h1. Tabele hash - scurta prezentare

(Categoria _Structuri de date_, Autor _Giurgea Mihnea_)

(Categoria _Structuri de date_, Autor _Mihnea Giurgea_)

(toc){width: 20em}*{text-align:center;} *Continut*
* 'Scopul tabelelor de dispersie':tabele-hash-scurta-prezentare#scop

h2(#standard_hashing). Standard hashing

Primul pas in a rezolva problema memoriei este de a folosi $O(N)$ memorie in loc de $O(|U|)$, unde $N$ este numarul de elemente adaugate in hash. Astfel, un element cu cheia $k$ nu va fi memorat in locatia $k$, ci $h(k)$, unde $h: U -> {0, 1, ..., N-1}$ - o functie aleasa aleator, dar determinista ({$h(x)$} va returna mereu aceeasi valoare in cursul rularii unui program). Daca functia este aleasa aleator, elementele vor fi "imprastiate" in hash in mod egal. Ideal ar fi ca fiecare element sa fie stocat in locatia lui. Acest lucru insa nu este posibil, pentru ca $N < |U|$ si, deci, de multe ori mai multe elemente vor fi repartizate in aceeasi locatie. Aceasta problema se numeste coliziune.

Primul pas in a rezolva problema memoriei este de a folosi $O(N)$ memorie in loc de $O(|U|)$, unde $N$ este numarul de elemente adaugate in hash. Astfel, un element cu cheia $k$ nu va fi memorat in locatia $k$, ci $h(k)$, unde $h: U -> {0, 1, ..., N-1}$ - o functie aleasa aleator, dar determinista ({$h(x)$} va returna mereu aceeasi valoare pentru un anumit $x$ in cursul rularii unui program). Daca functia este aleasa aleator, elementele vor fi "imprastiate" in hash in mod egal. Ideal ar fi ca fiecare element sa fie stocat singur in locatia lui. Acest lucru insa nu este posibil, pentru ca $N < |U|$ si, deci, de multe ori mai multe elemente vor fi repartizate in aceeasi locatie. Aceasta problema se numeste coliziune.

Cum rezolvam coliziunile?

h2(#concluzie). In loc de concluzie

Desi o tabela hash poate fi implementata in diverse moduri (cu pointeri sau fara, cu mai multa sau mai putina memorie etc), nu pentru toate situatiile e la fel de usor de ales o functia eficienta. Implementarile mai complexe necesita mai multe sapaturi dupa functii bune. Iar de multe ori se prefera implementari concise si clare in locul celor stufoase care maresc eficienta, dar nu suficient. De aceea, cel mai frecvent mod de tratare al coliziunilor ramane inlantuirea. Mai multe detalii despre acesta, precum si anumite precizari despre cum sa alegi o functie hash buna in cazul diverselor tipuri de date, gasiti in articolul 'Tabele hash - prezentare detaliata':tabele-hash-prezentare-detaliata preluat din cartea "Psihologia concursurilor de informatica" a lui Catalin Francu.

Desi o tabela hash poate fi implementata in diverse moduri (cu pointeri sau fara, cu mai multa sau mai putina memorie etc), nu pentru toate situatiile e la fel de usor de ales o functie eficienta. Implementarile mai complexe necesita mai multe sapaturi dupa functii bune. Iar de multe ori se prefera implementari concise si clare in locul celor stufoase care maresc eficienta, dar nu suficient. De aceea, cel mai frecvent mod de tratare al coliziunilor ramane inlantuirea. Mai multe detalii despre acesta, precum si anumite precizari despre cum sa alegi o functie hash buna in cazul diverselor tipuri de date, gasiti in articolul 'Tabele hash - prezentare detaliata':tabele-hash-prezentare-detaliata preluat din cartea "Psihologia concursurilor de informatica" a lui Catalin Francu. In acelasi articol gasiti si o lista de aplicatii pentru aceasta structura de date eficienta.

3687