Hash Table 的实现

本文介绍了哈希表的基本概念,包括元素存储原理和搜索机制。同时,文章详细阐述了如何利用C++中的关联容器(如map和pair)来实现哈希表,并提供了一个具体的代码示例。

一、Hash Table的概念

元素的存储位置与它的关键码之间建立一个确定的对应关系Hash(),使得每个关键码与一个唯一的存储位置对应:Address=Hash(Key)

在插入时,依此函数计算存储位置并按此位置存放。

在搜索时,对元素的关键码进行同样的函数计算,把求得的函数值当做元素的存储位置。按此位置去元素比较,弱关键码相等,则搜索成功。

如果Hash Table允许有m个地址,值域在0~m-1之间,一般 Hash(Key)=Key%p  ,(p<=m)取一个不大于m,但最接近或等于m的质数p作为除数。

二、在面试中,很多都可以应用Hash Table巧妙的解决。

比如:我们假设一个机器仅存储一个标号为ID的记录,每份数据保存两个备份,这样就有两个机器存储了相同的数据。

如果得到一个数据文件ID的列表,是否能够快速的找出这个表中仅出现一次的ID?《编程之美》——1.5

具体方法:遍历列表,利用Hash Table记下每个ID出现的次数,每次遇到一个ID,就向Hash Table中增加一个元素;

如果ID出现的次数为2,就从Hash Table中删除该ID,最后剩下的ID即为结果。时间O(1),空间O(N)。

三、Hash Table的实现需求Map和Pair

首先讲一下C++标准容器类型——关联容器(Map、Pair和Set):与顺序容器(Vector、List、Stack和Queue)不同,

关联容器是通过Key值存储和读取数据,而顺序容器是通过元素在容器中的位置顺序存储和访问数据。

所以我们会用关联容器来实现Hash Table。

1、pair:在头文件utility中定义,

(1) pair<T1,T2>  tmp;创建空的pair,类型分别是T1和T2,比如 pair<int,string>  tmpIdName;    pair< int, vector<int> >  tmpLine;

(2) pair<T1,T2> tmp(v1,v2); 创建并初始化,比如 pair<string,string> author("James","Joyce");

(3) make_pair(v1,v2)  创建一个pair对象,比如 pair<int,string> IdName ; int  v_i=8 ; string v_str="Wade" ;  IdName=make_pair(v_i,v_str);

(4) tmp.first 返回第一个数据;tmp.second 返回第二个数据;

2、map:必须包含 map头文件 include<map>,定义map时必须分别指明键Key和值Value的类型;

(1) map<k,m>  tmp_m 创建一个空map,键和值的类型分别是k和m;

对于map<string , int>  word_count ; 其中的每一个元素都是一个pair类型的数据,为pair<const string , int>;

(2) map数据的访问:我们必须先建立一个迭代器,

map<string , int>::iterator   map_it = world_count.begin();

cout<< map_it->first();

cout<< map_it->second();分别输出键和值;通过map_it++来迭代访问每一个元素;

(3) 使用下标访问map对象:world_count["James"]=100; 若在map中没有找到键值是"James"的对象,则创建一个pair对象放入map中,并排序;

(4) 使用insert插入元素:world_count.insert(make_pair("James",100));

四、Hash Table的代码实现

 代码如下:

// CTCITest1.cpp : Defines the entry point for the console application.
//
#include "stdafx.h"
#include <iostream>
#include<string>
#include <map>
using namespace std;

class student{
public:
	int id;
	string name;
	int getId()	{return id;}  //this the Hash(Key) 
};
map<int , student>  buildMap(student students[] , int n)
{
	map<int , student>  HashMap;
	for(int i=0;i<n;i++)
		HashMap.insert(make_pair(students[i].getId() , students[i]));
	return HashMap;
}
int _tmain(int argc, _TCHAR* argv[])
{
	student stu[3];
	stu[0].id = 10;
	stu[1].id = 20;
	stu[2].id = 15;
	map<int , student>  HashMap;
	HashMap = buildMap(stu,3);
	return 0;
}

运行结果如下:


可以看到在Map中对象是按照Key值排序插入的。

谢谢,请指教!

### FPGA上哈希表的实现原理 在FPGA上实现哈希表的核心思想是通过硬件逻辑设计,将输入的关键码映射到存储位置,同时解决冲突问题并优化性能。以下是具体实现原理的详细说明: #### 1. 哈希函数的设计 哈希函数是哈希表实现的核心部分。在FPGA中,哈希函数通常被设计为一种高效的硬件电路,能够快速计算输入关键码对应的哈希值。根据引用内容[^1],哈希函数需要满足以下特性: - **确定性**:相同的输入必须生成相同的输出。 - **均匀分布**:尽量减少哈希值的冲突概率。 - **高效性**:在硬件实现中,哈希函数应具备低延迟和高吞吐量。 例如,对于网络数据包处理中的RSS(Receive Side Scaling)功能[^3],哈希函数可以基于五元组{sip, dip, sport, dport, proto}进行计算,生成一个固定长度的哈希值。这种哈希函数可以通过查找表或组合逻辑在FPGA中实现。 #### 2. 存储结构的设计 在FPGA中,哈希表的存储结构通常由块RAM(Block RAM)或分布式RAM(Distributed RAM)组成。这些存储资源用于存放哈希表中的键值对。为了提高访问效率,存储结构通常被设计为多端口、可并行访问的形式。 根据引用内容[^2],哈希表的存储位置由哈希值决定。如果发生冲突(即多个键值映射到同一存储位置),则需要采用冲突解决策略,例如链表法或开放寻址法。 #### 3. 冲突解决策略 在FPGA中实现哈希表时,冲突解决策略的选择直接影响性能。常见的冲突解决方法包括: - **链表法**:每个存储位置包含一个指针,指向一个链表头节点。当发生冲突时,新元素会被添加到链表中。这种方法在硬件实现中可能需要额外的存储资源来保存指针信息。 - **开放寻址法**:当发生冲突时,在哈希表中寻找下一个可用的存储位置。这种方法可以通过简单的计数器逻辑在FPGA中实现。 根据引用内容[^2],系统会监控负载因子,并在必要时进行哈希表扩容以维持性能。在FPGA中,扩容可以通过重新配置硬件逻辑或增加存储资源来实现。 #### 4. 性能优化 为了提高FPGA哈希表的性能,通常需要考虑以下几点: - **并行化设计**:利用FPGA的并行处理能力,同时处理多个输入关键码。 - **流水线设计**:将哈希函数计算、存储访问和冲突解决等操作分解为多个阶段,形成流水线结构。 - **硬件加速**:针对特定应用场景(如网络数据包处理),设计专用的硬件加速模块。 以下是一个简单的FPGA哈希表实现代码示例(使用Verilog语言): ```verilog module hash_table #( parameter ADDR_WIDTH = 8, parameter DATA_WIDTH = 32 )( input wire clk, input wire [DATA_WIDTH-1:0] key_in, output reg [DATA_WIDTH-1:0] value_out ); reg [ADDR_WIDTH-1:0] hash_value; reg [DATA_WIDTH-1:0] memory [0:(2**ADDR_WIDTH)-1]; always @(posedge clk) begin // 计算哈希值 hash_value <= key_in[DATA_WIDTH-1:DATA_WIDTH-ADDR_WIDTH]; // 简单的截取高位作为哈希值 // 访问存储位置 value_out <= memory[hash_value]; end endmodule ``` ###
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