Question

我正在编写只使用整数的双哈希表。

unsigned int DoubleHashTable::HashFunction1(unsigned int const data)
{
   return (data % GetTableSize());
}

unsigned int DoubleHashTable::HashFunction2(unsigned int const data, unsigned int count)
{
   return ((HashFunction1(data) + count * (5 - (data % 5)) % GetTableSize()));
}

并尝试使用SetData（）

将数据插入表中

void DoubleHashTable::SetData(unsigned int const data)
{
   unsigned int probe = HashFunction1(data);

   if (m_table[probe].GetStatus())
   {
      unsigned int count = 1;
      while (m_table[probe].GetStatus() && count <= GetTableSize())
      {
         probe = HashFunction2(data, count);
         count++;
      }
   }

   m_table[probe].Insert(data);
}

将100个整数项放入大小为100的表后，表显示一些索引保留为空白。我知道，这将是最坏情况下的O（N）。我的问题是，项目应插入表中，没有空白空间，即使是最糟糕的搜索时间，对吗？我无法找到我的功能问题。

其他问题。有众所周知的散列算法和双散列的目的是尽可能减少碰撞，H2（T）是H1（T）的备份。但是，如果众所周知的哈希算法（如MD5，SHA和其他，我不是在谈论安全性，只是众所周知的算法）更快更好地分发，为什么我们需要双重哈希？

谢谢！

Answer 1

测试散列函数时，可能会与某些病理输入发生高冲突（=破坏散列函数的那些）。这些输入可以通过反转哈希函数来发现，哈希函数可以导致某些attacks（这是real concern，因为互联网路由器的哈希表空间有限）。即使没有对手，在特定输入之后这样的哈希表的查找时间可以增长，甚至在最坏的情况下变为线性。

双重散列是一种解决哈希冲突的方法，以尝试来解决病理输入的线性增长问题。 Linear probing或open addressing是受欢迎的选择。但是，在这些情况下，输入的数量必须远远低于表的大小，除非您的哈希表可以动态增长。

回答你的第二个问题（现在你已经自己修复了代码），简而言之，双哈希更适合小哈希表，单哈希更适合大型哈希表。

Double Hashing vs Linear Hashing

1 个答案: