内容简介:hashABChash是一种用于处理查找时非常高效的数据结构。时间复杂度一般情况下可以直接认为是O(1)。散列技术是在记录的存储位置和它的关键字之间确立一个对应关系 f,使得关键字 key对应的存储位置 f(key)。函数 f被称之为哈希函数(hash function),使用哈希技术将数据存储在一块连续的地址区域中,该连续的存储空间我们称之为散列表,也就是哈希表(hash table)。
hashABC
hash是一种用于处理查找时非常高效的数据结构。时间复杂度一般情况下可以直接认为是O(1)。
散列技术是在记录的存储位置和它的关键字之间确立一个对应关系 f,使得关键字 key对应的存储位置 f(key)。函数 f被称之为哈希函数(hash function),使用哈希技术将数据存储在一块连续的地址区域中,该连续的存储空间我们称之为散列表,也就是哈希表(hash table)。
我们在存储的时候,是用过哈希函数计算得到哈希地址,并按照哈希地址存储该记录;查找的时候,通过通过同样的哈希函数计算记录的哈希地址,并按照地址访问该记录。
如果两个值在一个地址,就是 冲突(collision) 。
解决冲突的方法主要是下边几种
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开放定址法
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再散列函数法
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链地址法(拉链法)
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公共溢出区法
假如在理想的状态下完全没有冲突,哈希表是所有查找中性能最高的,但是在极端情况下(全是一个地址),就是一个链表(链地址法)了。
测量性能我们主要是以下边几个标准:
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散列表是否均匀
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处理冲突的方式
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散列表的负载因子
负载因子 = 表中记录个数 / 散列表的长度
优点:在理想的状态下,查找、插入、删除操作的效率是最高的,是O(1),树的相同操作也是需要O(n)的时间级的。
缺点:要时刻注意散列表的负载因子,准备扩容;要在面对真实的场景的时候,采用正确的冲突处理方法。
对象等同性
哈希表在iOS中使用时相当多的,比如说weak的地址就是由一个哈希表实现的,NSDictionary和NSSet的底层实现也是哈希表,NSObject也有hash值(但是要特别注意,这几种的hash实现并不相同)。与其说巧合,不如说这表明了在移动开发中的一种思想:
响应时间是比内存空间相对更重要的东西。
移动端的App是面向用户的,用户体验最直观的体现就是时间!响应时间、动画流畅度、屏幕帧数等等,都是这一思想的体现,而在很多优秀的第三方,也都使用了这一思路。当然,这一思想的主要也会造成很多问题,比如说内存暴涨以及OOM问题,这就是另外的问题了。
话回正题。
“==”代表的是两个对象的指针的直接对比两个对象的指针,也就是内存地址;而“isEqual”是对比对象的值。以下边代码为例:
NSString *stringA = @"BiBoyang"; NSMutableString *stringB = [stringA mutableCopy]; BOOL equalA = (stringA == stringB);//0 BOOL equalB = [stringA isEqual:stringB];//1 BOOL equalC = [stringA isEqualToString:stringB];//1
可以发现,在比较对象的指针的时候,是不相同的;但是在直接对比对象的值的时候,是相等的。
在 NSObject.h中,我们可以看到这种两个重要的方法。
- (BOOL)isEqual:(id)object; @property (readonly) NSUInteger hash;
这里需要注意的是,如果isEqual判断两个对象相等,则两个对象的hash值相同;反之则不然。这里是在其他语言,比如 Java 中也是一样的,不过在NSString中存在特殊情况,在下边我会讲到。
如何自我实现isEqual
@interface Person : NSObject @property (nonatomic, copy) NSString *firstName; @property (nonatomic, copy) NSDate *lastName; @end
- (BOOL)isEqual:(id)object { if (self == object) { return YES; } if (![object isKindOfClass:[Person class]]) { return NO; } return [self isEqualToPerson:(Person *)object]; } - (BOOL)isEqualToPerson:(Person *)person { if (!person) { return NO; } BOOL haveEqualFirstName = (!self.firstName && !person.firstName) || [self.firstName isEqualToString:person.firstName]; BOOL haveEqualLastName = (!self.lastName && !person.lastName) || [self.lastName isEqualToDate:person.lastName]; return haveEqualFirstName && haveEqualLastName; }
可以逐步判断,先进行指针的判断:如果两个指针相等,那么就是指向一个对象,所以必定相等。然后在进行各个数据的判断。
然后要说到hash方法。
第一种方法:
-(NSUInteger)hash{ return 1337; }
这种方法我们很容易产生性能问题。我们如果使用链地址法的话,是先找到对应的箱子,再去箱子里遍历链表(这里的实现应该是数组)。
第二种方法:
- (NSUIntger)hash { NSUIntger stringToHash = [NSString stringWithFormat:"%@:%@",_firstName,_lastName]; return [stringToHash hash]; }
这种方法是将对象的各种属性塞入另一个字符串中,然后返回该对象的hash,很明显,这里需要再创建一次字符串,性能上还是有问题。
第三种方法:
- (NSUIntger)hash { NSUIntger firstNameHash = [_firstName hash]; NSUIntger lastNameHash = [_lastName hash]; NSUIntger ageHash = _age; return firstNameHash ^ lastNameHash ^ ageHash; }
这种方法既能保持较高效率,又能使生成的哈希码至少位于一定范围内,而不会过于频繁的重复。
现实中,一般是第二种和第三种都有(事实上,这两种方法各有优劣,要根据实际情况选择)。
为什么单独的hash无法保证对象相等
这个其实是一个很有趣的问题,和语言有很大的关系。在iOS中,因为可变字典和集合的关系,hash实际上是需要动态扩容的。iOS的动态扩容方法是一个很艰深的问题了(至少对于现在的我来说)。
我们知道一个事实就可以了,hash如果负载因子过多,实际上是很容易发生冲突的。冲突的处理就会造成新的操作,这也是hash往往不理想的原因。
这也可以说明,在Objective-C中,如果有两个字典,分别存储100条数据和10000条数据,虽然理论上时间是相等的,但是实际上,大的那个会更慢一些,或者严谨点说,慢的概率会大一点。
不过,我下边说的是一种NSString的hash很有趣的东西。
我们打开 CF-1153.18.tar.gz 。
在CFString.h中,有一段很有意思的话
/* String hashing: Should give the same results whatever the encoding; so we hash UniChars. If the length is less than or equal to 96, then the hash function is simply the following (n is the nth UniChar character, starting from 0): hash(-1) = length hash(n) = hash(n-1) * 257 + unichar(n); Hash = hash(length-1) * ((length & 31) + 1) If the length is greater than 96, then the above algorithm applies to characters 0..31, (length/2)-16..(length/2)+15, and length-32..length-1, inclusive; thus the first, middle, and last 32 characters. Note that the loops below are unrolled; and: 257^2 = 66049; 257^3 = 16974593; 257^4 = 4362470401; 67503105 is 257^4 - 256^4 If hashcode is changed from UInt32 to something else, this last piece needs to be readjusted. !!! We haven't updated for LP64 yet NOTE: The hash algorithm used to be duplicated in CF and Foundation; but now it should only be in the four functions below. Hash function was changed between Panther and Tiger, and Tiger and Leopard. */
这句话的大意是:这个字符串的大小如果小于等于96,则保证hash的安全;如果大小大于96了,则无法保证安全,它只会对前32,中32,后32进行hash。
也就是这个宏的由来
#define HashEverythingLimit 96
也就是说会大大增加冲突的概率。
在源码中我们可以查看到
CFHashCode __CFStringHash(CFTypeRef cf) { /* !!! We do not need an IsString assertion here, as this is called by the CFBase runtime only */ CFStringRef str = (CFStringRef)cf; const uint8_t *contents = (uint8_t *)__CFStrContents(str); CFIndex len = __CFStrLength2(str, contents); if (__CFStrIsEightBit(str)) { contents += __CFStrSkipAnyLengthByte(str); return __CFStrHashEightBit(contents, len); } else { return __CFStrHashCharacters((const UniChar *)contents, len, len); } }
两个具体方法的实现如下
#define HashNextFourUniChars(accessStart, accessEnd, pointer) \ {result = result * 67503105 + (accessStart 0 accessEnd) * 16974593 + (accessStart 1 accessEnd) * 66049 + (accessStart 2 accessEnd) * 257 + (accessStart 3 accessEnd); pointer += 4;} #define HashNextUniChar(accessStart, accessEnd, pointer) \ {result = result * 257 + (accessStart 0 accessEnd); pointer++;} /* In this function, actualLen is the length of the original string; but len is the number of characters in buffer. The buffer is expected to contain the parts of the string relevant to hashing. */ CF_INLINE CFHashCode __CFStrHashCharacters(const UniChar *uContents, CFIndex len, CFIndex actualLen) { CFHashCode result = actualLen; if (len <= HashEverythingLimit) { const UniChar *end4 = uContents + (len & ~3); const UniChar *end = uContents + len; while (uContents < end4) HashNextFourUniChars(uContents[, ], uContents); // First count in fours while (uContents < end) HashNextUniChar(uContents[, ], uContents); // Then for the last <4 chars, count in ones... } else { const UniChar *contents, *end; contents = uContents; end = contents + 32; while (contents < end) HashNextFourUniChars(contents[, ], contents); contents = uContents + (len >> 1) - 16; end = contents + 32; while (contents < end) HashNextFourUniChars(contents[, ], contents); end = uContents + len; contents = end - 32; while (contents < end) HashNextFourUniChars(contents[, ], contents); } return result + (result << (actualLen & 31)); } /* This hashes cString in the eight bit string encoding. It also includes the little debug-time sanity check. */ CF_INLINE CFHashCode __CFStrHashEightBit(const uint8_t *cContents, CFIndex len) { #if defined(DEBUG) if (!__CFCharToUniCharFunc) { // A little sanity verification: If this is not set, trying to hash high byte chars would be a bad idea CFIndex cnt; Boolean err = false; if (len <= HashEverythingLimit) { for (cnt = 0; cnt < len; cnt++) if (cContents[cnt] >= 128) err = true; } else { for (cnt = 0; cnt < 32; cnt++) if (cContents[cnt] >= 128) err = true; for (cnt = (len >> 1) - 16; cnt < (len >> 1) + 16; cnt++) if (cContents[cnt] >= 128) err = true; for (cnt = (len - 32); cnt < len; cnt++) if (cContents[cnt] >= 128) err = true; } if (err) { // Can't do log here, as it might be too early fprintf(stderr, "Warning: CFHash() attempting to hash CFString containing high bytes before properly initialized to do so\n"); } } #endif CFHashCode result = len; if (len <= HashEverythingLimit) { const uint8_t *end4 = cContents + (len & ~3); const uint8_t *end = cContents + len; while (cContents < end4) HashNextFourUniChars(__CFCharToUniCharTable[cContents[, ]], cContents); // First count in fours while (cContents < end) HashNextUniChar(__CFCharToUniCharTable[cContents[, ]], cContents); // Then for the last <4 chars, count in ones... } else { const uint8_t *contents, *end; contents = cContents; end = contents + 32; while (contents < end) HashNextFourUniChars(__CFCharToUniCharTable[contents[, ]], contents); contents = cContents + (len >> 1) - 16; end = contents + 32; while (contents < end) HashNextFourUniChars(__CFCharToUniCharTable[contents[, ]], contents); end = cContents + len; contents = end - 32; while (contents < end) HashNextFourUniChars(__CFCharToUniCharTable[contents[, ]], contents); } return result + (result << (len & 31)); }
我又写了一个代码做了实验,实现代码如下:
//注意,bbb的第33位进行了修改 NSString *aaa = @"aaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaabbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbccccccccccccccccccccccccccccccddddddddddddddddddddddddddddddeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeee"; NSString *bbb = @"aaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaabbabbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbccccccccccccccccccccccccccccccddddddddddddddddddddddddddddddeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeee"; BOOL equalA = (aaa == bbb);//False BOOL equalB = [aaa isEqual:bbb];//False BOOL equalC = ([aaa hash] == [bbb hash]);//True
由此可见,NSString的hash值,确实有点靠不住。
下一步计划
Objective-C的hash实现实际上全部写在 CFBasicHash中,找个机会一定要看一下。
作者:伯陽
链接:https://www.jianshu.com/p/bbeec2a570aa
以上就是本文的全部内容,希望对大家的学习有所帮助,也希望大家多多支持 码农网
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