php7-hashtable总结

PHP7中数组(HashTable)类型 Hashtable 的概念:字符串的键先会被传递给一个 hash 函数(hashing function,中文也翻译为散列函数),然后这个函数会返回一个整数,而这个整数就是“通常”的数组的索引,通过这个数字索引可以访问到 字符串的键对应的数据。 本质上PHP的数组是有序的字典,表示k-v对的是有序列表,其中k-v映射是使用hashTable实现的,PHP将字符串key通过哈希函数运算返... 阅读详情

hashtable 结构

typedef struct _Hashtable {
    unit32_t nTableSize   //最小为8,标准为大于实际元素个数的2次方,6->8,9->16
    unit32_t nTableMask;  //tablesize-1
    unit32_t nNumUsed;    //已使用的元素,当满了的时候会重构,去除已经unset的元素
    unit32_t nNumOfElement;   //实际存的个数
    zend_long nNextFreeElement;  //是下一个可以使用的数字键值,当你使用$array[] = xyz是被使用到。
    Bucket     *arData;  //实际指向的数组,保存了所有的bukets数组元素
    uint32_t   *arHash   //hash数组中查找索引为idx = ht->arHash[hash & ht->nTableMask]
        dtor_func_t       pDestructor;
        uint32_t          nInternalPointer;
        union {
            struct {
                ZEND_ENDIAN_LOHI_3(
                    zend_uchar    flags,
                    zend_uchar    nApplyCount,
                    uint16_t      reserve)
            } v;
            uint32_t flags;
        } u;
} HashTable;

bucket结构

typedef struct _Bucket {
    zend_ulong    h; //索引值
    zend_string   *key  //字符串键
    zval    val     //zavl结构内嵌进bucket,因此不用再申请内存
}  Bucket;

指针变量arData实际指向数组的头地址,数组在php7是被分配到了一块连续的内存中。arData数组以插入的顺序保存元素。所以第一个数组元素会保存在arData[0],第二元素在arData[1]等等。这跟元素对应的键没有任何关系,这只跟插入的顺序相关。

常见问题

1.Buckets不用再单独分配什么意思?

因为老的hashtable实现中,数组arData中存的是一个指向随机地址的Bucket结构体的指针,而新的实现是直接将bucket存入数组值中,也就是说之前arData[0]中只是存的bucket的地址,现在直接存bucket了。


2.Zvals不再单独分配,它会被直接嵌入到任何需要存放它的地方(例如,一个hashtable bucket中)。

同样的意思,之前bucket中是存的指向zval的一个指针,现在是直接将zval变量存进来,如果zval存的是简单类型的话,那就更方便了。


3.冲突处理链表现在用的是一个索引列表,并且每个索引是嵌入到zval中的

当bucket中的h和*key与实际查找的不对应时,那么应该是产生冲突了,新的索引列表是存在zval结构体中的u2联合体中,

    union {
        uint32_t var_flags;
        uint32_t next;       /* hash collision chain */
        uint32_t cache_slot; /* literal cache slot */
        uint32_t lineno;     /* line number (for ast nodes) */
    } u2;

可以通过idx = Z_NEXT(b->val);查找出当前zval的下一个zval(处理冲突)

源码理解

解决冲突的代码如下:

zend_ulong h = zend_string_hash_val(key);
unit32_t idx = ht->arHash[h & ht->nTableMask];
while (idx != INVALID_IDX) {
    Bucket *b = &ht->arData[idx];
    if(b->h = h && zend_string_equals(b->key,key)){
    return b;
    }
    idx = Z_NEXT(b->val);
}
return NULL;

遍历数组的代码如下:

uint32_t i;
for (i = 0; i < ht->nNumUsed; ++i) {
    Bucket *b = &ht->arData[i];
    if (Z_ISUNDEF(b->val)) continue;
    // do stuff with bucket
}

总结(部分摘自网络)

1.arData数组以插入的顺序保存元素。所以第一个数组元素会保存arData[0],第二元素在arData[1]等等。这跟元素对应的键没有任何关系,这只跟插入的顺序相关。所以如果你在hashtable中保存了5个元素,arData[0]到arData[4]的槽(slot)会被用到,下一个空闲槽是arData[5]。这个数字会记录在nNumUsed中,它们是一样的,不过仅仅只是在只执行插入操作的情况下。如果一个元素被从Hashtable中删除,我们肯定不想把arData数组中位于删除元素后面的元素都前移一位从而保持数组的连续性,相反我们只是将删除元素zval类型标记为IS_UNDEF。

2.实际上Hashtable的查找还是使用了arHash这个数组,这个数组由unit32_t类型的值组成。arHash数组跟arData的大小一样(都是nTableSize),并且都被分配了一段连续的内存区块。在hash数组中查找索引为idx = ht->arHash[hash & ht->nTableMask]的元素。这个索引对应的元素是冲突处理链表的头元素。所以ht->arData[idx]是我们要检查的第一个元素。如果这个元素中保存的键跟我们要查找的键相同,那么查找就搞定了。如果不的相同的话,则需要查找冲突处理链表的下一个元素,这个元素的索引保存在bucket->val.u2.next中,它保存在zval结构体中很少会用到的最后4个字节中。我们继续遍历这个链表(使用索引而不是指针)直到找到我们要找的bucket,或者是碰到INVALID_IDX——这意味着你要查找的key并不存在。

PHP中的哈希表结构详解及技巧 哈希表是一种基于哈希函数(Hash Function)实现的数据结构,它将键(Key)通过哈希函数转换为索引(Index),并将对应的值(Value)存储在该索引位置。开放地址法通过线性探测(Linear Probing)的方式,依次查找下一个可用的索引位置,直到找到一个空闲的位置来存储冲突的键值对。由于哈希函数的有限性,不同的键可能会映射到相同的索引位置,这种情况称为冲突(Collision)。动态调整过程中,系统会创建一个更大的哈希表,并将原有的键值对重新哈希到新的表中。 阅读详情

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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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