C语言手撕一个Hash表(HashTable)实例代码

什么是Hash Table

散列表用的是数组支持按照下标随机访问数据的特性，所以散列表其实就是数组的一种扩展，由数组演化而来。可以说，如果没有数组，就没有散列表。

散列函数

散列函数是将我们想插入的节点散列成一个数值的函数。它是一个函数。我们可以把它定义成 hash(key)，要想找到一个不同的 key 对应的散列值都不一样的散列函数，几乎是不可能的。即便像业界著名的MD5、SHA、CRC等哈希算法，也无法完全避免这种散列冲突。而且，因为数组的存储空间有限，也会加大散列冲突的概率。

所以我们几乎无法找到一个完美的无冲突的散列函数，即便能找到，付出的时间成本、计算成本也是很大的，所以针对散列冲突问题，我们需要通过其他途径来解决。

散列冲突

开放寻址法

开放寻址法的核心思想是，如果出现了散列冲突，我们就重新探测一个空闲位置，将其插入。那如何重新探测新的位置呢？我先讲一个比较简单的探测方法，线性探测（Linear Probing）。当我们往散列表中插入数据时，如果某个数据经过散列函数散列之后，存储位置已经被占用了，我们就从当前位置开始，依次往后查找，看是否有空闲位置，直到找到为止。

链表法

链表法是一种更加常用的散列冲突解决办法，相比开放寻址法，它要简单很多。我们来看这个图，在散列表中，每个“桶（bucket）”或者“槽（slot）”会对应一条链表，所有散列值相同的元素我们都放到相同槽位对应的链表中。

HashMap 底层采用链表法来解决冲突。即使负载因子和散列函数设计得再合理，也免不了会出现拉链过长的情况，一旦出现拉链过长，则会严重影响 HashMap 的性能。

于是，在 JDK1.8 版本中，为了对 HashMap 做进一步优化，我们引入了红黑树。而当链表长度太长（默认超过 8）时，链表就转换为红黑树。我们可以利用红黑树快速增删改查的特点，提高 HashMap 的性能。当红黑树结点个数少于 8 个的时候，又会将红黑树转化为链表。因为在数据量较小的情况下，红黑树要维护平衡，比起链表来，性能上的优势并不明显。

装载因子

装载因子越大，说明散列表中的元素越多，空闲位置越少，散列冲突的概率就越大。不仅插入数据的过程要多次寻址或者拉很长的链，查找的过程也会因此变得很慢。

最大装载因子默认是 0.75，当 HashMap 中元素个数超过 0.75*capacity（capacity 表示散列表的容量）的时候，就会启动扩容，每次扩容都会扩容为原来的两倍大小。

代码

这里我们给出C语言的HashTable代码，我们使用的是链表法，而且也没有在链表过长的时候将其转化为红黑树，只是单纯的链表。

#include <stdlib.h>
#include <stdio.h>
#include <stdbool.h>

typedef struct Node {
  int key;
  int val;
  struct Node *next;
} Node;

typedef struct HashMap {
  int size;
  int count;
  struct Node **hashmap;
} HashMap;

// 定义哈希函数
unsigned int hash(int n) {
  return (unsigned int) n;
}

// 创建一个节点
Node *creatNode(int key, int val) {
  Node *node = (Node *) malloc(sizeof(Node));
  node->key = key;
  node->val = val;
  node->next = NULL;
  return node;
}

// 创建一个hash表
HashMap *createHashMap() {
  HashMap *H = (HashMap *) malloc(sizeof(HashMap));
  H->size = 8;
  H->count = 0;
  H->hashmap = (Node **) calloc(H->size, sizeof(Node *));
  return H;
}

// 扩容，以2倍的形式扩容
static void extend(HashMap *map) {
  int newsize = map->size * 2;
  Node **newhashmap = (Node **) calloc(newsize, sizeof(Node *));
  for (int i = 0; i < map->size; i++) {
      Node *node = map->hashmap[i];
      Node *head1 = (Node *) malloc(sizeof(Node));
      Node *head2 = (Node *) malloc(sizeof(Node));
      Node *temp1 = head1;
      Node *temp2 = head2;
      while (node) {
          if (hash(node->key) % newsize != i) {
              temp2->next = node;
              temp2 = temp2->next;
          } else {
              temp1->next = node;
              temp1 = temp1->next;
          }
          node = node->next;
      }
      temp1->next = NULL;
      temp2->next = NULL;
      newhashmap[i] = head1->next;
      newhashmap[i + map->size] = head2->next;
      free(head1);
      free(head2);
  }
  map->size = newsize;
  free(map->hashmap);
  map->hashmap = newhashmap;
}

// 插入某个结点
bool insert(HashMap *map, int key, int val) {
  int hash_key = hash(key) % map->size;
  // 要插入的哈希值未产生碰撞
  if (map->hashmap[hash_key] == NULL) {
      map->count++;
      map->hashmap[hash_key] = creatNode(key, val);
  } else {
      Node *head = map->hashmap[hash_key];
      if (head->key == key) return false;
      while (head->next && head->next->key != key) head = head->next;
      if (head->next == NULL) {
          map->count++;
          head->next = creatNode(key, val);
      } else if (head->next->key == key) return false;
  }
	// 装载因子过高就开始扩容
  if (map->count / map->size > 0.75) extend(map);
  return true;
}

// 寻找某个结点
bool find(HashMap *map, int key, int *v) {
  int hash_key = hash(key) % map->size;
  if (map->hashmap[hash_key] == NULL) {
      return false;
  } else {
      Node *head = map->hashmap[hash_key];
      if (head->key == key) {
          *v = head->val;
          return true;
      }
      while (head->next && head->next->key != key) head = head->next;
      if (head->next == NULL) return false;
      if (head->next->key == key) {
          *v = head->next->val;
          return true;
      }
  }
  return false;
}

// 删除某个结点
void delete(HashMap *map, int key) {
  int hash_key = hash(key) % map->size;
  if (map->hashmap[hash_key] == NULL) return;
  Node *head = map->hashmap[hash_key];
  if (head->key == key) {
      map->hashmap[hash_key] = head->next;
      map->count--;
      free(head);
      return;
  }
  while (head->next && head->next->key != key) head = head->next;
  if (head->next == NULL) return;
  if (head->next->key == key) {
      Node *temp = head->next;
      head->next = head->next->next;
      map->count--;
      free(temp);
  }
  return;
}


int main() {
  HashMap *H = createHashMap();
  for (int i = 0; i < 1024; i++) {
      insert(H, i, i);
  }
  printf("H size is %d\n",H->size);
  printf("H count is %d\n",H->count);
  delete(H, 0);
  int v = 0;
  if (find(H, 0, &v)) printf("%d\n", v);
  else printf("not find \n");
  if (find(H, 4, &v)) printf("%d\n", v);
  else printf("not find \n");
  return 0;
}

总结

关于C语言手撕一个Hash表(HashTable)的文章就介绍至此，更多相关C语言Hash表内容请搜索编程宝库以前的文章，希望以后支持编程宝库！

 一、前言一开始用ffmpeg做的是视频流的解析，后面增加了本地视频文件的支持，到后面发现ffmpeg也是支持本地摄像头设备的，只要是原则上打通的比如win系统上相机程序、lin ...