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算法系列15天速成——第五天 五大经典查找【中】

原文:算法系列15天速成——第五天 五大经典查找【中】

    大家可否知道,其实查找中有一种O(1)的查找,即所谓的秒杀。

 

哈希查找:

 

    对的,他就是哈希查找,说到哈希,大家肯定要提到哈希函数,呵呵,这东西已经在我们脑子里面形成

固有思维了。大家一定要知道“哈希“中的对应关系。

     比如说: ”5“是一个要保存的数,然后我丢给哈希函数,哈希函数给我返回一个”2",那么此时的”5“

和“2”就建立一种对应关系,这种关系就是所谓的“哈希关系”,在实际应用中也就形成了”2“是key,”5“是value。

    那么有的朋友就会问如何做哈希,首先做哈希必须要遵守两点原则:

          ①:  key尽可能的分散,也就是我丢一个“6”和“5”给你,你都返回一个“2”,那么这样的哈希函数不尽完美。

          ②: 哈希函数尽可能的简单,也就是说丢一个“6”给你,你哈希函数要搞1小时才能给我,这样也是不好的。

 

其实常用的做哈希的手法有“五种”:

第一种:”直接定址法“。

                  很容易理解,key=Value+C; 这个“C"是常量。Value+C其实就是一个简单的哈希函数。

第二种:“除法取余法”。

                  很容易理解, key=value%C;解释同上。

第三种:“数字分析法”。

                  这种蛮有意思,比如有一组value1=112233,value2=112633,value3=119033,

                  针对这样的数我们分析数中间两个数比较波动,其他数不变。那么我们取key的值就可以是

                  key1=22,key2=26,key3=90。 

第四种:“平方取中法”。此处忽略,见名识意。

第五种:“折叠法”。

                 这种蛮有意思,比如value=http://www.mamicode.com/135790,要求key是2位数的散列值。那么我们将value变为13+57+90=160,

                 然后去掉高位“1”,此时key=60,哈哈,这就是他们的哈希关系,这样做的目的就是key与每一位value都相

                 关,来做到“散列地址”尽可能分散的目地。

 

正所谓常在河边走,哪有不湿鞋。哈希也一样,你哈希函数设计的再好,搞不好哪一次就撞楼了,那么抛给我们的问题

就是如果来解决“散列地址“的冲突。

 

其实解决冲突常用的手法也就2种:

 

第一种: “开放地址法“。

                 所谓”开放地址“,其实就是数组中未使用的地址。也就是说,在发生冲突的地方,后到的那个元素(可采用两种方式

                 :①线性探测,②函数探测)向数组后寻找"开放地址“然后把自己插进入。

 

第二种:”链接法“。

                这个大家暂时不懂也没关系,我就先介绍一下原理,就是在每个元素上放一个”指针域“,在发生冲突的地方,后到的那

               个元素将自己的数据域抛给冲突中的元素,此时冲突的地方就形成了一个链表。

 

上面啰嗦了那么多,也就是想让大家在”设计哈希“和”解决冲突“这两个方面提一点参考和手段。

 

那么下面就上代码了,

     设计函数采用:”除法取余法“。

     冲突方面采用:”开放地址线性探测法"。

 1 using System;
2 using System.Collections.Generic;
3 using System.Linq;
4 using System.Text;
5
6 namespace HashSearch
7 {
8 class Program
9 {
10 //“除法取余法”
11 static int hashLength = 13;
12
13 //原数据
14 static List<int> list = new List<int>() { 13, 29, 27, 28, 26, 30, 38 };
15
16 //哈希表长度
17 static int[] hash = new int[hashLength];
18
19 static void Main(string[] args)
20 {
21 //创建hash
22 for (int i = 0; i < list.Count; i++)
23 {
24 InsertHash(hash, hashLength, list[i]);
25 }
26
27 Console.WriteLine("Hash数据:" + string.Join(",", hash));
28
29 while (true)
30 {
31 Console.WriteLine("\n请输入要查找数字:");
32 int result = int.Parse(Console.ReadLine());
33 var index = SearchHash(hash, hashLength, result);
34
35 if (index != -1)
36 Console.WriteLine("数字" + result + "在索引的位置是:" + index);
37 else
38 Console.WriteLine("呜呜," + result + " 在hash中没有找到!");
39
40 }
41 }
42
43 ///<summary>
44 /// Hash表检索数据
45 ///</summary>
46 ///<param name="dic"></param>
47 ///<param name="hashLength"></param>
48 ///<param name="key"></param>
49 ///<returns></returns>
50 static int SearchHash(int[] hash, int hashLength, int key)
51 {
52 //哈希函数
53 int hashAddress = key % hashLength;
54
55 //指定hashAdrress对应值存在但不是关键值,则用开放寻址法解决
56 while (hash[hashAddress] != 0 && hash[hashAddress] != key)
57 {
58 hashAddress = (++hashAddress) % hashLength;
59 }
60
61 //查找到了开放单元,表示查找失败
62 if (hash[hashAddress] == 0)
63 return -1;
64 return hashAddress;
65
66 }
67
68 ///<summary>
69 ///数据插入Hash表
70 ///</summary>
71 ///<param name="dic">哈希表</param>
72 ///<param name="hashLength"></param>
73 ///<param name="data"></param>
74 static void InsertHash(int[] hash, int hashLength, int data)
75 {
76 //哈希函数
77 int hashAddress = data % 13;
78
79 //如果key存在,则说明已经被别人占用,此时必须解决冲突
80 while (hash[hashAddress] != 0)
81 {
82 //用开放寻址法找到
83 hashAddress = (++hashAddress) % hashLength;
84 }
85
86 //将data存入字典中
87 hash[hashAddress] = data;
88 }
89 }
90 }

结果:

技术分享

 

 

索引查找:

     一提到“索引”,估计大家第一反应就是“数据库索引”,对的,其实主键建立“索引”,就是方便我们在海量数据中查找。

关于“索引”的知识,估计大家都比我清楚,我就简单介绍下。

我们自己写算法来实现索引查找时常使用的三个术语:

第一:主表,      这个很简单,要查找的对象。

第二:索引项,   一般我们会用函数将一个主表划分成几个子表,每个子表建立一个索引,这个索引叫做索引项。

第三:索引表,    索引项的集合也就是索引表。

 

一般“索引项”包含三种内容:index,start,length

第一: index,也就是索引指向主表的关键字。

第二:start, 也就是index在主表中的位置。

第三:length, 也就是子表的区间长度。

  1 using System;
2 using System.Collections.Generic;
3 using System.Linq;
4 using System.Text;
5
6 namespace IndexSearchProgram
7 {
8 class Program
9 {
10 ///<summary>
11 /// 索引项实体
12 ///</summary>
13 class IndexItem
14 {
15 //对应主表的值
16 public int index;
17 //主表记录区间段的开始位置
18 public int start;
19 //主表记录区间段的长度
20 public int length;
21 }
22
23 static void Main(string[] args)
24 {
25 Console.WriteLine("原数据为:" + string.Join(",", students));
26
27
28 int value = http://www.mamicode.com/205;
29
30 Console.WriteLine("\n插入数据" + value);
31
32 //将205插入集合中,过索引
33 var index = insert(value);
34
35 //如果插入成功,获取205元素所在的位置
36 if (index == 1)
37 {
38 Console.WriteLine("\n插入后数据:" + string.Join(",", students));
39 Console.WriteLine("\n数据元素:205在数组中的位置为 " + indexSearch(205) + "");
40 }
41
42 Console.ReadLine();
43 }
44
45 ///<summary>
46 /// 学生主表
47 ///</summary>
48 static int[] students = {
49 101,102,103,104,105,0,0,0,0,0,
50 201,202,203,204,0,0,0,0,0,0,
51 301,302,303,0,0,0,0,0,0,0
52 };
53 ///<summary>
54 ///学生索引表
55 ///</summary>
56 static IndexItem[] indexItem = {
57 new IndexItem(){ index=1, start=0, length=5},
58 new IndexItem(){ index=2, start=10, length=4},
59 new IndexItem(){ index=3, start=20, length=3},
60 };
61
62 ///<summary>
63 /// 查找数据
64 ///</summary>
65 ///<param name="key"></param>
66 ///<returns></returns>
67 public static int indexSearch(int key)
68 {
69 IndexItem item = null;
70
71 // 建立索引规则
72 var index = key / 100;
73
74 //首先去索引找
75 for (int i = 0; i < indexItem.Count(); i++)
76 {
77 if (indexItem[i].index == index)
78 {
79 item = new IndexItem() { start = indexItem[i].start, length = indexItem[i].length };
80 break;
81 }
82 }
83
84 //如果item为null,则说明在索引中查找失败
85 if (item == null)
86 return -1;
87
88 for (int i = item.start; i < item.start + item.length; i++)
89 {
90 if (students[i] == key)
91 {
92 return i;
93 }
94 }
95 return -1;
96 }
97
98 ///<summary>
99 /// 插入数据
100 ///</summary>
101 ///<param name="key"></param>
102 ///<returns></returns>
103 public static int insert(int key)
104 {
105 IndexItem item = null;
106 //建立索引规则
107 var index = key / 100;
108 int i = 0;
109 for (i = 0; i < indexItem.Count(); i++)
110 {
111 //获取到了索引
112 if (indexItem[i].index == index)
113 {
114 item = new IndexItem()
115 {
116 start = indexItem[i].start,
117 length = indexItem[i].length
118 };
119 break;
120 }
121 }
122 if (item == null)
123 return -1;
124 //更新主表
125 students[item.start + item.length] = key;
126 //更新索引表
127 indexItem[i].length++;
128 return 1;
129 }
130 }
131 }

结果:

技术分享

 

ps: 哈希查找时间复杂度O(1)。

       索引查找时间复杂度:就拿上面的Demo来说是等于O(n/3)+O(length)

算法系列15天速成——第五天 五大经典查找【中】