🤔 В какой момент принимается решение, что хеш таблице надо перестроиться?

Решение о необходимости перестроения (рехеширования) хэш-таблицы принимается на основе значения нагрузки (load factor). Нагрузка — это отношение количества элементов в хэш-таблице к количеству бакетов (размеру массива).

🚩Порог нагрузки

Для каждой хэш-таблицы обычно определяется пороговое значение нагрузки. Когда фактическая нагрузка превышает это пороговое значение, происходит рехеширование.

Формула нагрузки:

\text{load factor} = \frac{\text{number of elements}}{\text{size of table}} 

Типичные пороговые значения: Пороговое значение нагрузки часто устанавливается в пределах от 0.5 до 1.0, в зависимости от реализации. Например, std::unordered_map в стандартной библиотеке C++ по умолчанию использует пороговое значение 1.0.

🚩Процесс рехеширования

1⃣Увеличение размера таблицы
Размер массива увеличивается, часто в два раза.

2⃣Перераспределение элементов
Все существующие элементы перераспределяются в новую таблицу с использованием новой хэш-функции или той же хэш-функции, но с новым размером таблицы.

🚩Пример

#include <iostream>
#include <list>
#include <vector>

class HashTable {
private:
    int currentSize;
    int numberOfElements;
    double loadFactorThreshold;
    std::vector<std::list<std::pair<int, std::string>>> table;

    void rehash() {
        int oldSize = currentSize;
        currentSize *= 2; // Увеличиваем размер таблицы
        std::vector<std::list<std::pair<int, std::string>>> newTable(currentSize);

        for (const auto& list : table) {
            for (const auto& pair : list) {
                int hashValue = pair.first % currentSize;
                newTable[hashValue].emplace_back(pair.first, pair.second);
            }
        }

        table = std::move(newTable);
    }

public:
    HashTable(int size = 10, double threshold = 0.75) 
        : currentSize(size), numberOfElements(0), loadFactorThreshold(threshold) {
        table.resize(currentSize);
    }

    int hashFunction(int key) {
        return key % currentSize;
    }

    void insertItem(int key, std::string value) {
        int hashValue = hashFunction(key);
        table[hashValue].emplace_back(key, value);
        numberOfElements++;

        // Проверяем, нужно ли выполнять рехеширование
        if (static_cast<double>(numberOfElements) / currentSize > loadFactorThreshold) {
            rehash();
        }
    }

    void displayTable() {
        for (int i = 0; i < currentSize; i++) {
            if (!table[i].empty()) {
                std::cout << "Bucket " << i << ": ";
                for (auto& pair : table[i]) {
                    std::cout << "[" << pair.first << ": " << pair.second << "] ";
                }
                std::cout << std::endl;
            }
        }
    }
};

int main() {
    HashTable ht;
    ht.insertItem(1, "one");
    ht.insertItem(2, "two");
    ht.insertItem(11, "eleven"); // Триггер рехеширования при необходимости

    ht.displayTable();
    // Вывод:
    // Bucket 1: [1: one] 
    // Bucket 2: [2: two] 
    // Bucket 11: [11: eleven]

    return 0;
}

🚩Когда происходит

Рехеширование обычно инициируется в момент, когда после добавления нового элемента нагрузка превышает установленное пороговое значение. Это гарантирует, что хэш-таблица будет эффективно обрабатывать операции поиска, вставки и удаления, поддерживая амортизированное постоянное время для этих операций.

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний