哈希的一种用法——判断相等

最新推荐文章于 2024-09-08 22:34:40 发布

qwurey

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分类专栏： algorithm & data structure 文章标签：哈希相等

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本文介绍如何在数据量大、时间限制严苛的情况下利用哈希表进行高效数据处理。通过构造哈希表并使用特定哈希函数，实现快速判断数据是否重复。适用于如POJ竞赛等问题解决。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

小结来源：poj3349 & poj3274

在输入数据量比较大，时间要求比较高的情况下，判断相等可以考虑哈希的方法，比如，输入10W、100W，时间要求4000MS、7000MS，用普通方法肯定要TLE的，这时就需要hash。

首先要构造hash表，这里根据输入量来确定hash table的大小，比如poj3349中输入量最大12W，所以最坏情况每一种雪花都不相等需要12W个哈希项，所以这里设置HASH_BASE=12W以上的最小素数=120007（后面hash函数使用直接取余法）。

这里的构造相对简单，每次插入一个数据，这个数据都看成一个HashNode，并且用cur标记它是第几个HashNode。HashNode除了要有指向下一个HashNode的next指针外（如果两个HashNode哈希值相同，则映射到hash table的同一个地址处），还要有判断两个HashNode是否相等的变量，这里认为如果两个HashNode的num数组相等，就认为两个HashNode是同一片雪花。

const int HASH_BASE = 1200007;//100000*12以上的最小素数  
const int NODE_NUMBER = 1200010;//node个数  
  
int hashTable[HASH_BASE];  
int cur;  
  
struct HashNode{  
    int num[6];  
    int next;  
};  
  
HashNode node[NODE_NUMBER];  
  
void initHashTable()  
{  
    cur = 0;  
    for (int i = 0; i < HASH_BASE; i++)  
    {  
        hashTable[i] = -1;  
    }  
}

哈希函数：

unsigned getHash(int num[])  
{  
    unsigned int value = 0;  
    for (int i = 0; i < 6; i++)  
    {  
        value += num[i];  
    }  
    return value%HASH_BASE;  
}

插入数据：

void insertHashNode(int num[], unsigned value)  
{  
    for (int i = 0; i < 6; i++)  
    {  
        node[cur].num[i] = num[i];  
    }  
    node[cur].next = hashTable[value];  
    hashTable[value] = cur;  
    cur++;  
}

程序的进行是一边读数据，一边构建hash table，一边判断当前读到的数据是否与已经在hash table中的数据相等进行的．

bool searchHash(int num[])  
{  
    unsigned value = getHash(num);  
    int next = hashTable[value];  
    while (next != -1)  
    {  
        if (compare(num, node[next].num))  
            return true;  
        next = node[next].next;  
    }  
    insertHashNode(num, value);  
    return false;  
}

即如果发现该数据的哈希值与其它冲突（hashTable[value]!=-1），就比较是否相等，不想等就插入到表中。

poj3247也是同样模式，最大数据有10W个，即10W行，因此不能直接枚举找最大距离，必须用Hash查找相同行，找到相同行再比较最大距离，看是否更新最大距离。