前言
哈希表是一种 非常重要的数据结构，几乎所有的编程语言都有 直接或者间接 的应用这种数据结构。
很多学习编程的人一直搞不懂哈希表到底是如何实现的，在这一章中，我们就一点点来实现一个自己的哈希表。通过实现来理解哈希表背后的原理和它的优势。
1. 哈希表介绍和特性
哈希表通常是基于数组进行实现的，相对于数组，他有很多优势：
- 他可以提供非常快速的 插入-删除-查找 操作
- 无论多少数据，插入和删除都接近常量的时间：即
O(1)的时间复杂度 - 哈希表的速度比 树还要快，基本可以瞬间查找到想要的元素
- 哈希表相对于树来说编码要容易很多
PS: 树也是一种基础的数据结构，js 中没有树，我们下一章就会讲树
哈希表相对于数组的一些不足：
- 哈希表中的数据没有顺序，所以不能以一种固定的方式来遍历其中的元素
- 通常情况下，哈希表中的
key是不允许重复的。
那么哈希表到底是什么？
我们上面说了哈希表的优势和不足，似乎还是没说它到底长什么样子？
这也是哈希表不好理解的地方，它不像数组、链表和树等可通过图形的形式表示其结构和原理。
哈希表结构就是数组，但它神奇之处在于对下标值的一种变换，这种变换我们可以称之为哈希函数，通过哈希函数可以获取HashCode。
2. 哈希表的一些概念
- 哈希化：将大数字转化成数组范围内下标的过程，称之为哈希化；
- 哈希函数：我们通常会将单词转化成大数字，把大数字进行哈希化的代码实现放在一个函数中，该函数就称为哈希函数；
- 哈希表：对最终数据插入的数组进行整个结构的封装，得到的就是哈希表。
仍然需要解决的问题：
- 哈希化过后的下标依然可能重复，如何解决这个问题呢？这种情况称为冲突，冲突是不可避免的，我们只能解决冲突。
3. 地址冲突解决方案
解决冲突常见的两种方案：
3.1 方案一：链地址法
如下图所示：
- 链地址法解决冲突的办法是每个数组单元中存储的不再是单个数据，而是一个链条
- 这个链条使用什么数据结构呢？常见的是数组或者链条
- 比如链表，也就是每个数组单元中存储着一个链表。一旦发现重复，将重复的元素插入到链表的首端或者末端即可。
- 当查询时，先根据哈希化后的下标值找到对应的位置，再取出链表，依次查询要寻找的数据
数组还是链表？
- 数组或者链表在这其实都可以，效率上也差不多
- 因为根据哈希化的
index找出这个数组或者链表时，通常就会使用线性查找，这个时候数组和链表的效率是差不多的。 - 当然在某些实现中，会将新插入的数据放在数组或者链表的最前面，因为觉得新插入的数据用于取出的可能性更大
- 这种情况最好采用链表，因为数组在首位插入数据是需要所有其他项后移的，链表就没有这样的问题
3.2 方案二：开放地址法
开放地址法的主要工作方式是寻找空白的单元格来放置冲突的数据项。（了解即可，现在很少用到了）
据探测空白单元格位置方式的不同，可分为三种方法：
- 线性探测：如果发现要插入的位置已经被占据，则
+1，直到探测到空白位置 - 二次探测：二次探测就是在线性探测的基础上把步长修改了（
+1 +4 +9） - 再哈希法：如果发现要插入的位置已经被占据，通过算法将这个位置再次哈希化，直到得到新的位置没被占据
4. 哈希函数代码实现
好的哈希函数应该尽可能的让计算的过程变得简单，提高计算的效率。
- 哈希表的主要优点是它的速度，所以在速度上不能满足，那么就打不到设计的目的了。
- 提高速度的一个办法就是让哈希函数中尽量少的有乘法和除法。因为它们的性能是比较低的。
设计好的哈希函数应该具有的优点：
- 快速的计算（霍纳法则）
- 均匀的分布
下面我们就来实现一个哈希函数：
function hashFunc(key: string, max: number): number {
// 1. 计算 hashCode cats => 60337 （27为底的时候）
let hashCode = 0;
const length = key.length;
for (let i = 0; i < length; i++) {
// 霍纳法则计算 hashCode
hashCode = 31 * hashCode + key.charCodeAt(i);
}
// 2. 求出索引值
const index = hashCode % max;
return index;
}
5. 哈希表封装
经过前面这么多内容的铺垫，我们现在终于可以真正实现自己的哈希表了
5.1 整体框架 v1 版
class HashTable<T = any> {
// 创建一个数组，用来存放链地址法中的链
storage: [string, T][][] = [];
// 定义数组的长度
private length: number = 7;
// 记录已经存放元素的个数
private count: number = 0;
}
在上面代码中，我们定义了三个属性
storage：创建一个数组，用来存放链地址法中的链length：定义数组的长度count：记录已经存放元素的个数
5.2 添加 put 方法 v2 版
put 方法的作用是插入&修改数据
在哈希表中，插入和修改操作是同一个函数。
- 因为，当使用者传入一个
<key,value>时 - 如果原来不存在该
key，那么就是插入操作 - 如果已经存在该
key，那么就是修改操作
put(key: string, value: T) {
// 1.根据key 获取数组中对应的索引值
const index = this.hashFunc(key, this.length);
// 2. 取出索引值对应位置的数组
let bucket = this.storage[index];
// 3. 判断 bucket 是否有值
if (!bucket) {
bucket = [];
this.storage[index] = bucket;
}
// 4. 确定已经有一个数组了，但是数组中是否已经存在 key 时不确定的
let isUpdate = false;
for (let i = 0; i < bucket.length; i++) {
const tuple = bucket[i];
const tupleKey = tuple[0];
if (tupleKey === key) {
// 修改/更新的操作
tuple[1] = value;
isUpdate = true;
}
}
// 5. 如果上面的代码没有进行覆盖，那么在该位置进行添加
if (!isUpdate) {
bucket.push([key, value]);
this.count++
}
}
测试：
const hashTable = new HashTable();
hashTable.put("aaa", 200);
hashTable.put("bbb", 300);
hashTable.put("ccc", 400);
上面 hashTable 的结构可以用下图来表示：（aaa、bbb、ccc 可能在一个 bucket 中，也可能不在，具体要看哈希函数得到的 index）
5.3 添加 get 方法 v3 版
get 方法的作用是根据 key 获取对应的值
get(key: string): T | undefined {
// 1. 根据 key 获取索引值 index
const index = this.hashFunc(key, this.length);
// 2. 获取 bucket（桶）
const bucket = this.storage[index];
if (!bucket) return undefined;
// 3. 对 bucket 进行遍历
for (let i = 0; i < bucket.length; i++) {
const tuple = bucket[i];
const tupleKey = tuple[0];
const tupleValue = tuple[1];
if (tupleKey === key) {
return tupleValue;
}
}
return undefined;
}
测试：
get(key: string): T | undefined {
// 1. 根据 key 获取索引值 index
const index = this.hashFunc(key, this.length);
// 2. 获取 bucket（桶）
const bucket = this.storage[index];
if (!bucket) return undefined;
// 3. 对 bucket 进行遍历
for (let i = 0; i < bucket.length; i++) {
const tuple = bucket[i];
const tupleKey = tuple[0];
const tupleValue = tuple[1];
if (tupleKey === key) {
return tupleValue;
}
}
return undefined;
}
5.4 添加 delete 方法 v4 版
delete 方法的作用是根据 key 删除对应的值
delete(key: string): T | undefined {
// 1. 获取索引值的位置
const index = this.hashFunc(key, this.length);
// 2. 获取 bucket（桶）
const bucket = this.storage[index];
if (!bucket) return undefined;
// 3. 对 bucket 进行遍历
for (let i = 0; i < bucket.length; i++) {
const tuple = bucket[i];
const tupleKey = tuple[0];
const tupleValue = tuple[1];
if (tupleKey === key) {
bucket.splice(i, 1);
this.count--;
return tupleValue;
}
}
return undefined;
}
测试：
const hashTable = new HashTable();
hashTable.put("aaa", 200);
hashTable.put("bbb", 300);
hashTable.put("ccc", 400);
hashTable.delete('aaa')
console.log(hashTable.get("aaa")); // undefined
console.log(hashTable.get("bbb")); // 300
console.log(hashTable.get("ccc")); // 400
6. 哈希表的自动扩容
目前，我们是将所有的数据项放在长度为 7 的数组中，因为我们使用的是链地址法，loadFactor 可以大于 1，所以这个哈希表是可以无限制的插入新数据的。
但是，随着数据量的增多，每一个 index 对应的 bucket 会越来越长，也就造成效率的降低，所以在合适的情况对数组进行扩容是很有必要的。
loadFactor 译为装载因子。装载因子用来衡量 HashMap 满的程度
如何进行扩容？
扩容可以简单的将容量增大两倍，但是这种情况下，所有的数据项一定要同时进行修改（重新调用哈希函数）
1. 调整代码，添加 resize 方法
private resize(newLength) {
// 设置新的长度
this.length = newLength;
// 获取原来所有的数据，并且重新放入到新的容量数组中
// 1. 对数据进行的初始化操作
const oldStorage = this.storage;
this.storage = [];
this.count = 0;
// 2. 获取原来数据，放入新的数组中
oldStorage.forEach((bucket) => {
if (!bucket) return;
for (let i = 0; i < bucket.length; i++) {
const tuple = bucket[i];
this.put(tuple[0], tuple[1]);
}
});
}
上面的 resize 方法的作用就对 哈希表进行扩容，但是我们应该如何使用 resize 方法呢?
答案就是，我们可以在 put 和 delete 方法的最后判断一下当前哈希表的 loadFactor，比如：
- 当
loadFactor大于0.75时，对哈希表进行两倍的扩容 - 当
loadFactor小于0.25时，对哈希表进行两倍的缩容
2. 修改 put 方法
put(key: string, value: T) {
// 1.根据key 获取数组中对应的索引值
const index = this.hashFunc(key, this.length);
console.log({ index });
// 2. 取出索引值对应位置的数组
let bucket = this.storage[index];
// 3. 判断 bucket 是否有值
if (!bucket) {
bucket = [];
this.storage[index] = bucket;
}
// 4. 确定已经有一个数组了，但是数组中是否已经存在 key 时不确定的
let isUpdate = false;
for (let i = 0; i < bucket.length; i++) {
const tuple = bucket[i];
const tupleKey = tuple[0];
if (tupleKey === key) {
// 修改/更新的操作
tuple[1] = value;
isUpdate = true;
}
}
// 5. 如果上面的代码没有进行覆盖，那么在该位置进行添加
if (!isUpdate) {
bucket.push([key, value]);
this.count++;
+ // 发现 loadFactor 比例已经大于 0.75，那么就直接扩容
+ const loadFactor = this.count / this.length;
+ if (loadFactor > 0.75) {
+ this.resize(this.length * 2);
+ }
}
}
3. 修改 delete 方法
delete(key: string): T | undefined {
// 1. 获取索引值的位置
const index = this.hashFunc(key, this.length);
// 2. 获取 bucket（桶）
const bucket = this.storage[index];
if (!bucket) return undefined;
// 3. 对 bucket 进行遍历
for (let i = 0; i < bucket.length; i++) {
const tuple = bucket[i];
const tupleKey = tuple[0];
const tupleValue = tuple[1];
if (tupleKey === key) {
bucket.splice(i, 1);
this.count--;
+ // 发现 loadFactor 比例已经小于 0.75，那么就直接缩容
+ const loadFactor = this.count / this.length;
+ if (loadFactor < 0.25 && this.length > 7) {
+ this.resize(Math.floor(this.length / 2));
+ }
return tupleValue;
}
}
return undefined;
}
测试：
const hashTable = new HashTable();
hashTable.put("aaa", 200);
hashTable.put("bbb", 300);
hashTable.put("ccc", 400);
hashTable.put("ddd", 500);
hashTable.put("eee", 600);
console.log(hashTable.storage.length); // 7
hashTable.put("fff", 600);
console.log(hashTable.storage.length); // 14
hashTable.delete("fff");
hashTable.delete("eee");
console.log(hashTable.storage.length); // 14
hashTable.delete("ddd");
console.log(hashTable.storage.length); // 7以上就是TypeScript 基础数据结构哈希表 HashTable教程的详细内容，更多关于TypeScript 数据结构HashTable的资料请关注编程网其它相关文章！
