丨散列表中如何打造一個(gè)工業(yè)級(jí)水平的

今天，我們就來(lái)學(xué)下，如何設(shè)計(jì)一個(gè)可以應(yīng)對(duì)各種異常情況的工業(yè)級(jí)散列表，來(lái)避免在首先，散列函數(shù)的設(shè)計(jì)不能太復(fù)雜。過(guò)于復(fù)雜的散列函數(shù)，勢(shì)必會(huì)消耗很多計(jì)算時(shí)間，也就間接的影響到散列表的性能。其次，散列函數(shù)生成的值要盡可能隨機(jī)并且均勻分布列，而且即便出現(xiàn)，散列到每個(gè)槽里的數(shù)據(jù)也會(huì)比較平均，不會(huì)出現(xiàn)某個(gè)槽內(nèi)數(shù)據(jù)特別多的情況。實(shí)際工作中，我們還需要綜合考慮各種因素。這些因素有關(guān)鍵字的長(zhǎng)度、特點(diǎn)、分布、還有散列表的大小等。散列函數(shù)各式各樣，我舉幾個(gè)常用的、簡(jiǎn)單的散列函數(shù)的設(shè)計(jì)方法，讓你有個(gè)直觀的感受。第一個(gè)例子就是我們上一節(jié)的學(xué)生運(yùn)動(dòng)會(huì)的例子，我們通過(guò)分析參賽編號(hào)的特征，把編號(hào)中的后兩位作為散列值。我們還可以用類似的散列函數(shù)處理號(hào)碼，因?yàn)樘?hào)碼前幾位重復(fù)的可能性很大，但是后面幾位就比較隨機(jī)，我們可以取號(hào)的后四位作為散列值。這種第二個(gè)例子就是上一節(jié)的開(kāi)篇思考題，如何實(shí)現(xiàn)Word數(shù)，我們就可以這樣設(shè)計(jì)：將單詞中每個(gè)字母的ACle，我們轉(zhuǎn)化出來(lái)的散列值就是下面1hash("nice")=(("n"-"a")*26*26*26+("i"-"a")*26*26+("c"-"a")*26+("e"-"a"))我們上一節(jié)講到散列表的裝載因子的時(shí)候，裝載因子越大，說(shuō)明散列表中的元素越多，空閑位置越少，散列的概率就越大。不僅插入數(shù)據(jù)的過(guò)程要多次尋址或者拉很長(zhǎng)的鏈，查找的過(guò)程也會(huì)因此變得很慢。列就會(huì)變得不可接受。這個(gè)時(shí)候，我們?cè)撊绾翁幚磲槍?duì)散列表，當(dāng)裝載因子過(guò)大時(shí)，我們也可以進(jìn)行動(dòng)態(tài)擴(kuò)容，重新申請(qǐng)一個(gè)更大的散列表，將數(shù)據(jù)搬移到這個(gè)新散列表中。假設(shè)每次擴(kuò)容我們都申請(qǐng)一個(gè)原來(lái)散列表大小兩倍的空間。如果原來(lái)散列表的裝載因子是8，那經(jīng)過(guò)擴(kuò)容之后，新散列表的裝載因子就下降為原來(lái)的一半，變成了。針對(duì)數(shù)組的擴(kuò)容，數(shù)據(jù)搬移操作比較簡(jiǎn)單。但是，針對(duì)散列表的擴(kuò)容，數(shù)據(jù)搬移操作要復(fù)雜很多。因?yàn)樯⒘斜淼拇笮∽兞耍瑪?shù)據(jù)的位置也變了，所以我們需要通過(guò)散列函數(shù)重新計(jì)算每個(gè)數(shù)據(jù)的位置。你可以看我圖里這個(gè)例子。在原來(lái)的散列表中，21這個(gè)元素原來(lái)在下標(biāo)為0的位置，搬移到新的散列表中，在下標(biāo)為7的位置。對(duì)于支持動(dòng)態(tài)擴(kuò)容的散列表，插入操作的時(shí)間復(fù)雜度是多少呢？前面章節(jié)我已經(jīng)多次分析過(guò)支持動(dòng)態(tài)擴(kuò)容的數(shù)組、棧等數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的時(shí)間復(fù)雜度了。所以，這里我就不啰嗦了，你要是還不清楚的話，可以回去復(fù)下。插入一個(gè)數(shù)據(jù)，最好情況下，不需要擴(kuò)容，最好時(shí)間復(fù)雜度是O(1。情況下，散列表裝載因子過(guò)高，啟動(dòng)擴(kuò)容，我們需要重新申請(qǐng)內(nèi)存空間，重新計(jì)算哈希位置，并且搬移數(shù)據(jù)，所以時(shí)間復(fù)雜度是O(nO(1當(dāng)然果我加在行效能夠多消點(diǎn)內(nèi)間，可以費(fèi)勁來(lái)縮容了。加負(fù)載因子的值，甚至可以大于1我們剛剛分析得到，大部分情況下，動(dòng)態(tài)擴(kuò)容的散列表插入一個(gè)數(shù)據(jù)都很快，但是在特殊情況下，當(dāng)裝載因子已經(jīng)到達(dá)閾值，需要先進(jìn)行擴(kuò)容，再插入數(shù)據(jù)。這個(gè)時(shí)候，插入數(shù)據(jù)就會(huì)變得很慢，甚至?xí)o(wú)法接受。我舉一個(gè)的例子，如果散列表當(dāng)前大小為1GB，要想擴(kuò)容為原來(lái)的兩倍大小，那就需要對(duì)1GB的數(shù)據(jù)重新計(jì)算哈希值，并且從原來(lái)的散列表搬移到新的散列表，聽(tīng)起來(lái)就很耗時(shí)，如果我們的業(yè)務(wù)代碼直接服務(wù)于用戶，盡管大部分情況下，插入一個(gè)數(shù)據(jù)的操作都很快，但是，極個(gè)別非常慢的插入操作，也會(huì)讓用戶。這個(gè)時(shí)候，“”擴(kuò)容的機(jī)制就不合解決擴(kuò)時(shí)過(guò)情況們可擴(kuò)容穿插入操過(guò)程分批完成。當(dāng)裝載因子觸達(dá)閾值之后，我們只申請(qǐng)新空間，但并不將老的數(shù)據(jù)搬移到新散列表當(dāng)有新數(shù)據(jù)要插入時(shí)，新數(shù)據(jù)插入新散列表中，并且從老的散列表中拿出一個(gè)數(shù)據(jù)放入到新散列表。每次插入一個(gè)數(shù)據(jù)到散列表，我們都重復(fù)上面的過(guò)程。經(jīng)過(guò)多次插入操作之后，老的散列表中的數(shù)據(jù)就一點(diǎn)一點(diǎn)全部搬移到新散列表中了。這樣沒(méi)有了集中的數(shù)據(jù)搬移，插入操作就都變得很快了。耗時(shí)過(guò)多的情況。這種實(shí)現(xiàn)方式，任何情況下，插入一個(gè)數(shù)據(jù)的時(shí)間復(fù)雜度都是O(1)。法在實(shí)際的軟件開(kāi)發(fā)中都非常常用。比如，Java中LinkedHashMap就采用了鏈表法解決，ThreadLocalMap是通過(guò)線性探測(cè)的開(kāi)放尋址法來(lái)解決。那你知道，這兩種沖用CPU緩存加快查詢速度。而且，這種方法實(shí)現(xiàn)的散列表，序列化起來(lái)比較簡(jiǎn)單。鏈表法上一節(jié)我們講到，用開(kāi)放尋址法解決的散列表，刪除數(shù)據(jù)的時(shí)候比較麻煩，需要特殊標(biāo)記已經(jīng)刪除掉的數(shù)據(jù)。而且，在開(kāi)放尋址法中，所有的數(shù)據(jù)都在一個(gè)數(shù)組中，比起鏈表法來(lái)說(shuō)，的代價(jià)更高。所以，使用開(kāi)放尋址法解決的散列表，裝載因子的上限不能太大。這也導(dǎo)致這種方法比鏈表法更浪費(fèi)內(nèi)存空間。首先，鏈表法對(duì)內(nèi)存的利用率比開(kāi)放尋址法要高。因?yàn)殒湵斫Y(jié)點(diǎn)可以在需要的時(shí)候再創(chuàng)建，并不需要像開(kāi)放尋址法那樣事先申請(qǐng)好。實(shí)際上，這一點(diǎn)也是我們前面講過(guò)的鏈表優(yōu)于數(shù)組鏈表法比起開(kāi)放尋址法，對(duì)大裝載因子的度更高。開(kāi)放尋址法只能適用裝載因子小于1的情況。接近1時(shí)，就可能會(huì)有大量的散列，導(dǎo)致大量的探測(cè)、再散列等，性能會(huì)下降很多。但是對(duì)于鏈表法來(lái)說(shuō)，只要散列函數(shù)的值隨機(jī)均勻，即便裝載因子變成10，也就還記得我們之前在鏈表那一節(jié)講的嗎？鏈表因?yàn)橐羔槪詫?duì)于比較小的對(duì)象的存CPU（4個(gè)字節(jié)或者8個(gè)字節(jié)），實(shí)際上，我們對(duì)鏈表法稍加改造，可以實(shí)現(xiàn)一個(gè)更加高效的散列表。那就是，鏈表法中的鏈表改造為其他高效的動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，比如跳表、樹(shù)。這樣，即便出現(xiàn)散列，情況下，所有的數(shù)據(jù)都散列到同一個(gè)桶內(nèi)，那最終成的散列表的查找時(shí)間也只不過(guò)是O(logn)。這樣也就有效避免了前面講到的散列碰撞。子，Java中的HashMap這樣一個(gè)工業(yè)級(jí)的散列表，來(lái)具體看下，這些技術(shù)是怎么應(yīng)用HashMap16，當(dāng)然這個(gè)默認(rèn)值是可以設(shè)置的，如果事先知道大概的數(shù)HashMap的性能。0.75HashMap0.75*capacity（capacity于是，在JDK1.8版本中，為了對(duì)HashMap做進(jìn)一步優(yōu)化，我們引入了樹(shù)。而當(dāng)鏈表點(diǎn)，提高HashMap的性能。當(dāng)樹(shù)結(jié)點(diǎn)個(gè)數(shù)少于8個(gè)的時(shí)候，又會(huì)將樹(shù)轉(zhuǎn)化為鏈表。 inthash(Objectkey)inth=return(h^(h16))&(capitity-1);//capicity4其中，hashCode()JavahashcodeStringpublicinthashCode()2intvar1=3if(var1==0&&this.value.length>0)4char[]var2=5for(intvar3=0;var3<this.value.length;++var3)6var1=31*var1+7}8this.hash=9}return}關(guān)于散列函數(shù)、裝載因子、動(dòng)態(tài)擴(kuò)容策略，還有散列的解決辦法，我們前面都講過(guò)了，具體如何選擇，還要結(jié)合具體的業(yè)務(wù)場(chǎng)景、具體的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)來(lái)具體分析。不過(guò)只要我們朝這三個(gè)方向努力，就離設(shè)計(jì)出工業(yè)級(jí)的散列表不遠(yuǎn)了。上一節(jié)的內(nèi)容比較偏理論，今天的內(nèi)容側(cè)重實(shí)戰(zhàn)。我主要講了如何設(shè)計(jì)一個(gè)工業(yè)級(jí)的散列以及應(yīng)對(duì)異常，防在下，表的能嚴(yán)重分了列解決方法。關(guān)于散列函數(shù)的設(shè)計(jì)，我們要盡可能讓散列后的值隨機(jī)且均勻分布，這樣會(huì)盡可能地減少散列，即便之后，分配到每個(gè)槽內(nèi)的數(shù)據(jù)也比較均勻。除此之外，散列函數(shù)的設(shè)計(jì)也不能太復(fù)雜，太復(fù)雜就會(huì)太耗時(shí)間，也會(huì)影響散列表的性能。關(guān)于散列解決方法的選擇，我對(duì)比了開(kāi)放尋址法和鏈表法兩種方法的優(yōu)劣和適應(yīng)的場(chǎng)如樹(shù)，來(lái)避免散列表時(shí)間復(fù)雜度成O(n)，抵御列碰撞攻擊。但是，對(duì)于小規(guī)模數(shù)據(jù)、裝載因子不高的散列表，比較適合用開(kāi)放尋址法。對(duì)于動(dòng)態(tài)散列表來(lái)說(shuō)，不管我們?nèi)绾卧O(shè)計(jì)散列函數(shù)，選擇什么樣的散列解決方法。隨著數(shù)據(jù)的不斷增加，散列表總會(huì)出現(xiàn)裝載因子過(guò)高的情況。這個(gè)時(shí)候，我們就需要啟動(dòng)動(dòng)態(tài)擴(kuò)?歸科技所有 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inthash(Objectkey)inth=return(h^(h16)&(capitity1)capicity}…作者回復(fù): 37能否每節(jié)講完都有個(gè)代碼的 可能會(huì)有同學(xué)對(duì)那個(gè)mod（capacity-1）有疑問(wèn)這個(gè)很正常，因?yàn)槿鄙偾爸妹枋鰲l件即僅有一位是1其余位為0減1后后續(xù)為為1當(dāng)前位為0做與運(yùn)算等于取后面的所有位的值比如capacity=8即 減為 如hascode=5即 =5拉 33 hash(Objectkey){int姜 16總結(jié)：散列表（中