Hash查找中拉链法查找失败的平均探查次数1+a的证明

本文通过数学方法详细分析并证明了拉链法解决哈希冲突时的平均查找长度,利用具体实例验证了理论计算的准确性。

      在目前的教材中,一般没有给出具体证明,只给出O(1+a)的一个近似证明。

     

 

      我给出一个较为准确的证明,如下:

      在一个长度为N的查找表中,查找失败时,平均查找长度是N+1,即找到第N+1个位置(查找完毕)才确定查找失败了。

      拉链法同样如此,a表示N/M,即装载因子,也是每个entry的平均长度,而根据顺序查找表,不得出查找失败需要a+1。

 

      但是否可以量化的进行一下证明呢?

      首先,N个变量,M个entry,可以看做N个不同的球,放在M个不同的盒中,允许有空盒的情况。

      不难得出方案数为MN,对于任意个变量,被hash到MN*M种可能的entry中,那么平均情况下的查找次数呢?

 

      计算过程如下:

     

    

 

 

通过一个具体的例子可以得出这样求解的正确性:

假定有2个变量,分别为a,b,有4个entry(盒子),分别标记为1,2,3,4

则一共有16种可能的方案,如下:

11    21      31       41

12    22      32       42

13    23      33       43

14    24      34       44

其中11表示:a-1、b-1;21表示:a-2、b-1,余不举例。

 

不难得到,可能的entry共计42*4=64种。

方案中entry为空的数目为:

同理:

entry有1个变量的数目为:24

entry有2个变量的数目为:4

则,一次查询失败的平均探查次数为(36*1+24*2+4*3)/64 = 1.5

同时1+n/m = 1.5

 

### C++ 中哈希查找失败时的平均时间复杂度分析 在理想情况下,哈希表能够提供常数级别的查找性能 \(O(1)\)[^1]。然而,在实际情况中,由于哈希碰撞的存在,当查找操作未能成功定位目标键值(即查找失败)时,其表现可能会有所不同。 #### 查找失败的情况 当发生哈希冲突时,多个不同的键可能被映射到相同的索引位置上。为了处理这种情况,通常采用的方有开放寻址拉链两种: - **拉链**:每个桶位维护一个链表或其他形式的集合来存储所有散列至同一位置的元素。因此,即使发生了冲突,只要遍历对应的链表即可完成查找过程。 - **开放地址**:一旦检测到冲突,则按照某种策略继续寻找下一个可用的位置直到找到空闲槽为止或将整个表格扫描一遍仍未发现匹配项结束查询流程。 对于这两种方而言,如果查找最终以失败告终,那么所花费的时间取决于具体实现细节以及当前负载因子等因素的影响程度。 #### 平均时间复杂度计算 假设哈希函数均匀分布输入数据,并且随着装载比例增加接近满载状态之前保持良好特性不变的情况下: - 使用拉链构建的哈希表,在最坏情形下每次插入新节点都会引起一次新的链接创建活动,从而使得每条单向链的最大长度达到 n/m (其中 m 表示桶的数量, 而 n 是总的项目数目) 。此时,未命中情况下的期望探查次数大约等于 \((1+\frac{α}{2})\log_e(\frac{1}{1−α})\) ,这里 α=n/m 称作填充率或负荷系数[^3]。 - 对于基于开放地址方案设计而成的数据结构来说,不成功的搜索往往涉及更复杂的路径追踪机制,因为需要沿着特定模式逐步检验相邻单元格直至确认不存在所需对象为止。这种场景下的预期探测步数约为 \(\frac{1}{1-\alpha}\),同样这里的 α 代表了相同含义的参数值[^4]。 综上所述,虽然理论上讲哈希表提供了近乎瞬时响应的理想化接口用于检索信息,但在面对高并发写入请求或者不良质素的 hashfunc 导致频繁冲突的情形之下,实际运行效能会受到一定影响,特别是在遇到查找失败的时候,这将依赖具体的解决冲突方式及其内部运作机理决定最终的表现形态。 ```cpp // 示例代码展示了一个简单的哈希表查找逻辑 #include <iostream> #include <vector> using namespace std; class HashTable { private: vector<int> table; public: bool find(int key); }; bool HashTable::find(int key){ int index = hash_function(key); // 假设有一个理想的hash function while(table[index]!=0){ // 开放地址示意 if(table[index]==key) return true; // 成功找到了 ++index %= table.size(); // 处理溢出并尝试下一个位置 } cout << "查找失败" << endl; return false; // 找不到指定的key } ```
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