Одним из основных недостатков последовательного поиска является зависимость времени доступа к различным элементам множества A. Как упоминалось выше, основной Причиной этого является отсутствие структурированности множества. С другой стороны массив является структурой, позволяющей, организовать прямой доступ к элементу при наличии его индекса. Но поскольку поиск обычно ведется по значению элемента, возникает задача преобразования значения элемента в индекс его местонахождения. Выше было описано, как с такой задачей справляются деревья поиска. Эта задача может быть решена при помощи специальных таблиц, преобразующих значения элементов в индексы, но тогда надо уметь решать задачу поиска в этих таблицах, и образуется заколдованный круг. Промежуточным вариантом является индексно-последовательный доступ, когда множество A представляется в виде набора подмножеств и существует функция отображающая значение каждого элемента из A в индекс подмножества его содержащего. При такой организации множества, поиск элемента может быть сведен к поиску соответствующего подмножества с дальнейшим перебором в некотором порядке его элементов.
4.4.1. Открытое хеширование. Одной из реализаций такой идеи является таблица, строкам которой приписаны подмножества множества A. Множества элементов, приписанных различным строкам таблицы, не пересекаются и каждый элемент множества A принадлежит некоторой строке. Пусть строки таблицы пронумерованы и номера лежат в интервале от 0 до d -1. Положим D = {0,1,..., d -1}. Пусть далее задана некоторая функция h: A U B -> D 34, которая называется функцией хеширования. Решение задачи поиска b € A сводится к вычислению значения h (b) с дальнейшей проверкой предиката P (a, b) для элементов соответствующей строки. Наиболее часто используемой структурой для представления элементов строки h (b) A является последовательный список или массив. Сочетание прямого и последовательного доступа представляет определенный компромисс между временем и объемом памяти. При этом число подмножеств множества A является параметром алгоритма хеширования, выбор которого позволяет поддерживать необходимое соотношение между показателями времени и объема памяти. Ниже приведен пример хеш-таблицы, в которой подмножества заданы списками:
Временная сложность одной операции поиска в худшем случае выражается как сумма T (h (b)) + max h (b) T (A h (b)), где первый член суммы является временем вычисления значения h (b), а T (A h (b))- временем поиска элемента b в строке h (b) A. Поскольку при неудачном распределении все элементы могут попасть в один класс, то временная сложность поиска в худшем случае составляет O (n), где n - число элементов множества A 35. Понятно, что минимизация общего времени поиска связана с минимизацией каждого слагаемого суммы T (h (b)) + max d€D T (A d). Поскольку T (A d) прямо пропорционально числу элементов множества A d, то хорошие алгоритмы хеширования должны минимизировать мощность A d. Гораздо больший интерес представляет среднее время поиска. Оказывается при выполнении некоторых предположений (а именно, если значения хеш-функции равномерно распределены по позициям таблицы) можно оценить среднее время поиска элемента в таблице. Число a = n / d называется коэффициентом заполнения таблицы.
Тогда верна
Продолжение 26
Теорема [4] При равномерном хешировании среднее время успешного поиска в хеш- таблице с цепочками равно O (1+a), где a - коэффициент заполнения. Из теоремы следует, что когда количество позиций в хеш-таблице пропорционально числуключей среднее время поиска можно свести к O (1). При использовании двустороннихсписков среднее время добавления и удаления элемента в хеш-таблицу также оцениваетсякак O (1). Поэтому среднее время выполнения любой словарной операции (впредположении равномерного хеширования) равно O (1).Поскольку два разных элемента 1 a и 2 a попадают в одну строку таблицы в случае h (a1) = h(a2), то следуя [14] назовем такую ситуацию коллизией. Поскольку разрешениеколлизий требует дополнительного времени, при выборе подходящей хеш-функциируководствуются требованиями:
1. для любого b € B время вычисления h (b) должно быть небольшим;
2. число коллизий должно быть минимальным.
Выбор подходящей функции, удовлетворяющей этим условиям, является достаточно сложной задачей. Подбор функции хеширования во многом зависит от элементов множества A. При условии, что ключевые параметры элементов множеств A и B описываются натуральными числами, можно положить h (a) = a (mod d). Такая функция дает достаточно неплохие результаты при простых значениях d. Если A является множеством строк, то в качестве функции хеширования можно рассмотреть функцию, задаваемую процедурой
Function h(a: string): 0..d-1;
Var i, sum: integer;
begin
sum:=0;
for i=0 to length(a) do
sum:=sum+ord(a[i]);
h:=sum mod d;
end
Функция суммирует коды букв из строки a с последующим вычислением остатка по модулю простого числа d. Однако, как показывает анализ, это неудачный пример функции хеширования. В самом деле, если A состоит из строк, начинающихся с одинаковых префиксов и имеющих одинаковые суффиксы, например строк вида str1+nom+str2, где nom – цифровая строка от нуля до d -1, то распределение значений функции h будет крайне неравномерным. Значения функции h заполнят только около трети значений множества D = {0,1,..., d -1}. Объясняется это тем, что константные части строк (str1 и str2) не влияют на число различных значений функции h, а т олько производят сдвиг этих значений внутри D, а сумма цифр чисел от 0 до d -1 принимает ограниченное число значений. Для достижения равномерности можно использовать алгоритмы порождения равномерно распределенных псевдослучайных чисел [14, т.2]. В частности, в [7] предлагается использовать следующую функцию: Пусть d не является степенью числа 10, элементы исходного множества определяются числами из интервала 0,1,2,..., K. Пусть C такое число, что dC 2 примерно равно K 2. Положим h (m) = | m 2 / C | mod d, где | x | - целая часть числа x. Для символьных строк можно рассматривать представление строки в позиционной системе счисления с основанием 256, где каждому символу строки сопоставляется его двоичный код. Тогда в качестве значения m можно выбрать значение числа в системе счисления с основанием 256. Например, строке 'abcd' соответствует число ord (a) q 3 + ord (b) q 2 + ord (c) q + ord (d) при q = 256.
