From 02757deee2887b7b7abc0379de63e68d1a16ebf8 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: krahets Date: Thu, 21 Sep 2023 20:44:38 +0800 Subject: [PATCH] build --- chapter_array_and_linkedlist/linked_list.md | 10 +- .../space_complexity.md | 4 +- chapter_hashing/hash_algorithm.md | 4 +- chapter_hashing/hash_collision.md | 429 ++++++++++-------- chapter_hashing/hash_map.md | 2 - chapter_heap/heap.md | 1 - chapter_stack_and_queue/queue.md | 2 +- chapter_tree/avl_tree.md | 8 +- chapter_tree/binary_tree.md | 6 +- overrides/home.html | 417 ----------------- overrides/partials/comments.html | 2 +- overrides/partials/content.html | 110 +++++ overrides/partials/footer.html | 36 ++ 13 files changed, 408 insertions(+), 623 deletions(-) delete mode 100644 overrides/home.html create mode 100644 overrides/partials/content.html create mode 100644 overrides/partials/footer.html diff --git a/chapter_array_and_linkedlist/linked_list.md b/chapter_array_and_linkedlist/linked_list.md index 58390b0ea..a52c62a26 100755 --- a/chapter_array_and_linkedlist/linked_list.md +++ b/chapter_array_and_linkedlist/linked_list.md @@ -28,8 +28,8 @@ comments: true class ListNode: """链表节点类""" def __init__(self, val: int): - self.val: int = val # 节点值 - self.next: Optional[ListNode] = None # 指向下一节点的引用 + self.val: int = val # 节点值 + self.next: ListNode | None = None # 指向下一节点的引用 ``` === "C++" @@ -1134,9 +1134,9 @@ comments: true class ListNode: """双向链表节点类""" def __init__(self, val: int): - self.val: int = val # 节点值 - self.next: Optional[ListNode] = None # 指向后继节点的引用 - self.prev: Optional[ListNode] = None # 指向前驱节点的引用 + self.val: int = val # 节点值 + self.next: ListNode | None = None # 指向后继节点的引用 + self.prev: ListNode | None = None # 指向前驱节点的引用 ``` === "C++" diff --git a/chapter_computational_complexity/space_complexity.md b/chapter_computational_complexity/space_complexity.md index e17dc7012..d9724e374 100755 --- a/chapter_computational_complexity/space_complexity.md +++ b/chapter_computational_complexity/space_complexity.md @@ -34,8 +34,8 @@ comments: true class Node: """类""" def __init__(self, x: int): - self.val: int = x # 节点值 - self.next: Optional[Node] = None # 指向下一节点的引用 + self.val: int = x # 节点值 + self.next: Node | None = None # 指向下一节点的引用 def function() -> int: """函数""" diff --git a/chapter_hashing/hash_algorithm.md b/chapter_hashing/hash_algorithm.md index 007d1de06..759141a40 100644 --- a/chapter_hashing/hash_algorithm.md +++ b/chapter_hashing/hash_algorithm.md @@ -6,11 +6,11 @@ comments: true 在上两节中，我们了解了哈希表的工作原理和哈希冲突的处理方法。然而无论是开放寻址还是链地址法，**它们只能保证哈希表可以在发生冲突时正常工作，但无法减少哈希冲突的发生**。 -如果哈希冲突过于频繁，哈希表的性能则会急剧劣化。如图 6-7 所示，对于链地址哈希表，理想情况下键值对平均分布在各个桶中，达到最佳查询效率；最差情况下所有键值对都被存储到同一个桶中，时间复杂度退化至 $O(n)$ 。 +如果哈希冲突过于频繁，哈希表的性能则会急剧劣化。如图 6-8 所示，对于链地址哈希表，理想情况下键值对平均分布在各个桶中，达到最佳查询效率；最差情况下所有键值对都被存储到同一个桶中，时间复杂度退化至 $O(n)$ 。 ![哈希冲突的最佳与最差情况](hash_algorithm.assets/hash_collision_best_worst_condition.png) -

图 6-7   哈希冲突的最佳与最差情况

+

图 6-8   哈希冲突的最佳与最差情况

**键值对的分布情况由哈希函数决定**。回忆哈希函数的计算步骤，先计算哈希值，再对数组长度取模： diff --git a/chapter_hashing/hash_collision.md b/chapter_hashing/hash_collision.md index 5b74ab87c..90a2b0742 100644 --- a/chapter_hashing/hash_collision.md +++ b/chapter_hashing/hash_collision.md @@ -4,7 +4,7 @@ comments: true # 6.2   哈希冲突 -上节提到，**通常情况下哈希函数的输入空间远大于输出空间**，因此理论上哈希冲突是不可避免的。比如，输入空间为全体整数，输出空间为数组容量大小，则必然有多个整数映射至同一数组索引。 +上节提到，**通常情况下哈希函数的输入空间远大于输出空间**，因此理论上哈希冲突是不可避免的。比如，输入空间为全体整数，输出空间为数组容量大小，则必然有多个整数映射至同一桶索引。 哈希冲突会导致查询结果错误，严重影响哈希表的可用性。为解决该问题，我们可以每当遇到哈希冲突时就进行哈希表扩容，直至冲突消失为止。此方法简单粗暴且有效，但效率太低，因为哈希表扩容需要进行大量的数据搬运与哈希值计算。为了提升效率，我们可以采用以下策略。 @@ -21,9 +21,9 @@ comments: true

图 6-5   链式地址哈希表

-哈希表在链式地址下的操作方法发生了一些变化。 +基于链式地址实现的哈希表的操作方法发生了以下变化。 -- **查询元素**：输入 `key` ，经过哈希函数得到数组索引，即可访问链表头节点，然后遍历链表并对比 `key` 以查找目标键值对。 +- **查询元素**：输入 `key` ，经过哈希函数得到桶索引，即可访问链表头节点，然后遍历链表并对比 `key` 以查找目标键值对。 - **添加元素**：先通过哈希函数访问链表头节点，然后将节点（即键值对）添加到链表中。 - **删除元素**：根据哈希函数的结果访问链表头部，接着遍历链表以查找目标节点，并将其删除。 @@ -1336,28 +1336,36 @@ comments: true 「开放寻址 open addressing」不引入额外的数据结构，而是通过“多次探测”来处理哈希冲突，探测方式主要包括线性探测、平方探测、多次哈希等。 +下面将主要以线性探测为例，介绍开放寻址哈希表的工作机制与代码实现。 + ### 1.   线性探测 线性探测采用固定步长的线性搜索来进行探测，其操作方法与普通哈希表有所不同。 -- **插入元素**：通过哈希函数计算数组索引，若发现桶内已有元素，则从冲突位置向后线性遍历（步长通常为 $1$ ），直至找到空位，将元素插入其中。 -- **查找元素**：若发现哈希冲突，则使用相同步长向后线性遍历，直到找到对应元素，返回 `value` 即可；如果遇到空位，说明目标键值对不在哈希表中，返回 $\text{None}$ 。 +- **插入元素**：通过哈希函数计算桶索引，若发现桶内已有元素，则从冲突位置向后线性遍历（步长通常为 $1$ ），直至找到空桶，将元素插入其中。 +- **查找元素**：若发现哈希冲突，则使用相同步长向后线性遍历，直到找到对应元素，返回 `value` 即可；如果遇到空桶，说明目标元素不在哈希表中，返回 $\text{None}$ 。 -图 6-6 展示了一个在开放寻址（线性探测）下工作的哈希表。 +图 6-6 展示了开放寻址（线性探测）哈希表的键值对分布。根据此哈希函数，最后两位相同的 `key` 都会被映射到相同的桶。而通过线性探测，它们被依次存储在该桶以及之下的桶中。 ![开放寻址和线性探测](hash_collision.assets/hash_table_linear_probing.png)

图 6-6   开放寻址和线性探测

-然而，线性探测存在以下缺陷。 +然而，**线性探测容易产生“聚集现象”**。具体来说，数组中连续被占用的位置越长，这些连续位置发生哈希冲突的可能性越大，从而进一步促使该位置的聚堆生长，形成恶性循环，最终导致增删查改操作效率劣化。 -- **不能直接删除元素**。删除元素会在数组内产生一个空位，当查找该空位之后的元素时，该空位可能导致程序误判元素不存在。为此，通常需要借助一个标志位来标记已删除元素。 -- **容易产生聚集**。数组内连续被占用位置越长，这些连续位置发生哈希冲突的可能性越大，进一步促使这一位置的聚堆生长，形成恶性循环，最终导致增删查改操作效率劣化。 +值得注意的是，**我们不能在开放寻址哈希表中直接删除元素**。这是因为删除元素会在数组内产生一个空桶 $\text{None}$ ，而当查询元素时，线性探测到该空桶就会返回，因此在该空桶之下的元素都无法再被访问到，程序可能误判这些元素不存在。 -以下代码实现了一个简单的开放寻址（线性探测）哈希表。 +![在开放寻址中删除元素导致的查询问题](hash_collision.assets/hash_table_open_addressing_deletion.png) -- 我们使用一个固定的键值对实例 `removed` 来标记已删除元素。也就是说，当一个桶内的元素为 $\text{None}$ 或 `removed` 时，说明这个桶是空的，可用于放置键值对。 -- 在线性探测时，我们从当前索引 `index` 向后遍历；而当越过数组尾部时，需要回到头部继续遍历。 +

图 6-7   在开放寻址中删除元素导致的查询问题

+ +为了解决该问题，我们可以采用「懒删除 lazy deletion」机制：它不直接从哈希表中移除元素，**而是利用一个常量 `TOMBSTONE` 来标记这个桶**。在该机制下，$\text{None}$ 和 `TOMBSTONE` 都代表空桶，都可以放置键值对。但不同的是，线性探测到 `TOMBSTONE` 时应该继续遍历，因为其之下可能还存在键值对。 + +然而，**懒删除可能会加速哈希表的性能退化**。这是因为每次删除操作都会产生一个删除标记，随着 `TOMBSTONE` 的增加，搜索时间也会增加，因为线性探测可能需要跳过多个 `TOMBSTONE` 才能找到目标元素。 + +为此，考虑在线性探测中记录遇到的首个 `TOMBSTONE` 的索引，并将搜索到的目标元素与该 `TOMBSTONE` 交换位置。这样做的好处是当每次查询或添加元素时，元素会被移动至距离理想位置（探测起始点）更近的桶，从而优化查询效率。 + +以下代码实现了一个包含懒删除的开放寻址（线性探测）哈希表。为了更加充分地使用哈希表的空间，我们将哈希表表看作是一个“环形数组”，当越过数组尾部时，回到头部继续遍历。 === "Python" @@ -1372,7 +1380,7 @@ comments: true self.load_thres = 2 / 3 # 触发扩容的负载因子阈值 self.extend_ratio = 2 # 扩容倍数 self.buckets: list[Pair | None] = [None] * self.capacity # 桶数组 - self.removed = Pair(-1, "-1") # 删除标记 + self.TOMBSTONE = Pair(-1, "-1") # 删除标记 def hash_func(self, key: int) -> int: """哈希函数""" @@ -1382,55 +1390,61 @@ comments: true """负载因子""" return self.size / self.capacity + def find_bucket(self, key: int) -> int: + """搜索 key 对应的桶索引""" + index = self.hash_func(key) + first_tombstone = -1 + # 线性探测，当遇到空桶时跳出 + while self.buckets[index] is not None: + # 若遇到 key ，返回对应桶索引 + if self.buckets[index].key == key: + # 若之前遇到了删除标记，则将键值对移动至该索引 + if first_tombstone != -1: + self.buckets[first_tombstone] = self.buckets[index] + self.buckets[index] = self.TOMBSTONE + return first_tombstone # 返回移动后的桶索引 + return index # 返回桶索引 + # 记录遇到的首个删除标记 + if first_tombstone == -1 and self.buckets[index] is self.TOMBSTONE: + first_tombstone = index + # 计算桶索引，越过尾部返回头部 + index = (index + 1) % self.capacity + # 若 key 不存在，则返回添加点的索引 + return index if first_tombstone == -1 else first_tombstone + def get(self, key: int) -> str: """查询操作""" - index = self.hash_func(key) - # 线性探测，从 index 开始向后遍历 - for i in range(self.capacity): - # 计算桶索引，越过尾部返回头部 - j = (index + i) % self.capacity - # 若遇到空桶，说明无此 key ，则返回 None - if self.buckets[j] is None: - return None - # 若遇到指定 key ，则返回对应 val - if self.buckets[j].key == key and self.buckets[j] != self.removed: - return self.buckets[j].val + # 搜索 key 对应的桶索引 + index = self.find_bucket(key) + # 若找到键值对，则返回对应 val + if self.buckets[index] not in [None, self.TOMBSTONE]: + return self.buckets[index].val + # 若键值对不存在，则返回 None + return None def put(self, key: int, val: str): """添加操作""" # 当负载因子超过阈值时，执行扩容 if self.load_factor() > self.load_thres: self.extend() - index = self.hash_func(key) - # 线性探测，从 index 开始向后遍历 - for i in range(self.capacity): - # 计算桶索引，越过尾部返回头部 - j = (index + i) % self.capacity - # 若遇到空桶、或带有删除标记的桶，则将键值对放入该桶 - if self.buckets[j] in [None, self.removed]: - self.buckets[j] = Pair(key, val) - self.size += 1 - return - # 若遇到指定 key ，则更新对应 val - if self.buckets[j].key == key: - self.buckets[j].val = val - return + # 搜索 key 对应的桶索引 + index = self.find_bucket(key) + # 若找到键值对，则覆盖 val 并返回 + if self.buckets[index] not in [None, self.TOMBSTONE]: + self.buckets[index].val = val + return + # 若键值对不存在，则添加该键值对 + self.buckets[index] = Pair(key, val) + self.size += 1 def remove(self, key: int): """删除操作""" - index = self.hash_func(key) - # 线性探测，从 index 开始向后遍历 - for i in range(self.capacity): - # 计算桶索引，越过尾部返回头部 - j = (index + i) % self.capacity - # 若遇到空桶，说明无此 key ，则直接返回 - if self.buckets[j] is None: - return - # 若遇到指定 key ，则标记删除并返回 - if self.buckets[j].key == key: - self.buckets[j] = self.removed - self.size -= 1 - return + # 搜索 key 对应的桶索引 + index = self.find_bucket(key) + # 若找到键值对，则用删除标记覆盖它 + if self.buckets[index] not in [None, self.TOMBSTONE]: + self.buckets[index] = self.TOMBSTONE + self.size -= 1 def extend(self): """扩容哈希表""" @@ -1442,41 +1456,53 @@ comments: true self.size = 0 # 将键值对从原哈希表搬运至新哈希表 for pair in buckets_tmp: - if pair not in [None, self.removed]: + if pair not in [None, self.TOMBSTONE]: self.put(pair.key, pair.val) def print(self): """打印哈希表""" for pair in self.buckets: - if pair is not None: - print(pair.key, "->", pair.val) - else: + if pair is None: print("None") + elif pair is self.TOMBSTONE: + print("TOMBSTONE") + else: + print(pair.key, "->", pair.val) ``` === "C++" ```cpp title="hash_map_open_addressing.cpp" - /* 开放寻址哈希表 */ + /** + * File: hash_map_open_addressing.cpp + * Created Time: 2023-06-13 + * Author: Krahets (krahets@163.com) + */ + + #include "./array_hash_map.cpp" + class HashMapOpenAddressing { private: - int size; // 键值对数量 - int capacity; // 哈希表容量 - double loadThres; // 触发扩容的负载因子阈值 - int extendRatio; // 扩容倍数 - vector buckets; // 桶数组 - Pair *removed; // 删除标记 + int size; // 键值对数量 + int capacity = 4; // 哈希表容量 + const double loadThres = 2.0 / 3; // 触发扩容的负载因子阈值 + const int extendRatio = 2; // 扩容倍数 + vector buckets; // 桶数组 + Pair *TOMBSTONE = new Pair(-1, "-1"); // 删除标记 public: /* 构造方法 */ - HashMapOpenAddressing() { - // 构造方法 - size = 0; - capacity = 4; - loadThres = 2.0 / 3.0; - extendRatio = 2; - buckets = vector(capacity, nullptr); - removed = new Pair(-1, "-1"); + HashMapOpenAddressing() : size(0), buckets(capacity, nullptr) { + } + + /* 析构方法 */ + ~HashMapOpenAddressing() { + for (Pair *pair : buckets) { + if (pair != nullptr && pair != TOMBSTONE) { + delete pair; + } + } + delete TOMBSTONE; } /* 哈希函数 */ @@ -1486,67 +1512,75 @@ comments: true /* 负载因子 */ double loadFactor() { - return static_cast(size) / capacity; + return (double)size / capacity; + } + + /* 搜索 key 对应的桶索引 */ + int findBucket(int key) { + int index = hashFunc(key); + int firstTombstone = -1; + // 线性探测，当遇到空桶时跳出 + while (buckets[index] != nullptr) { + // 若遇到 key ，返回对应桶索引 + if (buckets[index]->key == key) { + // 若之前遇到了删除标记，则将键值对移动至该索引 + if (firstTombstone != -1) { + buckets[firstTombstone] = buckets[index]; + buckets[index] = TOMBSTONE; + return firstTombstone; // 返回移动后的桶索引 + } + return index; // 返回桶索引 + } + // 记录遇到的首个删除标记 + if (firstTombstone == -1 && buckets[index] == TOMBSTONE) { + firstTombstone = index; + } + // 计算桶索引，越过尾部返回头部 + index = (index + 1) % capacity; + } + // 若 key 不存在，则返回添加点的索引 + return firstTombstone == -1 ? index : firstTombstone; } /* 查询操作 */ string get(int key) { - int index = hashFunc(key); - // 线性探测，从 index 开始向后遍历 - for (int i = 0; i < capacity; i++) { - // 计算桶索引，越过尾部返回头部 - int j = (index + i) % capacity; - // 若遇到空桶，说明无此 key ，则返回 nullptr - if (buckets[j] == nullptr) - return nullptr; - // 若遇到指定 key ，则返回对应 val - if (buckets[j]->key == key && buckets[j] != removed) - return buckets[j]->val; + // 搜索 key 对应的桶索引 + int index = findBucket(key); + // 若找到键值对，则返回对应 val + if (buckets[index] != nullptr && buckets[index] != TOMBSTONE) { + return buckets[index]->val; } - return nullptr; + // 若键值对不存在，则返回空字符串 + return ""; } /* 添加操作 */ void put(int key, string val) { // 当负载因子超过阈值时，执行扩容 - if (loadFactor() > loadThres) + if (loadFactor() > loadThres) { extend(); - int index = hashFunc(key); - // 线性探测，从 index 开始向后遍历 - for (int i = 0; i < capacity; i++) { - // 计算桶索引，越过尾部返回头部 - int j = (index + i) % capacity; - // 若遇到空桶、或带有删除标记的桶，则将键值对放入该桶 - if (buckets[j] == nullptr || buckets[j] == removed) { - buckets[j] = new Pair(key, val); - size += 1; - return; - } - // 若遇到指定 key ，则更新对应 val - if (buckets[j]->key == key) { - buckets[j]->val = val; - return; - } } + // 搜索 key 对应的桶索引 + int index = findBucket(key); + // 若找到键值对，则覆盖 val 并返回 + if (buckets[index] != nullptr && buckets[index] != TOMBSTONE) { + buckets[index]->val = val; + return; + } + // 若键值对不存在，则添加该键值对 + buckets[index] = new Pair(key, val); + size++; } /* 删除操作 */ void remove(int key) { - int index = hashFunc(key); - // 线性探测，从 index 开始向后遍历 - for (int i = 0; i < capacity; i++) { - // 计算桶索引，越过尾部返回头部 - int j = (index + i) % capacity; - // 若遇到空桶，说明无此 key ，则直接返回 - if (buckets[j] == nullptr) - return; - // 若遇到指定 key ，则标记删除并返回 - if (buckets[j]->key == key) { - delete buckets[j]; // 释放内存 - buckets[j] = removed; - size -= 1; - return; - } + // 搜索 key 对应的桶索引 + int index = findBucket(key); + // 若找到键值对，则用删除标记覆盖它 + if (buckets[index] != nullptr && buckets[index] != TOMBSTONE) { + delete buckets[index]; + buckets[index] = TOMBSTONE; + size--; } } @@ -1560,19 +1594,22 @@ comments: true size = 0; // 将键值对从原哈希表搬运至新哈希表 for (Pair *pair : bucketsTmp) { - if (pair != nullptr && pair != removed) { + if (pair != nullptr && pair != TOMBSTONE) { put(pair->key, pair->val); + delete pair; } } } /* 打印哈希表 */ void print() { - for (auto &pair : buckets) { - if (pair != nullptr) { - cout << pair->key << " -> " << pair->val << endl; - } else { + for (Pair *pair : buckets) { + if (pair == nullptr) { cout << "nullptr" << endl; + } else if (pair == TOMBSTONE) { + cout << "TOMBSTONE" << endl; + } else { + cout << pair->key << " -> " << pair->val << endl; } } } @@ -1585,46 +1622,64 @@ comments: true /* 开放寻址哈希表 */ class HashMapOpenAddressing { private int size; // 键值对数量 - private int capacity; // 哈希表容量 - private double loadThres; // 触发扩容的负载因子阈值 - private int extendRatio; // 扩容倍数 + private int capacity = 4; // 哈希表容量 + private final double loadThres = 2.0 / 3; // 触发扩容的负载因子阈值 + private final int extendRatio = 2; // 扩容倍数 private Pair[] buckets; // 桶数组 - private Pair removed; // 删除标记 + private final Pair TOMBSTONE = new Pair(-1, "-1"); // 删除标记 /* 构造方法 */ public HashMapOpenAddressing() { size = 0; - capacity = 4; - loadThres = 2.0 / 3.0; - extendRatio = 2; buckets = new Pair[capacity]; - removed = new Pair(-1, "-1"); } /* 哈希函数 */ - public int hashFunc(int key) { + private int hashFunc(int key) { return key % capacity; } /* 负载因子 */ - public double loadFactor() { + private double loadFactor() { return (double) size / capacity; } + /* 搜索 key 对应的桶索引 */ + private int findBucket(int key) { + int index = hashFunc(key); + int firstTombstone = -1; + // 线性探测，当遇到空桶时跳出 + while (buckets[index] != null) { + // 若遇到 key ，返回对应桶索引 + if (buckets[index].key == key) { + // 若之前遇到了删除标记，则将键值对移动至该索引 + if (firstTombstone != -1) { + buckets[firstTombstone] = buckets[index]; + buckets[index] = TOMBSTONE; + return firstTombstone; // 返回移动后的桶索引 + } + return index; // 返回桶索引 + } + // 记录遇到的首个删除标记 + if (firstTombstone == -1 && buckets[index] == TOMBSTONE) { + firstTombstone = index; + } + // 计算桶索引，越过尾部返回头部 + index = (index + 1) % capacity; + } + // 若 key 不存在，则返回添加点的索引 + return firstTombstone == -1 ? index : firstTombstone; + } + /* 查询操作 */ public String get(int key) { - int index = hashFunc(key); - // 线性探测，从 index 开始向后遍历 - for (int i = 0; i < capacity; i++) { - // 计算桶索引，越过尾部返回头部 - int j = (index + i) % capacity; - // 若遇到空桶，说明无此 key ，则返回 null - if (buckets[j] == null) - return null; - // 若遇到指定 key ，则返回对应 val - if (buckets[j].key == key && buckets[j] != removed) - return buckets[j].val; + // 搜索 key 对应的桶索引 + int index = findBucket(key); + // 若找到键值对，则返回对应 val + if (buckets[index] != null && buckets[index] != TOMBSTONE) { + return buckets[index].val; } + // 若键值对不存在，则返回 null return null; } @@ -1634,47 +1689,31 @@ comments: true if (loadFactor() > loadThres) { extend(); } - int index = hashFunc(key); - // 线性探测，从 index 开始向后遍历 - for (int i = 0; i < capacity; i++) { - // 计算桶索引，越过尾部返回头部 - int j = (index + i) % capacity; - // 若遇到空桶、或带有删除标记的桶，则将键值对放入该桶 - if (buckets[j] == null || buckets[j] == removed) { - buckets[j] = new Pair(key, val); - size += 1; - return; - } - // 若遇到指定 key ，则更新对应 val - if (buckets[j].key == key) { - buckets[j].val = val; - return; - } + // 搜索 key 对应的桶索引 + int index = findBucket(key); + // 若找到键值对，则覆盖 val 并返回 + if (buckets[index] != null && buckets[index] != TOMBSTONE) { + buckets[index].val = val; + return; } + // 若键值对不存在，则添加该键值对 + buckets[index] = new Pair(key, val); + size++; } /* 删除操作 */ public void remove(int key) { - int index = hashFunc(key); - // 线性探测，从 index 开始向后遍历 - for (int i = 0; i < capacity; i++) { - // 计算桶索引，越过尾部返回头部 - int j = (index + i) % capacity; - // 若遇到空桶，说明无此 key ，则直接返回 - if (buckets[j] == null) { - return; - } - // 若遇到指定 key ，则标记删除并返回 - if (buckets[j].key == key) { - buckets[j] = removed; - size -= 1; - return; - } + // 搜索 key 对应的桶索引 + int index = findBucket(key); + // 若找到键值对，则用删除标记覆盖它 + if (buckets[index] != null && buckets[index] != TOMBSTONE) { + buckets[index] = TOMBSTONE; + size--; } } /* 扩容哈希表 */ - public void extend() { + private void extend() { // 暂存原哈希表 Pair[] bucketsTmp = buckets; // 初始化扩容后的新哈希表 @@ -1683,7 +1722,7 @@ comments: true size = 0; // 将键值对从原哈希表搬运至新哈希表 for (Pair pair : bucketsTmp) { - if (pair != null && pair != removed) { + if (pair != null && pair != TOMBSTONE) { put(pair.key, pair.val); } } @@ -1692,10 +1731,12 @@ comments: true /* 打印哈希表 */ public void print() { for (Pair pair : buckets) { - if (pair != null) { - System.out.println(pair.key + " -> " + pair.val); - } else { + if (pair == null) { System.out.println("null"); + } else if (pair == TOMBSTONE) { + System.out.println("TOMBSTONE"); + } else { + System.out.println(pair.key + " -> " + pair.val); } } } @@ -2621,19 +2662,37 @@ comments: true [class]{HashMapOpenAddressing}-[func]{} ``` -### 2.   多次哈希 +### 2.   平方探测 -顾名思义，多次哈希方法是使用多个哈希函数 $f_1(x)$、$f_2(x)$、$f_3(x)$、$\dots$ 进行探测。 +平方探测与线性探测类似，都是开放寻址的常见策略之一。当发生冲突时，平方探测不是简单地跳过一个固定的步数，而是跳过“探测次数的平方”的步数，即 $1, 4, 9, \dots$ 步。 -- **插入元素**：若哈希函数 $f_1(x)$ 出现冲突，则尝试 $f_2(x)$ ，以此类推，直到找到空位后插入元素。 -- **查找元素**：在相同的哈希函数顺序下进行查找，直到找到目标元素时返回；或遇到空位或已尝试所有哈希函数，说明哈希表中不存在该元素，则返回 $\text{None}$ 。 +平方探测通主要具有以下优势。 + +- 平方探测通过跳过平方的距离，试图缓解线性探测的聚集效应。 +- 平方探测会跳过更大的距离来寻找空位置，有助于数据分布得更加均匀。 + +然而，平方探测也并不是完美的。 + +- 仍然存在聚集现象，即某些位置比其他位置更容易被占用。 +- 由于平方的增长，平方探测可能不会探测整个哈希表，这意味着即使哈希表中有空桶，平方探测也可能无法访问到它。 + +### 3.   多次哈希 + +多次哈希使用多个哈希函数 $f_1(x)$、$f_2(x)$、$f_3(x)$、$\dots$ 进行探测。 + +- **插入元素**：若哈希函数 $f_1(x)$ 出现冲突，则尝试 $f_2(x)$ ，以此类推，直到找到空桶后插入元素。 +- **查找元素**：在相同的哈希函数顺序下进行查找，直到找到目标元素时返回；或当遇到空桶或已尝试所有哈希函数，说明哈希表中不存在该元素，则返回 $\text{None}$ 。 与线性探测相比，多次哈希方法不易产生聚集，但多个哈希函数会增加额外的计算量。 +!!! tip + + 请注意，开放寻址（线性探测、平方探测和多次哈希）哈希表都存在“不能直接删除元素”的问题。 + ## 6.2.3   编程语言的选择 -Java 采用链式地址。自 JDK 1.8 以来，当 HashMap 内数组长度达到 64 且链表长度达到 8 时，链表会被转换为红黑树以提升查找性能。 +各个编程语言采取了不同的哈希表实现策略，以下举几个例子。 -Python 采用开放寻址。字典 dict 使用伪随机数进行探测。 - -Golang 采用链式地址。Go 规定每个桶最多存储 8 个键值对，超出容量则连接一个溢出桶；当溢出桶过多时，会执行一次特殊的等量扩容操作，以确保性能。 +- Java 采用链式地址。自 JDK 1.8 以来，当 HashMap 内数组长度达到 64 且链表长度达到 8 时，链表会被转换为红黑树以提升查找性能。 +- Python 采用开放寻址。字典 dict 使用伪随机数进行探测。 +- Golang 采用链式地址。Go 规定每个桶最多存储 8 个键值对，超出容量则连接一个溢出桶。当溢出桶过多时，会执行一次特殊的等量扩容操作，以确保性能。 diff --git a/chapter_hashing/hash_map.md b/chapter_hashing/hash_map.md index 011b1540d..ef90039b5 100755 --- a/chapter_hashing/hash_map.md +++ b/chapter_hashing/hash_map.md @@ -1137,7 +1137,6 @@ index = hash(key) % capacity print() { let pairSet = this.entries(); for (const pair of pairSet) { - if (!pair) continue; console.info(`${pair.key} -> ${pair.val}`); } } @@ -1230,7 +1229,6 @@ index = hash(key) % capacity public print() { let pairSet = this.entries(); for (const pair of pairSet) { - if (!pair) continue; console.info(`${pair.key} -> ${pair.val}`); } } diff --git a/chapter_heap/heap.md b/chapter_heap/heap.md index 8a77a5a8e..ef7e30d56 100644 --- a/chapter_heap/heap.md +++ b/chapter_heap/heap.md @@ -1151,7 +1151,6 @@ comments: true while (true) { // 判断节点 i, l, r 中值最大的节点，记为 ma int l = left(i), r = right(i), ma = i; - // 若节点 i 最大或索引 l, r 越界，则无须继续堆化，跳出 if (l < size() && maxHeap[l] > maxHeap[ma]) ma = l; if (r < size() && maxHeap[r] > maxHeap[ma]) diff --git a/chapter_stack_and_queue/queue.md b/chapter_stack_and_queue/queue.md index 9ebdd3c8d..d638cf9e0 100755 --- a/chapter_stack_and_queue/queue.md +++ b/chapter_stack_and_queue/queue.md @@ -1107,7 +1107,7 @@ comments: true // 拷贝链表中的数据到数组 int i; ListNode *node; - for (i = 0, node = queue->front; i < queue->queSize && queue->front != queue->rear; i++) { + for (i = 0, node = queue->front; i < queue->queSize; i++) { arr[i] = node->val; node = node->next; } diff --git a/chapter_tree/avl_tree.md b/chapter_tree/avl_tree.md index 71157f0ab..80b745cb0 100644 --- a/chapter_tree/avl_tree.md +++ b/chapter_tree/avl_tree.md @@ -34,10 +34,10 @@ AVL 树既是二叉搜索树也是平衡二叉树，同时满足这两类二叉 class TreeNode: """AVL 树节点类""" def __init__(self, val: int): - self.val: int = val # 节点值 - self.height: int = 0 # 节点高度 - self.left: Optional[TreeNode] = None # 左子节点引用 - self.right: Optional[TreeNode] = None # 右子节点引用 + self.val: int = val # 节点值 + self.height: int = 0 # 节点高度 + self.left: TreeNode | None = None # 左子节点引用 + self.right: TreeNode | None = None # 右子节点引用 ``` === "C++" diff --git a/chapter_tree/binary_tree.md b/chapter_tree/binary_tree.md index 2eff4e1e8..180568518 100644 --- a/chapter_tree/binary_tree.md +++ b/chapter_tree/binary_tree.md @@ -12,9 +12,9 @@ comments: true class TreeNode: """二叉树节点类""" def __init__(self, val: int): - self.val: int = val # 节点值 - self.left: Optional[TreeNode] = None # 左子节点引用 - self.right: Optional[TreeNode] = None # 右子节点引用 + self.val: int = val # 节点值 + self.left: TreeNode | None = None # 左子节点引用 + self.right: TreeNode | None = None # 右子节点引用 ``` === "C++" diff --git a/overrides/home.html b/overrides/home.html deleted file mode 100644 index 3ad794287..000000000 --- a/overrides/home.html +++ /dev/null @@ -1,417 +0,0 @@ - -{% extends "main.html" %} - - -{% block tabs %} - {{ super() }} - - - - - -
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