HashTable和HashMap

来源：互联网发布：个人之间借款知乎编辑：程序博客网时间：2024/06/04 16:52

在平常的应用中，经常遇到一些需要查询某个元素的情况，一般来说就有3种不同复杂度的做法：

把元素简单放进线性表中，这样每次查询需要遍历一遍线性表，复杂度是O(n)的
把元素放进平衡树中，这样每次查询复杂度是O(logn)的
把元素放进hash表中，这样查询的均摊复杂度变为O(1)
实际应用中一般不采用1，而采用2和3。平衡树的优点是查询稳定，缺点是查询次数多时较慢；hash表的优点是查询的平均时间短，缺点是某几次查询可能比较慢。具体根据实际情况来选择。

3种方法的原理比较：

一般线性表，所有元素分布在一条链上，通过遍历这条链来查询元素
平衡树，二分搜索的基本思想以及维护平衡性质来限制深度保证O(logn)的复杂度
hash表，改进普通线性表的存储方式，使用某种分配机制使得元素尽量分布于不同的链上，从而只需遍历元素所在链即可。

HashTable的实现：
利用邻接表，然后设计一个散列函数，就可以得到HashTable的一个实现。散列函数的好坏决定了hash表的好坏。我这里选择对质数取模作为散列函数（选择非质数确实效率要下降不少）。
HashMap的实现：
有了HashTable，HashMap就不难了。HashMap相当于键的HashTable，再另外加上值的一个线性表，然后让地址对应起来即可，即可以由键来得到存对应值的地址。

实现得比较粗糙，将就着用吧~

template<typename T, int N, int SZ>struct HashTable {    T table[SZ];    int nxt[SZ];    int last[N];    int total;    HashTable(){ clear(); }    void clear() { mset(last, -1); total = 0; }    int add(T x) {        int pos = getMod(x);        table[total] = x;        nxt[total] = last[pos];        last[pos] = total ++;        return total - 1;    }    int find(T x) {        int pos = getMod(x), i = last[pos];        for (; ~i; i = nxt[i]) {            if (table[i] == x) break;        }        return i;    }    int getMod(string x) {        int n = x.length(), mm = 0;        up(i, n) {            mm = (mm * 128 + x[i]) % N;        }        return mm;    }    inline int getMod(ll x) {        return x % N;    }};template<typename T, typename T2, int N, int SZ>struct HashMap {    HashTable<T, N, SZ> ht;    T2 b[SZ];    HashMap() { clear(); }    void clear() { ht.clear(); up(i, SZ) b[i]=T2(); }    void insert(pair<T, T2> p) {        b[ht.add(p.first)] = p.second;    }    int find(T key) {        return ht.find(key);    }    T2 get(T key) {        return b[ht.find(key)];    }    T2& operator[] (T key) {        int ac = find(key);        if (~ac) return b[ac];        else return b[ht.add(key)];    }};

0 0