Мы хотим реализовать структуру, подобную массиву, но в качестве индекса хотим использовать строку. То есть, обращаться к массиву как a[“Pupkin”], а не a[ ]. Очевидно, что если бы мы могли каждой строке поставить в соответствие число, то тогда можно было бы свести вторую задачу к первой.
Самый очевидный пример — простая таблица, где заголовок является ключом. Так как мощность множества строк гораздо больше, то отображение будет суръективное, то есть для многих
строк хэш-код будет один и тот же. Именно поэтому в карте мы будем хранить не хэш-код, а всё значение ключа. Помимо этого в данном методе есть еще одна часть, поддерживающая правильную асимптотику.
Также хэш используется при формировании электронной цифровой подписи и аутентификации пользователей. Для таких проверок часто используются простые хэш-функции. Хэш или хэш-функция – одна из основных составляющих современной криптографии и алгоритма блокчейна.
Хэш-карта с закрытой адресацией
Каждый элемент массива — своеобразная «корзинка», которая хранит связанный список со значением. О том, что собой представляет каждая из этих сущностей, можно почитать в статьях про ArrayList и коллекции. Но у списков скорость поиска, вставки нового элемента и удаления элемента имеют сложность порядка n, а у массива это константа.
При квадратичном поиске интервал между элементами увеличивается как значение некоторого полинома второй степени. Для упрощение работы введено ещё одно значение limit. Это целочисленное значение количества элементов, при превышении которого произойдёт пересборка. Когда элементов станет очень много, мы получим маленький массив длинных односвязных списков. Чтобы этого избежать, когда массив будет заполнен
на X процентов, нужно будет пересобрать массив, увеличив его размер в M раз. Тогда, при хорошем распределении, среднее время доступа будет порядка 1, а длинна каждого односвязного
списка будет примерно единицей.
Доступ к данным в HashMap
Ну теперь мы уже точно на финальной, хоть и длинной, и полной колючих кустарников, прямой. Нам необходимо реализовать вставку (Add), удаление (Remove) и поиск (Find) элемента. Хэш-функции используются для решения многих задач. В нашем случае они помогут нам тем, что каждой строке или объекту поставят в соответствие число.
Тогда в плохом случае сложность опустится всего до log(n). На практике некоторые хэш-функции также используются для шифрования. Благодаря практически полностью хаотичному соответствию хэшей исходным данным, практически невозможно вычислить начальный массив данных. Такие хэш-функции должны быть очень стойкими к коллизиям, т.е. Должна обладать минимальной вероятностью получения двух одинаковых хэшей для двух разных массивов данных.
Хранение паролей
Очевидно, что могут появиться элементы с одинаковым индексом. Пусть теперь мы добавляем элемент с индексом 3776. Элемент A[6] же занят, поэтому мы создаём на месте элемента 6
односвязный список и привязываем новое значение к старому.
- Для ускорения работы нашей хеш-таблицы воспользуемся рехешом (как мы помним, мы уже выделяли под это очень странные переменные).
- Элемент A[6] же занят, поэтому мы создаём на месте элемента 6
односвязный список и привязываем новое значение к старому.
- Должна обладать минимальной вероятностью получения двух одинаковых хэшей для двух разных массивов данных.
- Ну теперь мы уже точно на финальной, хоть и длинной, и полной колючих кустарников, прямой.
Во многих языках это один их базовых типов данных. В некоторых языках программирования
вообще вместо массивов использутся хэш-карты. Поэтому важно знать как они примерно устроены, их слабые и сильные стороны.
Создание новой хеш-карты
Например, в листинге 8-25 показан код, который подсчитывает, сколько раз определённое слово встречается в некотором тексте. Мы используем HashMap со словами в качестве ключей и увеличиваем соответствующее слову значение, чтобы отслеживать, сколько раз мы встретили это слово. Если мы впервые встретили слово, то сначала вставляем значение 0. Именно так возникает проблема коллизии, или проблемы, когда хеш-функция выдает одинаковое натуральное число для разных элементов. Но HashMap используют для хранения пар — на каждый ключ приходится только одно значение.
- Остальной набор полезных функций скрывается в объявлении типа HashMap.
- Хэш выступает гарантией целостности цепочки транзакций (платежей) и защищает ее от несанкционированных изменений.
- HashMap — динамическая структура, то есть количество «корзинок» может изменяться.
- Важным параметром корректности хеш-функции является то, что возвращаемое значение должно быть взаимопросто с размером таблицы.
Если в массиве по номеру I нет элемента, то смотрим, есть ли хвост за I-м элементом. Если есть, то проходим по всему списку и ищем в нём нужный нам элемент. При удалении элемента находим его позицию, удаляем пару, удаляем узел списка. Мы не можем использовать переменные field_name и field_value после того, как их значения были перемещены в HashMap вызовом метода insert.
Нужно также ввести функцию освобождения памяти из-под пары. В принципе, можно было бы оставить освобождение на совести пользователя, но это не этично. В технологии блокчейн хэш также используется для проверки целостности данных. Хэш выступает гарантией целостности цепочки транзакций (платежей) и защищает ее от несанкционированных изменений.
Это происходит из-за несовершенства существующих алгоритмов. Она позволяет использовать в качестве аргументов непосредственный значения. Для доступа к сайтам и серверам по логину и паролю тоже часто используют хэширование. Использование хэша в данной технологии позволяет пользователю, который подписывает документ, быть уверенным, что он подписывает именно тот документ, который требуется.
Нам больше важен коэффициент заполнения X, при котором будет происходить пересборка. В языке C# это значение равно 0.72, а в Java 0.75. Эти значения получены после анализ большого количества кода и считаются для данных
языков оптимальными.
Вообще, нахождение и анализ хэш-функций – очень сложная и объёмная задача. Мы не будем о ней говорить, просто возьмём готовые решения. В качестве хранимых объектов
в нашем примере будем использовать строки. Хэш-функция для строк выглядит в нашем случае, следующим образом.