C语言手撕一个Hash表(HashTable)实例代码

目录

• 什么是Hash Table
• 散列函数
• 散列冲突
• 开放寻址法
• 链表法
• 装载因子
• 代码
• 总结

什么是Hash Table

散列表用的是数组支持按照下标随机访问数据的特性，所以散列表其实就是数组的一种扩展，由数组演化而来。可以说，如果没有数组，就没有散列表。

散列函数

散列函数是将我们想插入的节点散列成一个数值的函数。它是一个函数。我们可以把它定义成 hash(key)，要想找到一个不同的 key 对应的散列值都不一样的散列函数，几乎是不可能的。即便像业界著名的MD5、SHA、CRC等哈希算法，也无法完全避免这种散列冲突。而且，因为数组的存储空间有限，也会加大散列冲突的概率。

所以我们几乎无法找到一个完美的无冲突的散列函数，即便能找到，付出的时间成本、计算成本也是很大的，所以针对散列冲突问题，我们需要通过其他途径来解决。

散列冲突

开放寻址法

开放寻址法的核心思想是，如果出现了散列冲突，我们就重新探测一个空闲位置，将其插入。那如何重新探测新的位置呢？我先讲一个比较简单的探测方法，线性探测（Linear Probing）。当我们往散列表中插入数据时，如果某个数据经过散列函数散列之后，存储位置已经被占用了，我们就从当前位置开始，依次往后查找，看是否有空闲位置，直到找到为止。

链表法

链表法是一种更加常用的散列冲突解决办法，相比开放寻址法，它要简单很多。我们来看这个图，在散列表中，每个&l开发者_JS开发dquo;桶（bucket）”或者“槽（slot）”会对应一条链表，所有散列值相同的元素我们都放到相同槽位对应的链表中。

HashMap 底层采用链表法来解决冲突。即使负载因子和散列函数设计得再合理，也免不了会出现拉链过长的情况，一旦出现拉链过长，则会严重影响 HashMap 的性能。

于是，在 J编程客栈DK1.8 版本中，为了对 HashMap 做进一步优化，我们引入了红黑树。而当链表长度太长（默认超过 8）时，链表就转换为红黑树。我们可以利用红黑树快速增删改查的特点，提高 HashMap 的性能。当红黑树结点个数少于 8 个的时候，又会将红黑树转化为链表。因为在数据量较小的情况下，红黑树要维护平衡，比起链表来，性能上的优势并不明显。

装载因子

装载因子越大，说明散列表中的元素越多，空闲位置越少，散列冲突的概率就越大。不仅插入数据的过程要多次寻址或者拉很长的链，查找的过程也会因此变得很慢。

最大装载因子默认是 0.75，当 HashMap 中元素个数超过 0.75*capacity（capacity 表示散列表的容量）的时候，就会启动扩容，每次扩容都会扩容为原来的两倍大小。

代码

这里我们给出C语言的Hashtable代码，我们使用的是链表法，而且也没有在链表过长的时候将其转化为红黑树，只是单纯的链表。

#include <stdlib.h>
#include <stdio.h>
#inpythonclude <stdbool.h>

typedef struct Node {
    int key;
    int val;
    struct Nohttp://www.devze.comde *next;
} Node;

typedef struct HashMap {
    int size;
    int count;
    struct Node **hashmap;
} HashMap;

// 定义哈希函数
unsigned int hash(int n) {
    return (unsigned int) n;
}

// 创建一个节点
Node *creatNode(int key, int val) {
    Node *node = (Node *) malloc(sizeof(Node));
    node->key = key;
    node->val = val;
    node->next = NULL;
    return node;
}

// 创建一个hash表
HashM编程客栈ap *createHashMap() {
    HashMap *H = (HashMap *) malloc(sizeof(HashMap));
    H->size = 8;
    H->count = 0;
    H->hashmap = (Node **) calloc(H->size, sizeof(Node *));
    return H;
}

// 扩容，以2倍的形式扩容
static void extend(HashMap *map) {
    int newsize = map->size * 2;
    Node **newhashmap = (Node **) calloc(newsize, sizeof(Node *));
    for (int i = 0; i < map->size; i++) {
        Node *node = map->hashmap[i];
        Node *head1 = (Node *) malloc(sizeof(Node));
        Node *head2 = (Node *) malloc(sizeof(Node));
        Node *temp1 = head1;
        Node *temp2 = head2;
        while (node) {
            if (hash(node->key) % newsize != i) {
                temp2->next = node;
                temp2 = temp2->next;
            } else {
                temp1->next = node;
                temp1 = temp1->next;
            }
            node = node->next;
        }
        temp1->next = NULL;
        temp2->next = NULL;
        newhashmap[i] = head1->next;
        newhashmap[i + map->size] = head2->next;
        free(head1);
        free(head2);
    }
    map->size = newsize;
    free(map->hashmap);
    map->hashmap = newhashmap;
}

// 插入某个结点
bool insert(HashMap *map, int key, int val) {
   python int hash_key = hash(key) % map->size;
    // 要插入的哈希值未产生碰撞
    if (map->hashmap[hash_key] == NULL) {
        map->count++;
        map->hashmap[hash_key] = creatNode(key, val);
    } else {
        Node *head = map->hashmap[hash_key];
        if (head->key == key) return false;
        while (head->next && head->next->key != key) head = head->next;
        if (head->next == NULL) {
            map->count++;
            head->next = creatNode(key, val);
        } else if (head->next->key == key) return false;
    }
	// 装载因子过高就开始扩容
    if (map->count / map->size > 0.75) extend(map);
    return true;
}

// 寻找某个结点
bool find(HashMap *map, int key, int *v) {
    int hash_key = hash(key) % map->size;
    if (map->hashmap[hash_key] == NULL) {
        return false;
    } else {
        Node *head = map->hashmap[hash_key];
        if (head->key == key) {
            *v = head->val;
            return true;
        }
        while (head->next && head->next->key != key) head = head->next;
        if (head->next == NULL) return false;
        if (head->next->key == key) {
            *v = head->next->val;
            return true;
        }
    }
    return false;
}

// 删除某个结点
void delete(HashMap *map, int key) {
    int hash_key = hash(key) % map->size;
    if (map->hashmap[hash_key] == NULL) return;
    Node *head = map->hashmap[hash_key];
    if (head->key == key) {
        map->hashmap[hash_key] = head->next;
        map->count--;
        free(head);
        return;
    }
    while (head->next && head->next->key != key) head = head->next;
    if (head->next == NULL) return;
    if (head->next->key == key) {
        Node *temp = head->next;
        head->next = head->next->next;
        map->count--;
        free(temp);
    }
    return;
}


int main() {
    HashMap *H = createHashMap();
    for (int i = 0; i < 1024; i++) {
        insert(H, i, i);
    }
    printf("H size is %d\n",H->size);
    printf("H count is %d\n",H->count);
    delete(H, 0);
    int v = 0;
    if (find(H, 0, &v)) printf("%d\n", v);
    else printf("not find \n");
    if (find(H, 4, &v)) printf("%d\n", v);
    else printf("not find \n");
    return 0;
}

总结

到此这篇关于C语言手撕一个Hash表(HashTable)的文章就介绍到这了,更多相关C语言Hash表内容请搜索我们以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持我们！