哈希表原理(直观易懂解释)

理解哈希表的原理,其核心是理解所谓的哈希函数(散列函数)。即如何构建一个确定的映射,它能把关键字映射到一个唯一的存储位置。这种映射应该是我们可以进行计算的。已知关键字,我们应该能算出其地址;反之,已知地址,我们可以检索到对应的关键字。一旦建立起这种关系,那么给定关键字,我就能直接利用这个映射(即所谓的哈希函数)直接算出其地址并寻址。这可大大缩减确定关键字存储位置所花的时间。

先来了解一下Hash的基本思路:

设要存储对象的个数为num, 那么我们就用len个内存单元来存储它们(len>=num);
以每个对象ki的关键字为自变量,用一个函数h(ki)来映射出ki的内存地址,也就是ki的下标,将ki对象的元素内容全部存入这个地址中就行了。这个就是Hash的基本思路。

Hash为什么这么想呢?换言之,为什么要用一个函数来映射出它们的地址单元呢?
this is a good question.明白了这个问题,Hash不再是问题。

面我就通俗易懂地向你来解答一下这个问题。

现在我要你存储4个元素 13 7 14 11
显然,我们可以用数组来存。也就是:a[1] = 13; a[2] = 7; a[3] = 14; a[4] = 11;

当然,我们也可以用Hash来存。下面给出一个简单的Hash存储:
先来确定那个函数。我们就用h(ki) = ki%5;(这个函数不用纠结,我们现在的目的是了解为什么要有这么一个函数)。那么

对于第一个元素 h(13) = 13%5 = 3; 也就是说13的下标为3;即Hash[3] = 13;
对于第二个元素 h(7) = 7 % 5 = 2; 也就是说7的下标为2; 即Hash[2] = 7;
同理,Hash[4] = 14; Hash[1] = 11;

好了,存现在是存好了。但是,这并没有体现出Hash的妙处,也没有回答刚才的问题。
下面就让我来揭开它神秘的面纱吧。

现在我要你查找11这个元素是否存在。你会怎么做呢?
当然,对于数组来说,那是相当的简单,一个for循环就可以了。也就是说我们要找4次。这是很笨的办法,因为为了找一个数需要把整个序列循环一遍才行,太慢!

 

下面我们来用Hash找一下。

首先,我们将要找的元素11代入刚才的函数中来映射出它所在的地址单元。也就是h(11) = 11%5 = 1 了。下面我们来比较一下Hash[1]?=11, 这个问题就很简单了。

也就是说我们就找了1次。我咧个去, 这个就是Hash的妙处了。至此,刚才的问题也就得到了解答。至此,你也就彻底的明白了Hash了。

 

至于Hash冲突的处理,这里就不再讲了。有一句俗话说得好:“师傅领进门,修行靠个人”,到这里文章也就结束了。

最后给出一个C++的LeetCode上的例子:

给定一个整数数组和一个目标值,找出数组中和为目标值的两个数。
你可以假设每个输入只对应一种答案,且同样的元素不能被重复利用。
示例:
给定 nums = [2, 7, 11, 15], target = 9
因为 nums[0] + nums[1] = 2 + 7 = 9

所以返回 [0, 1]

vector<int> twoSum(vector<int>& nums, int target) {
        vector<int> result;
        unordered_map<int, int> map;         //the keys are nums's elements' values; map to subscripts.  
        for(int i=0; i<nums.size(); i++)
            map[nums[i]] = i;                //here you should think the i on the right side as a memory address.   
        
        for(int i=0; i<nums.size(); i++){              //for example: nums ={3, 3}, target =6
            int rest = target - nums[i];
            if(map.find(rest) != map.end()){
                int index = map[rest];
                if(index == i)
                   continue;
                if(index < i){
                   result = {index, i};
                   return result;
                }
                else{
                   result = {i, index};
                   return result;
                }
            }
        }
        
    }

 

<think>好的,我现在需要分析用户的问题:“哈希表体现在哪里”。用户之前已经询问过关于LeetCode两数之和问题的代码分析,现在进一步询问哈希表在其中的具体体现。我需要详细解释哈希表在这段代码中的角色和应用,确保用户理解其作用和实现方式。 首先,回顾之前的对话,用户提供的代码使用了一个字典d作为哈希表。用户可能对哈希表的概念不太熟悉,或者虽然知道概念,但不清楚在这段代码中如何具体应用。因此,我需要明确解释以下几点: 1. **哈希表的基本概念**:哈希表是什么,它的作用和优势是什么,比如快速查找、插入等操作的时间复杂度。 2. **代码中的具体应用**:在提供的两数之和代码中,哈希表是如何被创建和使用的,比如存储已遍历的元素及其索引。 3. **补数查找的逻辑**:为什么需要补数,如何通过哈希表快速判断补数是否存在,从而找到符合条件的两个数。 4. **时间和空间复杂度**:哈希表如何优化时间复杂度,从O()降低到O(n),同时增加空间复杂度到O(n)。 5. **边界情况处理**:比如重复元素、负数或零的情况,哈希表如何处理这些情况而不出错。 接下来,我需要考虑用户可能的疑问点。例如,用户可能不明白为什么哈希表可以快速查找补数,或者为什么需要存储已经遍历过的元素。这时候需要详细解释每一步操作的目的,比如在遍历每个元素时,先检查补数是否存在于哈希表中,如果存在则直接返回结果,否则将当前元素存入哈希表以备后续查找。 还需要注意代码中的具体实现细节,例如使用Python字典作为哈希表,`d.get(target - x) is not None`或者`complement in d`这样的条件判断。解释这些代码行如何实现补数的查找,并确保用户理解这种实时更新和查找的过程。 另外,可能需要用具体的例子来演示哈希表的工作过程,比如用户之前提供的例子nums = [2,7,11,15],target =9。通过分步演示每个元素处理时哈希表的状态变化,用户可以更直观地看到哈希表如何帮助快速找到解。 同时,需要强调哈希表在此算法中的关键作用,即通过空间换时间的方式,将原本需要嵌套循环的O()时间复杂度优化为单次遍历的O(n),这是算法高效的核心所在。 最后,总结哈希表在该问题中的体现,包括存储已处理元素、快速查找补数、提升效率等方面,确保用户全面理解哈希表的应用场景和优势。</think>### 哈希表在代码中的具体体现 在这段代码中,哈希表通过**Python字典** `d = {}` 实现,是算法的核心数据结构。其作用可分解为以下三个关键点: --- #### 1. **存储已遍历元素的值与索引** - **核心操作**:`d[x] = i`(将当前元素值`x`作为键,索引`i`作为值存入字典) - **目的**:记录**已经处理过的元素**,避免重复遍历。例如: ```python nums = [2, 7, 11, 15], target = 9 ``` - 当处理第一个元素`2`时,存入`d[2] = 0`(值2的索引是0)。 - 当处理第二个元素`7`时,直接通过`d[9-7=2]`找到`2`的索引0,立即返回结果`[1, 0]`。 --- #### 2. **快速查找补数是否存在** - **核心操作**:`if complement in d`(检查补数`target - x`是否存在于哈希表中) - **时间复杂度**:哈希表查找操作的时间复杂度为$O(1)$,相比暴力解法的$O(n^2)$大幅优化。 - **逻辑**: 对当前元素`x`,计算其补数`complement = target - x`。若补数已存在于哈希表中,说明**之前已遍历过这个补数**,二者索引即为解。 --- #### 3. **避免重复遍历的“空间换时间”策略** - **暴力解法的缺陷**:两重循环遍历所有组合,时间复杂度$O(n^2)$。 - **哈希表的优化**: - 仅需一次遍历,时间复杂度降至$O(n)$。 - 牺牲$O(n)$的空间复杂度存储哈希表,但显著提升效率。 --- ### 具体代码步骤中的哈希表行为 | 代码行 | 哈希表操作解析 | |-------------------------|------------------------------------------------------------------------------| | `d = {}` | 初始化空哈希表,准备记录`值 -> 索引`的映射 | | `if complement in d:` | 检查补数是否存在于哈希表(直接利用字典的键查询,时间复杂度$O(1)$) | | `d[x] = i` | 将当前元素值`x`作为键,索引`i`作为值存入哈希表,供后续补数查询使用 | --- ### 示例推演:哈希表如何工作? 以`nums = [3, 2, 4], target = 6`为例: | 步骤 | 当前元素`x` | 补数`6 - x` | 哈希表状态`d` | 操作 | |------|-------------|-------------|--------------------|--------------------------| | 1 | `3` (i=0) | `3` | `{}` | `3`不在表中 → 存入`d[3]=0` | | 2 | `2` (i=1) | `4` | `{3:0}` | `4`不在表中 → 存入`d[2]=1` | | 3 | `4` (i=2) | `2` | `{3:0, 2:1}` | `2`在表中 → 返回`[2, 1]` | --- ### 为什么必须用哈希表? - **数组无法快速查询值**:若用数组存储已遍历元素,每次查找补数需要$O(n)$时间。 - **哈希表的唯一性保证**: - 即使数组中有重复元素(如`nums = [3, 3]`),哈希表会覆盖存储,但题目保证有唯一解,不影响最终结果。 - 例如:`nums = [3, 3], target = 6`,第二个`3`处理时,补数`3`已存在(哈希表中`d[3] = 0`),直接返回`[1, 0]`。 --- ### 总结 哈希表在该算法中的核心作用: 1. **存储历史数据**:记录已遍历元素的值及索引。 2. **快速补数查询**:通过$O(1)$时间判断补数是否存在,避免重复遍历。 3. **空间换时间**:将时间复杂度从$O(n^2)$优化至$O(n)$,是高效解决两数之和问题的关键。
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