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19、HashTable（哈希）、位图的实现和布隆过滤器的介绍

news 来源：原创 2025/8/5 23:17:29

一、了解哈希【散列表】

1、哈希的结构

在这里插入图片描述

  • 在STL中，HashTable是一个重要的底层数据结构, 无序关联容器包括unordered_set, unordered_map内部都是基于哈希表实现
    • 哈希表又称散列表，一种以「key-value」形式存储数据的数据结构。
    • 哈希函数：负责将任意大小的输入映射到固定大小的输出，即哈希值。
      • 这个哈希值作用：是放在在数组中存储键值对的索引。
    • 哈希冲突：由于哈希函数的映射不是一对一的，可能会出现两个不同的键映射到相同的索引，即冲突 。
  • 解决冲突的方法：
    • 链地址法
    • 开发寻址法
    • 双重哈希

2、哈希函数

  • 定义：将键（任意类型）映射为固定大小的整数（哈希值），决定数据在哈希桶中的存储位置。

可能出现的情况
冲突情况 ：将两个或两个以上的不同key映射到同一地址。

3、hash操作

  • 插入
  • 查找

4、哈希的负载因子【重点】

  • 负载因子 = 存储的元素个数/数组长度
  • 用来形容散列表的存储密度
  • 负载因子越小，冲突越小，负载因子越大，冲突越大。
  • 描述冲突的程度。

5、哈希冲突的解决方法

5.1、链地址法

在这里插入图片描述
方法一：拉链法 （链表法） 将具有相同的addr的key，可以用链表连接。但是负载因子要在合理范围内。

5.2、开发寻址法

方法二：开发寻址法

  • 将所有的数据直接存储在哈希数组中。如果冲突就采用某种算法来改变位置。
    • 算法有多种思路：
    • 比如 i+1，i+2，i+3等等 或者 i^1, i ^ 2 , i ^3等等。但是他们会出现hash聚集，也就是近似值的hash值很接近，那么位置也接近。聚集的话，就会在一片区域内，查找，这片区域数据太多了，时间复杂从O（1）变O（n）。所以可以使用双重哈希解决。 但是负载因子要在合理范围内。
      在这里插入图片描述

6、分布式一致性哈希

6.1、了解

  • 一致性哈希通过环形哈希空间（Hash Ring） 和 虚拟节点（Virtual Nodes） 优化数据分布 。
  • 解决传统哈希表在节点数量变化时导致的全局数据迁移问题（例如模运算哈希的 hash(key) % N，当 N 变化时所有数据需重新分布）。
  • 一致性哈希，当节点增删时，仅影响环上相邻节点的数据，避免全局数据迁移。

6.2、哈希环

  • 将节点和数据通过哈希函数映射到一个环形空间（通常范围为 0 ~ 2^32 - 1）
  • 节点和数据的位置由哈希值决定。

每个数据项沿环顺时针查找最近的节点作为存储位置。

6.3、基本原理

在这里插入图片描述

  • 第一步：
    • 创建哈希环 。
    • 将节点和数据通过哈希函数映射到一个环形空间
  • 第二步：
    • 将数据 a 、b 、c 通过哈希函数确定环上的位置，放上去 。

在这里插入图片描述

  • 第三步
    • 确定a、b、c映射到哪一个节点上 。
    • 按顺时针顺序，将a、b、c映射到离它们最近的节点。

在这里插入图片描述

  • 第四步
    • 新增节点4，放在 1和2之间：仅需将环上相邻节点的部分数据迁移到新节点。

在这里插入图片描述

  • 第五步
    • 删除节点 4 ，把节点4上的数据 a 迁移到 节点2上
      • 移除节点：该节点的数据顺时针迁移到下一个相邻节点。
        在这里插入图片描述

6.4、虚拟节点

在这里插入图片描述

  • 问题：
    • 若物理节点较少，数据可能分布不均【哈希偏移】, 如上图。
    • 哈希偏移:
      • 在一致性哈希中，如果节点数量较少，可能会导致数据分布不均匀，某些节点负载过高，而其他节点负载较低。
  • 解决：
    • 每个物理节点映射多个虚拟节点 。
    • 数据最终存储在虚拟节点对应的物理节点。

虚拟节点的优点

  • 数据分布均匀
    • 虚拟节点将物理节点的负载分散到哈希环的多个位置，避免数据倾斜。
  • 动态扩容
    • 增加物理节点时，只需为其分配虚拟节点，数据迁移量较少。
  • 容错性
    • 删除物理节点时，其虚拟节点对应的数据会迁移到其他物理节点，系统仍然保持平衡。

7、哈希的代码

#include<cstddef>
#include<cstdio>
#include<cstdlib>
#include<sstream>
#include<vector>
#include<functional>
#include<utility>
#include<list>
#include<string>
#include<iostream>
#include<algorithm>
using namespace std;
template<class Key,class Value,class Hash=hash<Key>>
class HashTable{class HashNode{public:Key key;Value value;//从key构造节点，Value使用默认构造explicit HashNode(const Key& key):key(key),value(){}//从key和value构造节点HashNode(const Key&key,const Value& value):key(key),value(value){}//比较运算符，只按key来比较bool operator==(const HashNode& other)const{return key==other.key;}bool operator!=(const HashNode& other)const{return key!=other.key;}bool operator<(const HashNode& other)const{return key<other.key;}bool operator>(const HashNode& other)const{return key>other.key;}bool operator==(const Key& key)const{return this->key==key;}//打印void print ()const{cout<<key<<" "<<value<<" ";}};private:using Bucket = list<HashNode>;//定义桶的类型为存储键的链表vector<Bucket> buckets;       //存储所有桶的动态数组size_t tableSize;             //哈希表的大小，即桶的数量size_t numElements;           //哈希中的元素的数量float maxLoadFator = 0.75;    //默认最大负载因子Hash hashFunction;            //哈希函数对象//计算哈希值，并将其映射到桶的索引size_t hash(const Key& key)const{return hashFunction(key) % tableSize;}//当元素数量超过最大负载因子定义的容量时，增加桶的数量并重新分配所有键void rehash(size_t newSize){vector<Bucket> newBucket(newSize);//创建新的桶组for(Bucket& bucket:buckets){//遍历旧桶//遍历桶中的每一个键for(HashNode& hashNode:bucket){//因为这里是新的newSize计算，所以不能用hash(key)来求size_t newIndex=hashFunction(hashNode.key)%newSize;newBucket[newIndex].push_back(hashNode);//将键重新放入桶中}}buckets = move(newBucket);//使用移动语义更新桶数组tableSize = newSize;}
public://构造函数初始化哈希表HashTable(size_t size = 10,const Hash& hashFunc = Hash()):buckets(size),hashFunction(hashFunc),tableSize(size),numElements(0){}//插入键到哈希表中void insert(const Key&key,const Value& value){if((numElements+1)>maxLoadFator*tableSize){//检查是否需要重哈希//处理clear后再次插入元素时，tableSize = 0 的情况if(tableSize==0)tableSize = 1;rehash(tableSize*2);// 重哈希，桶数量翻倍}size_t index = hash(key);    //计算键的索引list<HashNode>& bucket = buckets[index];//获取对应的桶//如果不在桶中，则添加到桶中if(find(bucket.begin(),bucket.end(),key)==bucket.end()){bucket.push_back(HashNode(key,value));++numElements;}}void insertKey(const Key&key){insert(key,Value{});}//从哈希表中移除键void erase(const Key& key){size_t index = hash(key);//计算键的索引auto & bucket = buckets[index];//获取对应的桶auto it = find(bucket.begin(),bucket.end(),key);//查找键if(it!=bucket.end()){bucket.erase(it);//删除键numElements--;//减少元素的数量}}//查找键是否在哈希表中Value* findKey(const Key& key){size_t index = hash(key);//计算键的索引auto & bucket = buckets[index];//获取对应的桶auto it = find(bucket.begin(),bucket.end(),key);//查找键if(it!=bucket.end()){return &it->value;}return nullptr;}//获取哈希表中的元素数量size_t size()const {return numElements;}//打印哈希表中的所有元素void print()const{for(size_t i = 0;i<buckets.size();++i){for(const HashNode& element:buckets[i]){element.print();}}cout<<endl;}void clear(){this->buckets.clear();this->numElements=0;this->tableSize = 0;}
};
int main(int argc, char const *argv[])
{//创建一个哈希表实例HashTable<int, int> hashTable;int n;cin>>n;getchar();string line;for(int i = 0;i<n;i++){getline(cin,line);istringstream iss(line);string command;iss>>command;int key;int value;if(command=="insert"){iss>>key>>value;hashTable.insert(key,value);}if(command == "erase"){if(hashTable.size()==0){continue;}iss>>key;hashTable.erase(key);}if(command=="find"){if(hashTable.size()==0){cout<<"not exist"<<endl;continue;}iss>>key;int* res = hashTable.findKey(key);if(res!=nullptr){cout<<*res<<endl;}else{cout<<"not exist"<<endl;}}if(command=="print"){if(hashTable.size()==0){cout<<"empty"<<endl;}else{hashTable.print();}}if(command=="size"){cout<<hashTable.size()<<endl;}if(command=="clear"){hashTable.clear();}}return 0;
}

二、位图

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  • 1 B是 8 bit 。
  • 1GB = 1024MB。
  • 1MB = 1024 KB 。
  • 1KB = 1024B 。
  • 40 亿个 无符号整数是 每个数 4字节。 就有 160 亿字节
  • 160亿字节/1024/1024/1024 ≈ 14.9 GB

2、介绍

  • 创建一段数组空间，用比特 1 和 0 来表示存在和不存在（1是存在，0是不能存在）。
    在这里插入图片描述

3、实现位图的计算

void set(size_t x) {size_t index = x / 32;  // 定位到哪个 intsize_t pos = x % 32;    // 定位到 int 的哪一位bits[index] |= (1 << pos);//更新pos位置的 1
}
  • 例如 x = 37：
    • index = 37 / 32 = 1（第 2 个 int）
      • 假设 bit[index]= 0000 0100
    • pos = 37 % 32 = 5（第 5 位）
      • 得pos = 0001 0000
    • bits[1] |= (1 << 5) 将第 37 位设为 1
    • 0000 0100 | 0001 000 = 0001 0100 。保持了原来的位的1，并更新了现在要改的位为 1

3、操作

3.1、了解运算符

在这里插入图片描述

3.2、位图操作

在这里插入图片描述

4、位图的优缺点

  • 查找很快
  • 但是只能用于整型

5、代码实现

#include <cstddef>
#include<vector>
#include<iostream>
using namespace std;
namespace bit{class bitset{public:explicit bitset(size_t N){bits.resize(N/32+1,0);//如果是32的倍数，会多分配一个int}//设置位图void set(size_t x){size_t index = x/32;//算出x映射的位在第几个整型size_t pos = x%32;//算出x在这个整型的第几个位置bits[index]|= (1<<pos);//保留原来的1 ，设置现在需要 位 的1++num;}第pos个位置设置为0void reset(size_t x){size_t index = x/32;//算出x映射的位在第几个整型size_t pos = x%32;//算出x在这个整型的第几个位置bits[index] &= ~(1<<pos);//第pos个位置设置为0}//判断x在不在bool test(size_t x){size_t index = x/32;size_t pos = x%32;return bits[index]&(1<<pos);}private:vector<int> bits;size_t num;//个数};
};
void test_bitset(){using namespace bit;bitset bs(100);bs.set(99);bs.set(98);bs.set(97);for(size_t i =0;i<100;++i){cout<<"[%d]:%d\n"<<i<<static_cast<int>(bs.test(i))<<endl;}
}
int main(int argc, char const *argv[])
{test_bitset();return 0;
}

三、布隆过滤器(Bloom Filter)

1、了解

  • 用于：只想知道key存在不存在，不想知道内容。（适合去重场景）
    • 支持任意数据类型。
  • 布隆过滤器将元素进行多个Hash算法计算，都存入位图中，查询时使用同样的Hash算法计算，对应当所有值都为true时，表示存在。这样就可以极大的提升位图的存储效率。

布隆过滤器也有致命的缺陷，即存在误判率，也称为假阳性率。
当数据量不断增大，位图中非true位置越来越少，很可能会出现未插入的数据，查询结果为true。

2、构成

  • 哈希+位图

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编程日记 2025/8/1 6:26:06

信赖域策略优化TRPO算法详解：python从零实现

&#x1f9e0; 向所有学习者致敬&#xff01; “学习不是装满一桶水&#xff0c;而是点燃一把火。” —— 叶芝 我的博客主页&#xff1a; https://lizheng.blog.csdn.net &#x1f310; 欢迎点击加入AI人工智能社区&#xff01; &#x1f680; 让我们一起努力&#xff0c;共创…...

编程日记 2025/8/1 6:26:04

powershell_bypass.cna 插件（适配 Cobalt Strike 4.0 的免费版本下载地址）

目录 1. powershell_bypass.cna 插件&#xff08;适配 Cobalt Strike 4.0 的免费版本下载地址&#xff09; 2. 生成 EXE 文件时出现 "运行异常&#xff0c;请查看 Script Console" 的处理方法 处理步骤 3. powershell_bypass.cna 插件的功能及实际操作步骤 功能…...

编程日记 2025/8/1 6:26:02

从Dockerfile 构建docker镜像——保姆级教程

从Dockfile开始 dockerfile简介开始构建1、编辑dockerfile2、构建镜像3、拉取镜像4、推送到镜像仓库 镜像的优化1、优化的基本原则2、多阶段构建 dockerfile简介 开始构建 1、编辑dockerfile # 使用官方的 Python 3.8 镜像作为基础镜像 FROM python:3.8-slim# 设置工作目录 …...

编程日记 2025/8/1 6:26:01

Mac配置php开发环境(多PHP版本，安装Redis)

配置PHP开发环境 配置多版本PHP 因为开发需要&#xff0c;有时需要根据项目及时切换多个版本&#xff0c;除了使用Docker以外&#xff0c;常用的就是直接在mac配置PHP版本 使用 Homebrew Mac 可以通过 Homebrew 来安装或切换 PHP 版本&#xff1a; brew update brew insta…...

编程日记 2025/8/1 8:48:40

Quorum协议原理与应用详解

一、Quorum 协议核心原理 基本定义 Quorum 是一种基于 读写投票机制 的分布式一致性协议&#xff0c;通过权衡一致性&#xff08;C&#xff09;与可用性&#xff08;A&#xff09;实现数据冗余和最终一致性。其核心规则为&#xff1a; W&#xff08;写成功副本数&#xff09; …...

编程日记 2025/8/1 8:48:34

五一旅游潮涌：数字化如何驱动智慧旅游升级

文化和旅游部5月6日公布2025年“五一”假期文化和旅游市场情况&#xff0c;经文化和旅游部数据中心测算&#xff0c;假期5天&#xff0c;全国国内出游3.14亿人次&#xff0c;同比增长6.4%&#xff1b;国内游客出游总花费1802.69亿元&#xff0c;同比增长8.0%。在这组流动的数字…...

编程日记 2025/8/1 8:48:29

WPF 3D图形编程核心技术解析

一、三维坐标系系统 WPF采用右手坐标系系统&#xff0c;空间定位遵循&#xff1a; X 轴 → 右 Y 轴 → 上 Z 轴 → 观察方向 X轴 \rightarrow 右\quad Y轴 \rightarrow 上\quad Z轴 \rightarrow 观察方向 X轴→右Y轴→上Z轴→观察方向 三维坐标值表示为 ( x , y , z ) (x, y,…...

编程日记 2025/8/1 8:48:27

BLURRR剪辑软件免费版：创意剪辑，轻松上手，打造个性视频

BLURRR剪辑软件免费版是一款功能强大、简约易用且充满创意的视频剪辑软件。它集多种功能于一体&#xff0c;无论是新手还是资深用户&#xff0c;都能通过简单的操作剪辑出高质量、富有创意的视频。BLURRR不仅提供了丰富的剪辑工具&#xff0c;还划分了不同的内容模块&#xff0…...

编程日记 2025/8/4 10:09:23

TIME - MoE 模型代码 3.2——Time-MoE-main/time_moe/datasets/time_moe_dataset.py

源码&#xff1a;GitHub - Time-MoE/Time-MoE: [ICLR 2025 Spotlight] Official implementation of "Time-MoE: Billion-Scale Time Series Foundation Models with Mixture of Experts" 这段代码定义了一个用于时间序列数据处理的 TimeMoEDataset 类&#xff0c;支…...

编程日记 2025/8/4 10:09:21

解决SQL Server SQL语句性能问题（9）——正确使用索引

前述章节中，我们介绍和讲解了SQL调优所需要的基本知识和分析方法，那么，通过前述这些知识和方法定位到问题后，接下来，我们该怎么做呢？那就是本章的内容，给出解决SQL语句性能问题的、科学而合理的方案和方法。 本章主要对解决SQL语句性能问题的几种常用方法进行说明和讲解…...

编程日记 2025/8/4 10:09:19

【论文阅读】FreePCA

FreePCA: Integrating Consistency Information across Long-short Frames in Training-free Long Video Generation via Principal Component Analysis 原文摘要 问题背景 核心挑战&#xff1a; 长视频生成通常依赖在短视频上训练的模型&#xff0c;但由于视频帧数增加会导致数…...

编程日记 2025/8/4 10:09:17

leetcode 383. Ransom Note

题目描述 代码 class Solution { public:bool canConstruct(string ransomNote, string magazine) {vector<int> table(26,0);for(char ch : magazine){table[ch-a];}for(char ch : ransomNote){table[ch-a]--;if(table[ch-a] < 0)return false;}return true;} };...

编程日记 2025/8/4 10:09:15

SAF利用由Varjo和AFormX开发的VR/XR模拟器推动作战训练

通过将AFormX的先进军用飞行模拟器与Varjo的行业领先的VR/XR硬件相结合&#xff0c;斯洛文尼亚武装部队正以经济高效、沉浸式的训练方式培训战斗机飞行员&#xff0c;以提高其战术准备和作战效率。 挑战&#xff1a;获得战术军事航空训练的机会有限 军事航空训练长期以来一直…...

编程日记 2025/8/1 8:48:25

基于公共卫生大数据收集与智能整合AI平台构建测试：从概念到实践

随着医疗健康数据的爆发式增长，如何有效整合、分析和利用这些数据已成为公共卫生领域的重要挑战。传统方法往往难以应对数据的复杂性、多样性和海量性，而人工智能技术的迅猛发展为解决这些挑战提供了新的可能性。基于数据整合与公共卫生大数据的AI平台旨在构建一个全面的生态…...

编程日记 2025/8/4 10:09:13

【Pandas】pandas DataFrame clip

Pandas2.2 DataFrame Computations descriptive stats 方法描述DataFrame.abs()用于返回 DataFrame 中每个元素的绝对值DataFrame.all([axis, bool_only, skipna])用于判断 DataFrame 中是否所有元素在指定轴上都为 TrueDataFrame.clip([lower, upper, axis, inplace])用于截…...

编程日记 2025/8/4 10:09:11

深度学习基础--目标检测常见算法简介(R-CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN、Mask R-CNN、SSD、YOLO)

博主简介&#xff1a;努力学习的22级本科生一枚 &#x1f31f;​&#xff1b;探索AI算法&#xff0c;C&#xff0c;go语言的世界&#xff1b;在迷茫中寻找光芒​&#x1f338;​ 博客主页&#xff1a;羊小猪~~-CSDN博客 内容简介&#xff1a;常见目标检测算法简介​&#x1f…...

编程日记 2025/8/4 10:09:09

嵌套路由~

### 作业 - App.vue vue <script setup></script> <template> <router-link to"/home">首页</router-link> <router-link to"/profile">个人资料</router-link> <router-link to"/posts"&g…...

编程日记 2025/8/4 10:09:07