哈希的一种用法——判断相等

小结来源：poj3349 & poj3274

在输入数据量比较大，时间要求比较高的情况下，判断相等可以考虑哈希的方法，比如，输入10W、100W，时间要求4000MS、7000MS，用普通方法肯定要TLE的，这时就需要hash。

首先要构造hash表，这里根据输入量来确定hash table的大小，比如poj3349中输入量最大12W，所以最坏情况每一种雪花都不相等需要12W个哈希项，所以这里设置HASH_BASE=12W以上的最小素数=120007（后面hash函数使用直接取余法）。

这里的构造相对简单，每次插入一个数据，这个数据都看成一个HashNode，并且用cur标记它是第几个HashNode。HashNode除了要有指向下一个HashNode的next指针外（如果两个HashNode哈希值相同，则映射到hash table的同一个地址处），还要有判断两个HashNode是否相等的变量，这里认为如果两个HashNode的num数组相等，就认为两个HashNode是同一片雪花。

const int HASH_BASE = 1200007;//100000*12以上的最小素数  const int NODE_NUMBER = 1200010;//node个数    int hashTable[HASH_BASE];  int cur;    struct HashNode{      int num[6];      int next;  };    HashNode node[NODE_NUMBER];    void initHashTable()  {      cur = 0;      for (int i = 0; i < HASH_BASE; i++)      {          hashTable[i] = -1;      }  }  

哈希函数：

unsigned getHash(int num[])  {      unsigned int value = 0;      for (int i = 0; i < 6; i++)      {          value += num[i];      }      return value%HASH_BASE;  }

插入数据：

void insertHashNode(int num[], unsigned value)  {      for (int i = 0; i < 6; i++)      {          node[cur].num[i] = num[i];      }      node[cur].next = hashTable[value];      hashTable[value] = cur;      cur++;  }

程序的进行是一边读数据，一边构建hash table，一边判断当前读到的数据是否与已经在hash table中的数据相等进行的．

bool searchHash(int num[])  {      unsigned value = getHash(num);      int next = hashTable[value];      while (next != -1)      {          if (compare(num, node[next].num))              return true;          next = node[next].next;      }      insertHashNode(num, value);      return false;  }  

即如果发现该数据的哈希值与其它冲突（hashTable[value]!=-1），就比较是否相等，不想等就插入到表中。

poj3247也是同样模式，最大数据有10W个，即10W行，因此不能直接枚举找最大距离，必须用Hash查找相同行，找到相同行再比较最大距离，看是否更新最大距离。