НОУ ИНТУИТ | Практикум по методам построения алгоритмов. Лекция 13: Представление множеств. Хеширование

Учитесь и получайте официальные документы БЕСПЛАТНО. Вы можете поддержать наш проект.

Регистрация Вход

Твой путь к знаниям!

Опубликован: 08.04.2009 | Доступ: свободный | Студентов: 487 / 0 | Длительность: 17:26:00

Темы: Программирование, Алгоритмы и дискретные структуры, Образование

Специальности: Программист

|

Вам нравится? Нравится 24 студентам

| Поделиться |

Поддержать курс

| Скачать электронную книгу

13.2. Хеширование со списками

На хеш-функцию с значениями можно смотреть как на способ свести вопрос о хранении одного большого множества к вопросу о хранении нескольких меньших. Именно, если у нас есть хеш-функция с значениями, то любое множество разбивается на подмножеств (возможно, пустых), соответствующих возможным значениям хеш-функции. Вопрос о проверке принадлежности, добавлении или удалении для большого множества сводится к такому же вопросу для одного из меньших (чтобы узнать, для какого, надо посмотреть на значение хеш-функции).

Эти меньшие множества удобно хранить с помощью ссылок; их суммарный размер равен числу элементов хешируемого множества. Следующая задача предлагает реализовать этот план.

13.2.1. Пусть хеш-функция принимает значения ${1}\ldots{k}$ . Для каждого значения хеш-функции рассмотрим список всех элементов множества с данным значением хеш-функции. Будем хранить эти k списков с помощью переменных

Содержание: array [1..n] of T;
Следующий: array [1..n] of 1..n;
ПервСвоб: 1..n;
Вершина: array [1..k] of 1..n;

так же, как мы это делали для k стеков ограниченной суммарной длины. Написать соответствующие программы. (Удаление по сравнению с открытой адресацией упрощается.)

Решение. Перед началом работы надо положить Вершина[i]=0 для всех i=1...k, и связать все места в список свободного пространства, положив ПервСвоб=1 и Следующий[i]=i+1 для i=1...n-1, а также Следующий[n]=0.

function принадлежит (t: T): boolean;
| var i: integer;
begin
| i := Вершина[h(t)];
| {осталось искать в списке, начиная с i}
| while (i <> 0) and (Содержание[i] <> t) do begin
| | i := Следующий[i];
| end; {(i=0) or (Содержание [i] = t)}
| принадлежит := (i<>0) and (Содержание[i]=t);
end;

    procedure добавить (t: T);
| var i: integer;
begin
| if not принадлежит(t) then begin
| | i := ПервСвоб;
| | {ПервСвоб <> 0 - считаем, что не переполняется}
| | ПервСвоб := Следующий[ПервСвоб]
| | Содержание[i]:=t;
| | Следующий[i]:=Вершина[h(t)];
| | Вершина[h(t)]:=i;
| end;
end;

   procedure исключить (t: T);
| var i, pred: integer;
begin
| i := Вершина[h(t)]; pred := 0;
| {осталось искать в списке, начиная с i;  pred -
|    предыдущий, если он есть, и 0, если нет}
| while (i <> 0) and (Содержание[i] <> t) do begin
| | pred := i; i := Следующий[i];
| end; {(i=0) or (Содержание [i] = t)}
| if i <> 0 then begin
| | {Содержание[i]=t, элемент есть, надо удалить}
| | if pred = 0 then begin
| | | {элемент оказался первым в списке}
| | | Вершина[h(t)] := Следующий[i];
| | end else begin
| | | Следующий[pred] := Следующий[i]
| | end;
| | {осталось вернуть i в список свободных}
| | Следующий[i] := ПервСвоб;
| | ПервСвоб:=i;
| end;
end;

13.2.2. (Для знакомых с теорией вероятностей.) Пусть хеш-функция с значениями используется для хранения множества, в котором в данный момент элементов. Доказать, что математическое ожидание числа действий в предыдущей задаче не превосходит C(1+n/k) , если добавляемый (удаляемый, искомый) элемент выбран случайно, причем все значения h(t) имеют равные вероятности (равные 1/k ).

Решение. Если l(i) - длина списка, соответствующего хеш-значению , то число операций не превосходит C(1+l(h(t))) ; усредняя, получаем искомый ответ, так как $\sum_i l(i) = n$ .

Эта оценка основана на предположении о равных вероятностях. Однако в конкретной ситуации все может быть совсем не так, и значения хеш-функции могут "скучиваться": для каждой конкретной хеш-функции есть "неудачные" ситуации, когда число действий оказывается большим. Прием, называемый универсальным хешированием, позволяет обойти эту проблему. Идея состоит в том, что берется семейство хеш-функций, причем любая ситуация оказывается неудачной лишь для небольшой части этого семейства.

Пусть - семейство функций, каждая из которых отображает множество в множество из элементов (например, $0\ldots k-1$ ). Говорят, что - универсальное семейство хеш-функций, если для любых двух различных значений и из множества вероятность события h(s)=h(t) для случайной функции из семейства равна 1/k . (Другими словами, те функции из , для которых , составляют 1/k -ую часть всех функций в .)

Замечание. Более сильное требование к семейству могло бы состоять в том, чтобы для любых двух различных элементов и множества значения h(s) и h(t) случайной функции являются независимыми случайными величинами, равномерно распределенными на $0\ldots k-1$ .

13.2.3. Пусть $t_1,\ldots,t_n$ - произвольная последовательность различных элементов множества . Рассмотрим количество действий, происходящих при помещении элементов $t_1,\ldots,t_n$ в множество, хешируемое с помощью функции из универсального семейства . Доказать, что среднее количество действий (усреднение - по всем из ) не превосходит Cn(1+n/k) .

Решение. Обозначим через m_i количество элементов последовательности, для которых хеш-функция равна . (Числа $m_0,\ldots,m_{k-1}$ зависят, конечно, от выбора хеш-функции.) Количество действий, которое мы хотим оценить, с точностью до постоянного множителя равно $m_0^2+m_1^2+\ldots+m_{k-1}^2$ . (Если чисел попадают в одну хеш-ячейку, то для этого требуется примерно $1+2+\ldots+s$ действий.) Эту же сумму квадратов можно записать как число пар $\langle p,q\rangle$ , для которых h(t_p)=h(t_q) . Последнее равенство, если его рассматривать как событие при фиксированных и , имеет вероятность 1/k при $p\ne q$ , поэтому среднее значение соответствующего члена суммы равно 1/k , а для всей суммы получаем оценку порядка n^2/k , а точнее n+n^2/k , если учесть члены с p=q .

Эта задача показывает, что на каждый добавляемый элемент приходится в среднем C(1+n/k) операций. В этой оценке дробь n/k имеет смысл "коэффициента заполнения" хеш-таблицы.

13.2.4. Доказать аналогичное утверждение для произвольной последовательности операций добавления, поиска и удаления (а не только для добавления, как в предыдущей задаче).

Указание. Будем представлять себе, что в ходе поиска, добавления и удаления элемент проталкивается по списку своих коллег с тем же хеш-значением, пока не найдет своего двойника или не дойдет до конца списка. Будем называть - -столкновением столкновение t_i с t_j . (Оно либо произойдет, либо нет - в зависимости от .) Общее число действий примерно равно числу всех происшедших столкновений плюс число элементов. При $t_i\ne t_j$ вероятность - -столкновения не превосходит 1/k . Осталось проследить за столкновениями между равными элементами. Фиксируем некоторое значение из множества и посмотрим на связанные с ним операции. Они идут по циклу: добавление - проверки - удаление - добавление - проверки - удаление - … Столкновения происходят между добавляемым элементом и следующими за ним проверками (до удаления включительно), поэтому общее их число не превосходит числа элементов, равных .

Теперь приведем примеры универсальных семейств. Очевидно, для любых конечных множеств и семейство всех функций, отображающих в , является универсальным. Однако этот пример с практической точки зрения бесполезен: для запоминания случайной функции из этого семейства нужен массив, число элементов в котором равно числу элементов в множестве . (А если мы можем себе позволить такой массив, то никакого хеширования не требуется!)

Более практичные примеры универсальных семейств могут быть построены с помощью несложных алгебраических конструкций. Через $\mathbb{Z}_p$ мы обозначаем множество вычетов по простому модулю , т.е. $\{0,1,\ldots,p-1\}$ ; арифметические операции в этом множестве выполняются по модулю . Универсальное семейство образуют все линейные функционалы на $\mathbb{Z}_p^n$ со значениями в $\mathbb{Z}_p$ . Более подробно, пусть $a_1,\ldots,a_n$ - произвольные элементы $\mathbb{Z}_p$ ; рассмотрим отображение

$h: \langle x_1\ldots x_n \rangle \mapsto a_1x_1+\ldots+a_nx_n.$

Мы получаем семейство из p^n

отображений $\mathbb{Z}^n_p \to \mathbb{Z}_p$ параметризованное наборами $\langle a_1\ldots a_n \rangle$ .

13.2.5. Доказать, что это семейство является универсальным.

Указание. Пусть и - различные точки пространства $\mathbb{Z}_p^n$ . Какова вероятность того, что случайный функционал принимает на них одинаковые значения? Другими словами, какова вероятность того, что он равен нулю на их разности x-y ? Ответ дается таким утверждением: пусть - ненулевой вектор; тогда все значения случайного функционала на нем равновероятны.

В следующей задаче множество $\mathbb{B}=\{0,1\}$ рассматривается как множество вычетов по модулю .

13.2.6. Семейство всех линейных отображений из $\mathbb{B}^n$ в $\mathbb{B}^m$ является универсальным.

Родственные хешированию идеи неожиданно оказываются полезными в следующей ситуации (рассказал Д. Варсанофьев). Пусть мы хотим написать программу, которая обнаруживала (большинство) опечаток в тексте, но не хотим хранить список всех правильных словоформ. Предлагается поступить так: выбрать некоторое и набор функций $f_1,\ldots,f_k$ , отображающих русские слова добавлены запятые в 1,...,N в $1,\ldots, N$ . В массиве из битов положим все биты равными нулю, кроме тех, которые являются значением какой-то функции набора на какой-то правильной словоформе. Теперь приближенный тест на правильность словоформы таков: проверить, что значения всех функций набора на этой словоформе попадают на места, занятые единицами. (Этот тест может не заметить некоторых ошибок, но все правильные словоформы будут одобрены.)

Дальше >>

Авторизоваться

Практикум по методам построения алгоритмов

Представление множеств. Хеширование

13.2. Хеширование со списками

Вопросы и ответы