poj 3349 Snowflake Snow Snowflakes hash表

题意：给你n行，每行六个数。一一判断是否存在两行数顺序相同(可以从任何位置，任何方向开始)。

第一次写hash表，参考了大神的代码，然后花了半个小时搞懂这道题的哈希表的建立。

一：这里为什么要使用hash表呢？ 

答：散列的一个优点将一个大的输入值域，映射到小的输出值域上来，节省空间，

通过hash这个间接作用减少查找的时间和次数。

二：hash的原理是什么？如何构造hash表？

答：首先在元素的关键字k和元素的存储位置p之间建立一个对应关系f，使得p=f(k)，f称为哈希函数。创建哈希表时，把关键字为k的元素直接存入地址为f(k)的单元；以后当查找关键字为k的元素时，再利用哈希函数计算出该元素的存储位置p=f(k)，从而达到按关键字直接存取元素的目的。简单说就是建立一个特征到位置的映射关系，查找时间为O（n）。

1． 数字分析法      如果事先知道关键字集合，并且每个关键字的位数比哈希表的地址码位数多时，可以从关键字中选出分布较均匀的若干位，构成哈希地址。例如，有80个记录，关键字为8位十进制整数d1d2d3…d7d8，如哈希表长取100，则哈希表的地址空间为：00~99。假设经过分析，各关键字中 d4和d7的取值分布较均匀，则哈希函数为：h(key)=h(d1d2d3…d7d8)=d4d7。例如，h(81346532)=43，h(81301367)=06。相反，假设经过分析，各关键字中 d1和d8的取值分布极不均匀， d1 都等于5，d8 都等于2，此时，如果哈希函数为：h(key)=h(d1d2d3…d7d8)=d1d8，则所有关键字的地址码都是52，显然不可取。2． 平方取中法当无法确定关键字中哪几位分布较均匀时，可以先求出关键字的平方值，然后按需要取平方值的中间几位作为哈希地址。这是因为：平方后中间几位和关键字中每一位都相关，故不同关键字会以较高的概率产生不同的哈希地址。例：我们把英文字母在字母表中的位置序号作为该英文字母的内部编码。例如K的内部编码为11，E的内部编码为05，Y的内部编码为25，A的内部编码为01, B的内部编码为02。由此组成关键字“KEYA”的内部代码为11052501，同理我们可以得到关键字“KYAB”、“AKEY”、“BKEY”的内部编码。之后对关键字进行平方运算后，取出第7到第9位作为该关键字哈希地址，如图8.23所示。  

关键字	内部编码	内部编码的平方值	H(k)关键字的哈希地址
KEYA	11050201	122157778355001	778
KYAB	11250102	126564795010404	795
AKEY	01110525	001233265775625	265
BKEY	02110525	004454315775625	315

图8.23平方取中法求得的哈希地址3． 分段叠加法      这种方法是按哈希表地址位数将关键字分成位数相等的几部分（最后一部分可以较短），然后将这几部分相加，舍弃最高进位后的结果就是该关键字的哈希地址。具体方法有折叠法与移位法。移位法是将分割后的每部分低位对齐相加，折叠法是从一端向另一端沿分割界来回折叠（奇数段为正序，偶数段为倒序），然后将各段相加。例如：key=12360324711202065,哈希表长度为1000，则应把关键字分成3位一段，在此舍去最低的两位65，分别进行移位叠加和折叠叠加，求得哈希地址为105和907，如图8.24所示。  1   2   3                    1   2   36   0   3                    3   0   62   4   7                    2   4   71   1   2                    2   1   1+）   0   2   0               +）  0   2   0        ————————            —————————        1   1   0   5                    9   0   7 （a）移位叠加                    (b) 折叠叠加                       图8.24 由叠加法求哈希地址 4． 除留余数法假设哈希表长为m，p为小于等于m的最大素数，则哈希函数为h（k）=k  %  p ，其中%为模p取余运算。例如，已知待散列元素为（18，75，60，43，54，90，46），表长m=10，p=7，则有    h(18)=18 % 7=4    h(75)=75 % 7=5    h(60)=60 % 7=4       h(43)=43 % 7=1    h(54)=54 % 7=5    h(90)=90 % 7=6       h(46)=46 % 7=4此时冲突较多。为减少冲突，可取较大的m值和p值，如m=p=13，结果如下：    h(18)=18 % 13=5    h(75)=75 % 13=10    h(60)=60 % 13=8        h(43)=43 % 13=4    h(54)=54 % 13=2    h(90)=90 % 13=12       h(46)=46 % 13=7此时没有冲突，如图8.25所示。 0      1      2     3     4     5      6     7     8     9     10     11    12 [align=center]

54

43

18

46

60

75

90

[/align]                      图8.25  除留余数法求哈希地址 5． 伪随机数法    采用一个伪随机函数做哈希函数，即h(key)=random(key)。在实际应用中，应根据具体情况，灵活采用不同的方法，并用实际数据测试它的性能，以便做出正确判定。通常应考虑以下五个因素 ：l         计算哈希函数所需时间 （简单）。l         关键字的长度。l         哈希表大小。l         关键字分布情况。l         记录查找频率

三：hash表如果冲突了怎么办，如何解决？

 当关键字集合很大时，关键字值不同的元素可能会映象到哈希表的同一地址上，即 k1≠k2 ，但 H（k1）=H（k2），这种现象称为冲突，此时称k1和k2为同义词。实际中，冲突是不可避免的，只能通过改进哈希函数的性能来减少冲突。

 通过构造性能良好的哈希函数，可以减少冲突，但一般不可能完全避免冲突，因此解决冲突是哈希法的另一个关键问题。创建哈希表和查找哈希表都会遇到冲突，两种情况下解决冲突的方法应该一致。下面以创建哈希表为例，说明解决冲突的方法。常用的解决冲突方法有以下四种：1.         开放定址法这种方法也称再散列法，其基本思想是：当关键字key的哈希地址p=H（key）出现冲突时，以p为基础，产生另一个哈希地址p1，如果p1仍然冲突，再以p为基础，产生另一个哈希地址p2，…，直到找出一个不冲突的哈希地址pi ，将相应元素存入其中。这种方法有一个通用的再散列函数形式：          Hi=（H（key）+di）% m   i=1，2，…，n    其中H（key）为哈希函数，m 为表长，di称为增量序列。增量序列的取值方式不同，相应的再散列方式也不同。主要有以下三种：l         线性探测再散列    dii=1，2，3，…，m-1这种方法的特点是：冲突发生时，顺序查看表中下一单元，直到找出一个空单元或查遍全表。l         二次探测再散列    di=12，-12，22，-22，…，k2，-k2    ( k<=m/2 )    这种方法的特点是：冲突发生时，在表的左右进行跳跃式探测，比较灵活。l         伪随机探测再散列    di=伪随机数序列。具体实现时，应建立一个伪随机数发生器，（如i=(i+p) % m），并给定一个随机数做起点。例如，已知哈希表长度m=11，哈希函数为：H（key）= key  %  11，则H（47）=3，H（26）=4，H（60）=5，假设下一个关键字为69，则H（69）=3，与47冲突。如果用线性探测再散列处理冲突，下一个哈希地址为H1=（3 + 1）% 11 = 4，仍然冲突，再找下一个哈希地址为H2=（3 + 2）% 11 = 5，还是冲突，继续找下一个哈希地址为H3=（3 + 3）% 11 = 6，此时不再冲突，将69填入5号单元，参图8.26 (a)。如果用二次探测再散列处理冲突，下一个哈希地址为H1=（3 + 12）% 11 = 4，仍然冲突，再找下一个哈希地址为H2=（3 - 12）% 11 = 2，此时不再冲突，将69填入2号单元，参图8.26 (b)。如果用伪随机探测再散列处理冲突，且伪随机数序列为：2，5，9，……..，则下一个哈希地址为H1=（3 + 2）% 11 = 5，仍然冲突，再找下一个哈希地址为H2=（3 + 5）% 11 = 8，此时不再冲突，将69填入8号单元，参图8.26 (c)。  0        1       2      3      4      5       6      7      8       9      10     [align=center]

47

26

60

69

[/align]         （a） 用线性探测再散列处理冲突  0        1       2      3      4      5       6      7      8       9      10     [align=center]

69

47

26

60

[/align]         （b） 用二次探测再散列处理冲突  0        1       2      3      4      5       6      7      8       9      10     [align=center]

47

26

60

69

[/align]         （c） 用伪随机探测再散列处理冲突                       图8.26开放地址法处理冲突从上述例子可以看出，线性探测再散列容易产生“二次聚集”，即在处理同义词的冲突时又导致非同义词的冲突。例如，当表中i, i+1 ,i+2三个单元已满时，下一个哈希地址为i, 或i+1 ,或i+2，或i+3的元素，都将填入i+3这同一个单元，而这四个元素并非同义词。线性探测再散列的优点是：只要哈希表不满，就一定能找到一个不冲突的哈希地址，而二次探测再散列和伪随机探测再散列则不一定。2.         再哈希法    这种方法是同时构造多个不同的哈希函数：    Hi=RH1（key）  i=1，2，…，k当哈希地址Hi=RH1（key）发生冲突时，再计算Hi=RH2（key）……，直到冲突不再产生。这种方法不易产生聚集，但增加了计算时间。3.         链地址法    这种方法的基本思想是将所有哈希地址为i的元素构成一个称为同义词链的单链表，并将单链表的头指针存在哈希表的第i个单元中，因而查找、插入和删除主要在同义词链中进行。链地址法适用于经常进行插入和删除的情况。例如，已知一组关键字（32，40，36，53，16，46，71，27，42，24，49，64），哈希表长度为13，哈希函数为：H（key）= key % 13，则用链地址法处理冲突的结果如图8.27所示：  
图8.27  链地址法处理冲突时的哈希表 本例的平均查找长度 ASL=(1*7+2*4+3*1)=1.5 4、建立公共溢出区这种方法的基本思想是：将哈希表分为基本表和溢出表两部分，凡是和基本表发生冲突的元素，一律填入溢出表

#include <iostream>

#include <cstdio>

#include <algorithm>

#include <cstring>

using namespace std;

const int MAXN=999983;//避免冲突的10w内的最大素数；

const int H=999983;

struct Node

{

    int num[6];

    int next;

};

Node hashtable[MAXN];

int head[MAXN];

int cur;

void init()

{

    cur = 0;

    memset(head, -1, sizeof(head));

}

unsigned int getHash(int* num)

{

    int sum=0;

    for(int i=0; i<6; ++i)

        sum=(sum+num[i])%H;//避免溢出

    return sum%H;

}

bool cmp(int* num1, int* num2)

{

    for(int i=0; i<6; ++i)

        if(num1[i]!=num2[i])

            return false;

    return true;

}

void insertHash(int* num, unsigned int h)

{

    for(int i=0; i<6; ++i) hashtable[cur].num[i]=num[i];//建立表

    hashtable[cur].next=head[h];//方便寻找下一个相同key的hashtable；

    head[h]=cur++;

}

bool searchHash(int* num)

{

    int h=getHash(num);

    int next=head[h];

    while(next!=-1)//如果没有相同key就结束；

    {

        if(cmp(num, hashtable[next].num))return true;//每次和key相同的之前所有存入的num进行比较

        next=hashtable[next].next;

    }

    insertHash(num, h);

    return false;

}

int main()

{

    int n;

    int num[2][12];

    scanf("%d", &n);

    init();

    int flag=0;

    while(n--)

    {

        for(int i=0; i<6; ++i)

        {

            scanf("%d", num[0]+i);

            num[0][i+6]=num[0][i];

        }

        if(flag)

            continue;

        for(int i=0; i<6; ++i)

            num[1][i]=num[1][i+6]=num[0][5-i];//这种方法不容易想到，顺时针逆时针旋转也可以。。

        for(int i=0; i<6; ++i)

            if(searchHash(num[0]+i)||searchHash(num[1]+i))         flag=1;

    }

    if(flag)printf("Twin snowflakes found.\n");

    else printf("No two snowflakes are alike.\n");

    return 0;

}