哈希桶的增删查改简单实现

已于 2023-07-03 20:11:10 修改
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分类专栏： 数据结构 文章标签： 哈希算法 算法
于 2023-07-03 20:10:51 首次发布
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个人简单笔记。

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闭散列

开散列

插入

删除

查找

改变

什么是哈希桶呢？这是一个解决哈希数据结构的一种解决方法，在STL中的unorder_map与unorder_set的底层结构就是使用它来实现的。

闭散列

首先我们知道，哈希映射表是依据数组下标数据的。

 这时候然后如果来了映射值数据为0的数据，检测发现0位置已经被30占用，需要线性探测后面的空位置，就存入数据，这就叫做哈希冲突。

这样看似非常方便，但是有一个非常不好的地方那就是将其他位置给占用了，这样如果存储了其他数据连带一片的冲突产生：让我们看下图。

 我们1将下标1的位置占用了，那么11、21、31使用了依次占用后面空间位置。进入进数据

映射1的数据他们的连带将2，3，4下标位置映射给占用了，导致22、3、14第一次映射位置就发生哈希冲突，并且这3个数据也占用了下标5、6、7位置，造成一大片哈希冲突，极其影响

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概念：链表是一种物理存储结构上非连续、非顺序的存储结构，数据元素的逻辑顺序是通过链表 中的指针链接次序实现的。注意：1.链式结构在逻辑上是连续的，但在物理上不一定连续2.现实中的结点一般都是从堆上申请出来的3.从堆上申请的空间，是按照一定的策略来分配，两次申请的空间，可能连续，也可能不连续。
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此时，我们可根据哈希表的大小，选择其中各种符号分布均匀的若干位作为哈希地址。顺序结构以及平衡树中，元素关键码与其存储位置之间没有对应的关系，因此在查找一个元素时，必须要经过关键码的多次比较，顺序查找时间复杂度为O(N),平衡树中为树的高度,即O(logN),搜索的效率取决于搜索过程种元素的比较次数。与闭散列的哈希表不同的是，在实现开散列的哈希表时，我们不用为哈希表中的每个位置设置一个状态字段，因为在开散列的哈希表中，我们将哈希地址相同的元素都放到了同一个哈希桶中，并不需要经过探测寻找所谓的“下一个位置”。
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开散列法又叫链地址法(开链法)，首先对关键码集合用散列函数计算散列地址（index = x % array.length()-1），具有相同地址的关键码归于同一子集合，每一个子集合称为一个哈希桶，各个桶中的元素通过一个单链表链接起来，各链表的头结点存储在哈希表中。
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上面的代码要注意的是它的扩容，它直接重新申请一个数组链表，而不是像开放地址法一样，进行一个重新搞一个对象，然后在对象的新表里面进行挪动数据了。现在哈希桶的这个扩容方法减少了insert的调用！哈希桶是哈希表（散列表）中的一个概念，是哈希表数组中的每个元素 ，用于存储键值对数据。
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Insert(const T& data) 函数的复杂度：平均情况下，插入操作的时间复杂度为 O(1)，即常数时间。这是因为哈希桶使用拉链法解决冲突，将数据存储在链表中，插入操作只需在对应的链表头部插入新节点。最坏情况下，插入操作的时间复杂度为 O(n)，其中 n 是哈希桶中元素的个数。当哈希桶的负载因子超过阈值，需要进行扩容，将所有元素重新哈希到新的表中。Find(const K& key) 函数的复杂度：平均情况下，查找操作的时间复杂度为 O(1)，即常数时间。
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哈希表、哈希桶哈希概念哈希函数哈希冲突解决哈希冲突闭散列线性探测闭散列的实现哈希表的结构哈希表的插入哈希表的查找哈希表的删除开散列哈希概念 哈希概念 在顺序结构和平衡树中，元素关键码与其存储位置之间没有对应的关系，因此在查找一个元素时，必须要经过关键码的多次比较。顺序查找时间复杂度为O(N)，平衡树中为树的高度，O(logN )，搜索的效率取决于搜索过程中元素的比较次数。 而理想的搜索方法：可以不经过任何比较，一次直接从表中得到要搜索的元素。 如果构造一种存储结构，通过某种函数(hashFunc)使元素的存
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我们知道，关联式容器里面以红黑树作为底层结构的map、set系列容器在元素的查询效率上可达到O(log2Nlog_2Nlog2​N) ，即最差情况下也只需要比较红黑树的高度次，但当树中节点非常多时，其查询效率也不是很理想。最好的查询是，进行很少的比较次数就能够将元素找到。以哈希桶为底层结构的关联式容器unordered_set、unordered_map等在元素的查找上面其效率可达到O(1)。实际上，哈希是采用空间换取时间的策略来提高元素查找的效率的。
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哈希表（Hash Table）是一种非常重要的数据结构，它基于哈希函数将键（Key）映射到值（Value）上，从而实现对数据的快速存储、查找和删除。在哈希表中，数据并不是按顺序存储的，而是根据哈希函数计算出的键的哈希值，确定数据在表中的位置。由于哈希函数的设计使得键与位置之间存在直接对应关系，因此哈希表在查找、插入和删除操作上的平均时间复杂度可以达到O(1)，即常数时间复杂度。这使得哈希表在处理大规模数据时具有极高的效率。
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