«

怎么使用C语言实现Hash表

时间:2024-7-25 09:07     作者:韩俊     分类: Java


这篇“怎么使用C语言实现Hash表”文章的知识点大部分人都不太理解,所以小编给大家总结了以下内容,内容详细,步骤清晰,具有一定的借鉴价值,希望大家阅读完这篇文章能有所收获,下面我们一起来看看这篇“怎么使用C语言实现Hash表”文章吧。

    什么是Hash Table

    散列表用的是数组支持按照下标随机访问数据的特性,所以散列表其实就是数组的一种扩展,由数组演化而来。可以说,如果没有数组,就没有散列表。

    散列函数

    散列函数是将我们想插入的节点散列成一个数值的函数。它是一个函数。我们可以把它定义成 hash(key),要想找到一个不同的 key 对应的散列值都不一样的散列函数,几乎是不可能的。即便像业界著名的MD5、SHA、CRC等哈希算法,也无法完全避免这种散列冲突。而且,因为数组的存储空间有限,也会加大散列冲突的概率。

    所以我们几乎无法找到一个完美的无冲突的散列函数,即便能找到,付出的时间成本、计算成本也是很大的,所以针对散列冲突问题,我们需要通过其他途径来解决。

    散列冲突

    开放寻址法

    开放寻址法的核心思想是,如果出现了散列冲突,我们就重新探测一个空闲位置,将其插入。那如何重新探测新的位置呢?我先讲一个比较简单的探测方法,线性探测(Linear Probing)。当我们往散列表中插入数据时,如果某个数据经过散列函数散列之后,存储位置已经被占用了,我们就从当前位置开始,依次往后查找,看是否有空闲位置,直到找到为止。

    链表法

    链表法是一种更加常用的散列冲突解决办法,相比开放寻址法,它要简单很多。我们来看这个图,在散列表中,每个“桶(bucket)”或者“槽(slot)”会对应一条链表,所有散列值相同的元素我们都放到相同槽位对应的链表中。

    HashMap 底层采用链表法来解决冲突。即使负载因子和散列函数设计得再合理,也免不了会出现拉链过长的情况,一旦出现拉链过长,则会严重影响 HashMap 的性能。

    于是,在 JDK1.8 版本中,为了对 HashMap 做进一步优化,我们引入了红黑树。而当链表长度太长(默认超过 8)时,链表就转换为红黑树。我们可以利用红黑树快速增删改查的特点,提高 HashMap 的性能。当红黑树结点个数少于 8 个的时候,又会将红黑树转化为链表。因为在数据量较小的情况下,红黑树要维护平衡,比起链表来,性能上的优势并不明显。

    装载因子

    装载因子越大,说明散列表中的元素越多,空闲位置越少,散列冲突的概率就越大。不仅插入数据的过程要多次寻址或者拉很长的链,查找的过程也会因此变得很慢。

    最大装载因子默认是 0.75,当 HashMap 中元素个数超过 0.75*capacity(capacity 表示散列表的容量)的时候,就会启动扩容,每次扩容都会扩容为原来的两倍大小。

    代码

    这里我们给出C语言的HashTable代码,我们使用的是链表法,而且也没有在链表过长的时候将其转化为红黑树,只是单纯的链表。

    #include <stdlib.h>
    #include <stdio.h>
    #include <stdbool.h>
    
    typedef struct Node {
        int key;
        int val;
        struct Node *next;
    } Node;
    
    typedef struct HashMap {
        int size;
        int count;
        struct Node **hashmap;
    } HashMap;
    
    // 定义哈希函数
    unsigned int hash(int n) {
        return (unsigned int) n;
    }
    
    // 创建一个节点
    Node *creatNode(int key, int val) {
        Node *node = (Node *) malloc(sizeof(Node));
        node->key = key;
        node->val = val;
        node->next = NULL;
        return node;
    }
    
    // 创建一个hash表
    HashMap *createHashMap() {
        HashMap *H = (HashMap *) malloc(sizeof(HashMap));
        H->size = 8;
        H->count = 0;
        H->hashmap = (Node **) calloc(H->size, sizeof(Node *));
        return H;
    }
    
    // 扩容,以2倍的形式扩容
    static void extend(HashMap *map) {
        int newsize = map->size * 2;
        Node **newhashmap = (Node **) calloc(newsize, sizeof(Node *));
        for (int i = 0; i < map->size; i++) {
            Node *node = map->hashmap[i];
            Node *head1 = (Node *) malloc(sizeof(Node));
            Node *head2 = (Node *) malloc(sizeof(Node));
            Node *temp1 = head1;
            Node *temp2 = head2;
            while (node) {
                if (hash(node->key) % newsize != i) {
                    temp2->next = node;
                    temp2 = temp2->next;
                } else {
                    temp1->next = node;
                    temp1 = temp1->next;
                }
                node = node->next;
            }
            temp1->next = NULL;
            temp2->next = NULL;
            newhashmap[i] = head1->next;
            newhashmap[i + map->size] = head2->next;
            free(head1);
            free(head2);
        }
        map->size = newsize;
        free(map->hashmap);
        map->hashmap = newhashmap;
    }
    
    // 插入某个结点
    bool insert(HashMap *map, int key, int val) {
        int hash_key = hash(key) % map->size;
        // 要插入的哈希值未产生碰撞
        if (map->hashmap[hash_key] == NULL) {
            map->count++;
            map->hashmap[hash_key] = creatNode(key, val);
        } else {
            Node *head = map->hashmap[hash_key];
            if (head->key == key) return false;
            while (head->next && head->next->key != key) head = head->next;
            if (head->next == NULL) {
                map->count++;
                head->next = creatNode(key, val);
            } else if (head->next->key == key) return false;
        }
        // 装载因子过高就开始扩容
        if (map->count / map->size > 0.75) extend(map);
        return true;
    }
    
    // 寻找某个结点
    bool find(HashMap *map, int key, int *v) {
        int hash_key = hash(key) % map->size;
        if (map->hashmap[hash_key] == NULL) {
            return false;
        } else {
            Node *head = map->hashmap[hash_key];
            if (head->key == key) {
                *v = head->val;
                return true;
            }
            while (head->next && head->next->key != key) head = head->next;
            if (head->next == NULL) return false;
            if (head->next->key == key) {
                *v = head->next->val;
                return true;
            }
        }
        return false;
    }
    
    // 删除某个结点
    void delete(HashMap *map, int key) {
        int hash_key = hash(key) % map->size;
        if (map->hashmap[hash_key] == NULL) return;
        Node *head = map->hashmap[hash_key];
        if (head->key == key) {
            map->hashmap[hash_key] = head->next;
            map->count--;
            free(head);
            return;
        }
        while (head->next && head->next->key != key) head = head->next;
        if (head->next == NULL) return;
        if (head->next->key == key) {
            Node *temp = head->next;
            head->next = head->next->next;
            map->count--;
            free(temp);
        }
        return;
    }
    
    int main() {
        HashMap *H = createHashMap();
        for (int i = 0; i < 1024; i++) {
            insert(H, i, i);
        }
        printf("H size is %d
    ",H->size);
        printf("H count is %d
    ",H->count);
        delete(H, 0);
        int v = 0;
        if (find(H, 0, &v)) printf("%d
    ", v);
        else printf("not find 
    ");
        if (find(H, 4, &v)) printf("%d
    ", v);
        else printf("not find 
    ");
        return 0;
    }

    标签: java

    热门推荐