哈希情史知多少

记录我的 python 学习历程-Day05 字典/字典的嵌套

——日拱一卒,不期而至!

哈希情史知多少

简介

hash是我们工作中经常听到的词,比如哈希表、哈希函数、hashCode、HashTable、HashMap等等,那么它们之间到底有怎样的爱恨情仇呢?来一起看一看吧~~

数组

讲哈希表之前,我们先来看看数据结构的鼻祖——数组。

数组比较简单,我就不多说了,大家都会都懂,见下图。

哈希情史知多少

数组的下标一般从0开始,依次往后存储元素,查找元素也是一样,只能从头(或从尾)依次查找元素。

比如,要查找4这个元素,从头开始查找的话需要查找3次,从尾的话也需要2次。

早期的哈希表

上面讲了数组的缺点,查找某个元素只能从头或者从尾依次查找元素,直到匹配为止,它的均衡时间复杂是O(n)。

那么,利用数组有没有什么方法可以快速的查找元素呢?

聪明的程序员哥哥们想到一种方法,通过哈希函数计算元素的值,用这个值确定元素在数组中的位置,这样时间复杂度就能缩短到O(1)了。

比如,有5个元素分别为3、5、4、1,把它们放入到数组之前先通过哈希函数计算位置,精确放置,而不是像简单数组那样依次放置元素。

假如,这里申请的数组长度为8,我们可以造这么一个哈希函数为hash(x) = x % 8,那么最后的元素就变成了下图这样:

哈希情史知多少

这时候我们再查找4这个元素,先算一下它的hash值为hash(4) = 4 % 8 = 4,所以直接返回4号位置的元素就可以了。

进化的哈希表

事情看着挺完美,但是,来了一个元素13,要插入的哈希表中,算了一下它的hash值为hash(13) = 13 % 8 = 5,AUWC,它计算的位置也是5,可是5号已经被人先一步占领了,怎么办呢?

这就是哈希冲突,本文来源于工从号彤哥读源码。

为什么会出现哈希冲突呢?

因为我们申请的数组是有限长度的,把无限的数字映射到有限的数组上早晚会出现冲突,即多个元素映射到同一个位置上。

好吧,既然出现了哈希冲突,那么我们就要解决它,必须干!

How to?

线性探测法

既然5号位置已经有主了,那我元素13认怂,我往后挪一位,我到6号位置去,这就是线性探测法,当出现冲突的时候依次往后挪直到找到空位置为止。

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然鹅,又来了个新元素12,算得其hash值为hash(12) = 12 % 8 = 4,我TMDRL,要往后移3次到7号位置才有空位置,这就导致了插入元素的效率很低,查找也是一样的道理,先定位的4号位置,发现不是我要找的人,再接着往后移,直到找到7号位置为止。

二次探测法

使用线性探测法有个很大的弊端,冲突的元素往往会堆积在一起,比如,12号放到7号位置,再来个14号一样冲突,接着往后再数组结尾了,再从头开始放到0号位置,你会发现冲突的元素有聚集现象,这就很不利于查找了,同样不利于插入新的元素。

这时候又有聪明的程序员哥哥提出了新的想法——二次探测法,当出现冲突时,我不是往后一位一位这样来找空位置,而是使用原来的hash值加上i的二次方来寻找,i依次从1,2,3…这样,直到找到空位置为止。

还是以上面的为例,插入12号元素,过程是这样的,本文来源于工从号彤哥读源码:

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这样就能很快地找到空位置放置新元素,而且不会出现冲突元素堆积的现象。

然鹅,又来了新元素20,你瞅瞅放哪?

AYMY,发现放哪都放不进去了。

字节码增强

研究表明,使用二次探测法的哈希表,当放置的元素超过一半时,就会出现新元素找不到位置的情况。

所以又引出一个新的概念——扩容。

什么是扩容?

已放置元素达到总容量的x时,就需要扩容了,这个x时又叫作扩容因子

很显然,扩容因子越大越好,表明哈希表的空间利用率越高。

所以,很遗憾,二次探测法无法满足我们的目标,扩容因子太小了,只有0.5,一半的空间都是浪费的。

这时候又到了程序员哥哥们发挥他们聪明特性的时候了,经过996头脑风暴后,又想出了一种新的哈希表实现方式——链表法。

链表法

不就是解决冲突嘛!出现冲突我就不往数组中去放了,我用一个链表把同一个数组下标位置的元素连接起来,这样不就可以充分利用空间了嘛,啊哈哈哈哈~~

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嘿嘿嘿嘿,完美△△。

真的完美嘛,我是一名黑客,我一直往里面放*%8=4的元素,然后你就会发现几乎所有的元素都跑到同一个链表中去了,MD,最后的结果就是你的哈希表退化成了单链表,查询插入元素的效率都变成了O(n)。

此时,当然有办法,扩容因子干啥滴?

比如扩容因子设置为1,当元素个数达到8个时,扩容成两倍,一半的元素还在4号位置,一半的元素去到了12号位置,缓解了哈希表的压力。

然鹅,依旧不是很完美,本文来源于工从号彤哥读源码。

聪明的程序员哥哥们这次开启了一次长大9127的头脑风暴,终于搞出了一种新的结构——链表树法(当然,这个名字是彤哥起的)。

链表树法

虽然上面的扩容在元素个数比较少的时候能解决一部分问题,整体的查找插入效率也不会太低,因为元素个数少嘛。

但是,黑客还在攻击,元素个数还在持续增加,当增加到一定程度的时候,总会导致查找插入效率特别低。

所以,换个思路,既然链表的效率低,我把它升级一下,当链表长的时候升级成红黑树怎么样?

嗯,神舟行,我看行,说干就干。

哈希情史知多少

嗯,不错不错,妈妈再也不怕我遭到黑客攻击了。

所以,到这就结束了吗?

你想多了,NM,每次扩容都要移动一半的元素好么,这样真的好么好么好么?

程序员哥哥们太难了,这次经过了12127的头脑风暴,终于想出个新玩意——一致性Hash。

一致性Hash

一致性Hash更多地是运用在分布式系统中,比如说Redis集群部署了四个节点,我们把所有的hash值定义为0~2^32个,每个节点上放置四分之一的元素。

此处只为举例,实际Redis集群的原理是这样的,具体数值不是这样的。

此时,假设需要给Redis增加一个节点,比如node5,放在node3和node4中间,这样只需要把node3到node4中间的元素从node4移动到node5上面就行了,其它的元素保持不变。

这样,就增加了扩容的速度,而且影响的元素比较少,大部分请求几乎无感知。

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总结

怎么样,是不是很精彩?

想系统地学习更多编程姿势嘛,来我的工从号“彤哥读源码”一起浪啊~

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