📅  最后修改于: 2023-12-03 15:22:34.820000             🧑  作者: Mango
具有双链表的哈希表链接是一种数据结构,同时具有哈希表的查找速度和双链表的插入、删除速度。在实际开发中,常用于缓存、LRU缓存等。
哈希表是一种以键-值(key-value)作为元素进行存储的数据结构,具有查找速度快的特点。哈希表通过哈希函数对键值进行映射,将键值存储在对应的桶(bucket)中。
常见的哈希函数有取余法、乘法哈希、一致性哈希等。其中取余法是最简单、最常用的哈希函数,它的实现比较简单,适用于键的数量比较稳定的情况。
双链表是一种链表,它的每个节点都有两个指针:一个指向前一个节点、一个指向后一个节点。双链表具有插入、删除的复杂度为O(1),比单链表的复杂度O(n)要快。
双链表与单链表相比,除了多一个指向前一个节点的指针外,其它都相同。
将哈希表和双链表结合,可以得到具有双链表的哈希表链接。
在具有双链表的哈希表链接中,每个哈希桶(bucket)都是一个双链表。
在查找元素时,先通过哈希函数找到对应的哈希桶,然后再在哈希桶中进行查找。由于哈希桶是一个双链表,查找起来与普通链表没有区别。
在插入、删除元素时,同样先通过哈希函数找到对应的哈希桶,然后再在哈希桶中进行插入、删除操作。由于哈希桶是一个双链表,插入、删除起来比普通链表更快。
下面是一个简单的具有双链表的哈希表链接的代码示例。这里使用了C++语言。
#include <iostream>
#include <unordered_map>
#include <list>
using namespace std;
// 双链表节点
struct Node {
int key;
int value;
Node(int k, int v) : key(k), value(v) {};
};
// 具有双链表的哈希表链接
class LRUCache {
private:
int capacity; // 缓存容量
unordered_map<int, list<Node>::iterator> map; // 哈希表,存储节点在双链表中的迭代器
list<Node> cache; // 双链表
public:
LRUCache(int cap) : capacity(cap) {};
// 获取节点
int get(int key) {
if(map.find(key) == map.end())
return -1;
auto it = map[key];
Node temp = *it;
cache.erase(it);
cache.push_front(temp);
map[key] = cache.begin();
return temp.value;
}
// 插入节点
void put(int key, int value) {
Node node(key, value);
if(map.find(key) != map.end())
{
auto it = map[key];
cache.erase(it);
}
else {
if(cache.size() >= capacity)
{
auto lastNode = cache.back();
map.erase(lastNode.key);
cache.pop_back();
}
}
cache.push_front(node);
map[key] = cache.begin();
}
};
// 测试
int main() {
// 缓存容量为2
LRUCache cache(2);
// 添加节点
cache.put(1, 1);
cache.put(2, 2);
cout<<cache.get(1)<<endl; // 1
// 添加节点
cache.put(3, 3);
cout<<cache.get(2)<<endl; // -1
// 添加节点
cache.put(4, 4);
cout<<cache.get(1)<<endl; // -1
cout<<cache.get(3)<<endl; // 3
cout<<cache.get(4)<<endl; // 4
return 0;
}
具有双链表的哈希表链接是一种高效的数据结构,常用于缓存、LRU缓存等场景。它同时具有哈希表的查找速度和双链表的插入、删除速度,可以在实际开发中发挥重要作用。