Назад к вопросам
Middle
250
questionbank
Какие вам знакомы методы разрешения коллизий?
Sobes Copilot
Получайте ответы в реальном времени
Ответ от нейросети
sobes.tech AI
-
Открытая адресация (open addressing): при коллизии ищется альтернативная свободная позиция в таблице с помощью различных стратегий:
- Линейное исследование (linear probing): последовательное исследование ячеек с постоянным шагом.
// Пример линейного исследования func (ht *HashTable) get(key int) (int, bool) { index := ht.hash(key) for i := 0; i < ht.size; i++ { probeIndex := (index + i) % ht.size if ht.table[probeIndex].key == key && ht.table[probeIndex].occupied { return ht.table[probeIndex].value, true } if !ht.table[probeIndex].occupied && ht.table[probeIndex].value == 0 /* предполагаем, что 0 означает пустоту */ { return 0, false // Не найдено } } return 0, false // Таблица заполнена }- Квадратичное исследование (quadratic probing): исследование ячеек с возрастающим квадратичным шагом ($i^2$).
- Двойное хеширование (double hashing): использование второй хеш-функции для определения шага исследования.
-
Метод цепочек (separate chaining): каждая ячейка таблицы хеширования содержит указатель на связный список (или другую структуру данных), в который добавляются элементы с одинаковым хешем.
type Node struct {
key int
value int
next *Node
}
type HashTableChain struct {
table []*Node
size int
}
func (ht *HashTableChain) get(key int) (int, bool) {
index := ht.hash(key)
currentNode := ht.table[index]
for currentNode != nil {
if currentNode.key == key {
return currentNode.value, true
}
currentNode = currentNode.next
}
return 0, false
}
- Хеширование Кукушки (Cuckoo hashing): использование двух или более хеш-функций. При вставке элемента он помещается в первую свободную ячейку, определенную одной из хеш-функций. Если обе ячейки заняты, один из существующих элементов "выталкивается" в альтернативное место, определенное его второй хеш-функцией.
Сравнение методов:
| Метод | Преимущества | Недостатки |
|---|---|---|
| Открытая адресация | Экономия памяти (нет указателей), лучшее локальное хранение | Чувствительность к коэффициенту заполнения, проблема "кластеризации" |
| Метод цепочек | Меньше чувствительность к коэффициенту заполнения, простота реализации | Дополнительные затраты памяти на указатели, потенциально более низкое кэш-попадание |
| Хеширование Кукушки | Гарантированное время поиска O(1) в среднем | Более сложная реализация, потенциальная проблема циклов при вставке |