数据结构算法-哈希表技术点

引言

小森是一名 “ikun科技大制作创作者” 但有自己的团队团队有20个人, 4个人为一组 ,一共有五组
分别为策划组, 制作组, 配音组 ,编剧组, 调音组
为了方便就为每一个组的人就起了编号以后方便"考察每个人是否工作"

可以看到效率大大的提高工作效率 ,当然真ikun 是真的为爱发电做出来:第一个 “科你太美PV”" 来致敬科比,
当然由于科技含量,最大化最终真正出来"科技小森寻找科比"这个"游戏"
接下来 “科技小森寻找科比” 可能还得扩展到"鹰酱",并且在文化和科技反复碾压",让他们非常服
突然"科技小森工作室"宣布和"米啊游"合并并且打造 “ikun文化” 让"ikun 文化名扬万朽"
在这不愧是"我森哥的格局最大"

从这里让人明白了一个关键点: 分散的重要性就是非常好查找数据

肯定某个组有人因为薪资问题离开,这就恰到好处,无论是哪个组哪个人都会有编号
比如说"配音组里的1002 因为薪资问题.未能得到解决",那只好辞退Ta 并且赔偿一些费用
非常快速把ta从数字存储引擎把Ta的个人档案销毁

以下这种情景,我想一定能撬开阁下的嘴(,哈哈哈,笑不活了)

好了该到打退骚针的时候那么这算不算是本文章的主题?

当然算,不然我怎么可能会说出来呢 (注意看这个作者有点骚需打一针 ,退骚针就好了)

哈希表原理

哈希表也称之为散列表

顺序表和链表的结合体重温一下顺序表的优点 :可控范围随机访问链表的优点 :插入非常快删除非常快
所以说链表和顺序表是互补的,
将二者合二为一就变成哈希表
可以看到,这就是一个指针数组维护一大堆的链表
你需要知道的是: 数据如何插入和删除
难道顺着插入?
要是这样的话还不如用链表

所以引用 “哈希函数”
“哈希函数”: 将数据转化为数字映射到哈希表里的一种函数也就是说将数据转化为序号,最后插入到哈希表
哈希函数可以多种多样最多用的是取余
这对于通用的数据来采取的方式

哈希桶:存放链表的数组或者顺序表的数组

数据：采用键值（key/value）对的方式，键是哈希桶的编号值是对应的数据，
这种非常神奇神奇到忽略不计去哈哈
这种方式可能非常快速的找到对应的数据
通过上面的引言都知道组就是键，数据是员工编号

我们的指纹识别就是用了这样的哈希表原理
音乐的听歌识曲也用了底层算法，所以现在知道为啥第一次办理身份证的时候就录入指纹只要你一旦犯罪人民警察会通过指纹快速查找到犯罪嫌疑人

哈希表算法实现

哈希链表定义

数据的定义

 using Key = int;using Value = use define;//哈希数据
struct HashValue{Key key;Value value;
};struct LinkNode{HashValue MyHashValue;LinkNode*Next;
};
//哈希表元素类型
using HashElement=LinkNode*;

哈希表定义

//默认桶空间容量
const int default_BucketSpaceSize = 16;//哈希桶
using HashBucket = HashElement*;//哈希表
struct HashTable{HashBucket BucketSpace;//桶空间size_t BucketSpaceSize;//桶空间大小
};

哈希链表创建算法

bool CreateHashTable(HashTable& HashTable, int BucketSpaceSize) {BucketSpaceSize = BucketSpaceSize <= 0 ? default_BucketSpaceSize : (BucketSpaceSize > default_BucketSpaceSize ? BucketSpaceSize : default_BucketSpaceSize);HashBucket BucketSpace = HashTable.BucketSpace = (HashElement*)malloc(sizeof(HashBucket) * (HashTable.BucketSpaceSize = BucketSpaceSize));if (BucketSpace) {for (size_t i = 0; i < BucketSpaceSize; i++) {BucketSpace[i] = (HashElement)malloc(sizeof(HashElement));*BucketSpace[i] = { };}return true;}return  false;}

哈希链表插入算法

首先我们需要数据那么得需要创建按照我以前的骚操作文章,肯定得用创建哈希数据函数

创建哈希数据

//创建哈希数值类型
HashValue CreateHashValue(Key key, Value value){return { key,value };
}

创建哈希数据之后该插入了

bool HashTableInsert(HashTable& HashTable, HashValue &&Val){HashBucket BucketSpace = HashTable.BucketSpace;//查找哈希表里的key是否能找到HashElement Find = HashTablFind(HashTable, Val.key);if (Find){RunNotFound(__func__, std::string("调用出现了问题! 问题的 \n") + "原因是" + std::to_string(Val.key) + "存在");return false;}int HashIndex = Hash(Val, HashTable);HashElement elementList = BucketSpace[HashIndex];HashElement Newelement = CreateHashElement(Val, elementList->Next);//采用前面插入elementList->Next = Newelement;return true;
}

首先查找不用看一开始有数据可查? 并没有吧这里就跳过不要在意这些细节

int HashIndex = Hash(Val, HashTable);

从哈希函数提取哈希表的索引

int Hash(const HashValue& hashValue, const HashTable& HashTable){return hashValue.key % HashTable.BucketSpaceSize;
}

获取哈希表的元素(当然你们也知道,就不必要介绍这些骚操作)

HashElement elementList = BucketSpace[HashIndex];

你们都懂就没必要可说的

HashElement Newelement = CreateHashElement(Val, elementList->Next);

//声明  Next默认是空指针
static HashElement CreateHashElement(HashValue& val, LinkNode* Next = nullptr);static HashElement CreateHashElement(HashValue& val, LinkNode*Next){HashElement Element = (LinkNode*)malloc(sizeof(LinkNode));if (Element){*Element = { val ,Next };}else{std::cout << (std::string(__func__) + "调用失败! 原因是分配内存失败") << std::endl;abort();}return Element;
}

优化创建哈希表函数

bool CreateHashTable(HashTable& HashTable, int BucketSpaceSize) {BucketSpaceSize = BucketSpaceSize <= 0 ? default_BucketSpaceSize : (BucketSpaceSize > default_BucketSpaceSize ? BucketSpaceSize : default_BucketSpaceSize);HashTable.BucketSpace = CreateHashBucket((HashTable.BucketSpaceSize = BucketSpaceSize));if (HashTable.BucketSpace){return true;}HashTable.BucketSpaceSize = 0;return  false;}

增加 CreateHashBucket函数

static  HashBucket CreateHashBucket(size_t& BucketSpaceSize) {//分配哈希桶空间HashBucket BucketSpace =  (HashElement*)malloc(sizeof(HashBucket) * ( BucketSpaceSize));HashValue TempVal = {};//创建临时值if (BucketSpace) {//创建哈希元素并且保存到哈希桶空间内//初始化哈希桶空间for (size_t i = 0; i < B ucketSpaceSize; i++) {BucketSpace[i]= CreateHashElement(TempVal);}}return BucketSpace;
}

此操作只是优化并不代表没有什么,保持原来的就好了

头部插入最简单高效的办法

在这里不考虑扩大,哈希桶的容量

哈希链表查找算法

通过key对应的哈希元素

HashElement HashTablFind(const HashTable& HashTable, Key key){HashBucket BucketSpace = HashTable.BucketSpace;int HashIndex = Hash({ key }, HashTable);HashElement HashElementList = BucketSpace[HashIndex];HashElementList = HashElementList->Next;while (HashElementList && HashElementList->MyValue.key!=key){HashElementList = HashElementList->Next;}return HashElementList;
}

通过key找到对应的value

Value HashTableKeyToValue(const HashTable& HashTable, Key key){HashElement Element = HashTablFind(HashTable, key);if (!Element) {RunNotFound(__func__, (std::string(" 函数 出错误 :没有这个键值为: ") + std::to_string(key) + " 的数据"));//记住销毁哈希表abort();}return Element->MyValue.value;
}

哈希表删除算法

//查找key的元素前驱结点 带删除的结点
static HashElement HashTablFindElementNodePrev(const HashTable& HashTable, Key key,LinkNode*&Node) {HashBucket BucketSpace = HashTable.BucketSpace;int HashIndex = Hash({ key }, HashTable);HashElement HashElementList = BucketSpace[HashIndex];HashElement Prev = HashElementList;HashElementList = HashElementList->Next;Node = nullptr;while (HashElementList && HashElementList->MyValue.key != key) {Prev = HashElementList;HashElementList = HashElementList->Next;}Node = HashElementList;return Prev;
}//哈希表删除算法
void HashTableDelete(HashTable& HashTable, Key key) {HashElement DeleteNode;HashElement DeleteNodePrev = HashTableFindElementNodePrev(HashTable, key, DeleteNode);if (DeleteNode)  {DeleteNodePrev->Next = DeleteNode->Next;free(DeleteNode);}
}

哈希表销毁算法


//
static void HashElementDestroy(HashElement& HashElementList);void HashTableDestroy(HashTable& HashTable){if (HashTable.BucketSpace )    {for (size_t i = 0; i < HashTable.BucketSpaceSize; i++) {HashElementDestroy(HashTable.BucketSpace[i]);}free(HashTable.BucketSpace);HashTable = {};}
}void HashElementDestroy(HashElement& HashElementList) {while (HashElementList) {LinkNode* Next = HashElementList->Next;free(HashElementList);HashElementList = Next;}}

哈希顺序表算法实现

虽然链表方式最骚的实现,但插入和删除效率极高我也无法反驳但放松了一个月的我来说:虽然效率不高但实现起来也并不复杂,但我一直没找到,虽然有二分查找法但用了之后的…就没法展开,所以停顿了一段时间,
(好吧,其实我是玩GPT 还有new Bing 虽然说可能没啥可建议的但也有点帮助)
总之这一个月.我啥也没干[