public void set(K key, V value){
        TreeMap<K, V> map = hashtable[hash(key)];
        if(!map.containsKey(key))
            throw new IllegalArgumentException(key + " doesn't exist!");

        map.put(key, value);
    }

    public boolean contains(K key){
        return hashtable[hash(key)].containsKey(key);
    }

    public V get(K key){
        return hashtable[hash(key)].get(key);
    }
}

分析此时间复杂度：

要想尽可能达到O(1)，固定地址空间是不合理的，需要resize()。

    //HashTable类新建成员变量    
    private static final int upperTol = 10;
    private static final int lowerTol = 2;
    private static final int initCapacity = 7;


    public void add(K key, V value) {
        TreeMap<K, V> map = hashtable[hash(key)];
        if (map.containsKey(key))
            map.put(key, value);
        else {
            map.put(key, value);
            size++;
            if (size >= upperTol * M)
                resize(2 * M);
        }
    }

    public V remove(K key) {
        TreeMap<K, V> map = hashtable[hash(key)];
        V ret = null;
        if (map.containsKey(key)) {
            ret = map.remove(key);
            size--;
            if (size <= lowerTol * M && M > initCapacity)
                resize(M / 2);
        }
        return ret;
    }

    private void resize(int newM){
        TreeMap<K, V>[] newHashTable = new TreeMap[newM];
        for(int i = 0 ; i < newM ; i ++)
            newHashTable[i] = new TreeMap<>();

        for(int i = 0 ; i < M ; i ++)
            for(K key: hashtable[i].keySet())
                newHashTable[hash(key)].put(key, hashtable[i].get(key));

        this.M = newM;
        this.hashtable = newHashTable;
    }

再次分析此时间复杂度：