Реферат: Хеш-функции
До сих пор мы рассматривали методы поиска, основанные на сравнении данного аргумента K с имеющимися в таблице ключами или на использовании его цифр для управления процессом разветвления. Но есть и третий путь: не рыскать вокруг да около, а произвести над K некоторое арифметическое вычисление и получить функцию f(K), указывающую адрес в таблице, где хранится K и ассоциированная с ним информация.
К сожалению, находить подобные функции f(K) довольно сложно.
Функции, дающие неповторяющиеся значения, неожиданно редки даже в случае довольно большой таблицы. Например, знаменитый парадокс дней рождения утверждает, что, если в комнате присутствует не менее 23 человек, имеется хороший шанс на то, что у двух из них совпадет день рождения! Иными словами, если мы выбираем случайную функцию, отображающую 23 ключа в 365-элементную таблицу, то с вероятностью 0.4927 (менее половины) все ключи попадут в разные места.
Разумеется, такой метод имеет существенный недостаток, ибо содержимое таблицы должно быть известно заранее; добавление хотя бы одного ключа может все испортить, и нам придется начинать фактически на пустом месте.
Можно получить гораздо более гибкий метод, если отбросить идею
однозначности, допуская совпадения значений f(K) для различных
аргументов, и использовать особый метод разрешения неопределенности после вычисления f(K).
Наши рассмотрения приводят к широко известному классу методов, обычно называемых хешированием или рассеянной памятью. Английский
глагол "to hash" имеет смысл нарезать, раскрошить что-либо или сделать из этого месиво; идея хеширования состоит в том, чтобы взять некоторые характеристики ключа и использовать полученную частичную информацию в качестве основы поиска. Мы вычисляем хеш-функцию h(K) и берем это значение в качестве адреса начала поиска.
Парадокс дней рождения служит для нас предостережением, что, вероятно, найдутся различные ключи Ki ¹ Kj , для которых h(Ki )=h(Kj ). Подобное событие называется коллизией; для разрешения коллизий были разработаны интересные подходы. Чтобы использовать рассеянную таблицу, программист должен принять два почти независимых решения: он должен выбрать хеш-функцию h(K) и метод разрешения коллизий. Эти два аспекта задачи поиска мы и рассмотрим по очереди.
Хеш-функции. Для определенности будем полагать, что хеш-функция h(K) имеет не более M различных значений и, что эти значения удовлетворяют условию
0£ h(K)<M (1)
для всех ключей K. В реальном файле много почти одинаковых ключей,
поэтому желательно выбрать хеш-функцию, рассеивающую их по таблице. Это важно для уменьшения числа коллизий.
Теоретически невозможно так определить хеш-функцию, чтобы она создавала случайные данные из неслучайных реальных файлов. Но на практике нетрудно сделать достаточно хорошую имитацию случайности, используя простые арифметические действия. На самом деле мы можем поступить даже лучше, выявляя неслучайные свойства реальных данных и строя на их основе хеш-функцию, дающую меньше коллизий; чем когда имеются истинно случайные ключи.
Рассмотрим, например, случай десятизначных ключей на десятичном компьютере. Сам собой напрашивается следующий способ выбора хеш-функции: положить M равным, скажем, 1000, а в качестве h(K) взять три цифры, выбранные примерно из середины 20-значного произведения K*K. Казалось бы, это должно давать довольно равномерное распределение значений между 000 и 999 с низкой вероятностью коллизий. В самом деле, эксперименты с реальными данными показали, что такой метод "середины квадрата" неплох при условии, что ключи не содержат много левых или правых нулей подряд.
Выяснилось, однако, что существуют более надежные и простые способы способы задания хеш-функций.
Многочисленные проверки реальных файлов выявили очень хорошую работу двух основных типов хеш-функций. Один из них основан на делении, а другой на умножении.
Метод деления особенно прост: используется остаток от деления на M
h(K)=K mod M. (2)
В этом случае, очевидно, некоторые значения M много лучше других.Например, если M - четное число, то значение h(K) будет четным при четном K и нечетным в противном случае; часто это приводит к значительным смещениям данных. Совсем плохо брать M равным степени основания системы счисления ЭВМ, так как тогда h(K) дает нам правые значащие цифры K (K mod M не зависит от других цифр). Аналогично, M не должно быть кратно 3, ибо буквенные ключи, отличающиеся друг от друга лишь порядком букв, могли бы дать значения функции, разность между которыми кратна 3. (Причина кроется в том, что 10n mod 3= 4n mod 3= 1.) Вообще мы хотели бы избежать значений M, делящих rk ± a , где k и a -небольшие числа, а r-"основание системы счисления" для множества используемых литер
(обычно r =64, 256 и 100), так как остаток от деления на такие
значения M обычно оказываются простой суперпозицией цифр ключа.
Наши рассмотрения подсказывают, что лучше всего взять в качестве M такое простое число, чтобы rk ¹ ± a ( mod M ) при
небольших k и a. Практически во всех случаях, этот выбор оказывается вполне удовлетворительным. M=1009 => h(K) вычисляется следующим образом
rX ← K
rA ← 0 (3)
rA ← K mod 1009
Мультипликативную схему хеширования также легко реализовать, но несколько труднее описать, так как нужно представить, что мы работаем с дробями, а не с целыми числами. Пусть w есть размер машинного слова; целое число A можно рассматривать как дробь A/w, если мысленно поставить десятичную (или двоичную) точку слева от машинного слова, в котором записано A. Метод состоит в том, чтобы выбрать A взаимно простым с w и положить
--> ЧИТАТЬ ПОЛНОСТЬЮ <--