MC-202 — Unidade 18 Tabela de Espalhamentorafael/cursos/1s2017/mc...MC-202 — Unidade 18 Tabela...

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MC-202 — Unidade 18 Tabela de Espalhamento Rafael C. S. Schouery [email protected] Universidade Estadual de Campinas 1º semestre/2017

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MC-202 — Unidade 18Tabela de Espalhamento

Rafael C. S. [email protected]

Universidade Estadual de Campinas

1º semestre/2017

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Introdução

Queremos contar o número de ocorrências de cada palavra dabiblioteca

• no idioma, há cerca de milhares de palavras (≈ 435.000)• mas no total, há milhões de ocorrências!

2

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Introdução

Queremos contar o número de ocorrências de cada palavra dabiblioteca

• no idioma, há cerca de milhares de palavras (≈ 435.000)

• mas no total, há milhões de ocorrências!

2

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Introdução

Queremos contar o número de ocorrências de cada palavra dabiblioteca

• no idioma, há cerca de milhares de palavras (≈ 435.000)• mas no total, há milhões de ocorrências!

2

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Exemplo

dia: 6 ocorrênciasescola: 13 ocorrênciasgratuito: 1 ocorrênciailha: 8 ocorrênciasjeito: 5 ocorrênciaslata: 2 ocorrências

Queremos acessar uma palavra como se fosse um vetor:ocorrencias['ilha'] = 8

Primeiras opções:• Vetor - acesso/escrita em O(n)• Vetor ordenado - acesso em O(lg n)

Conseguimos fazer em O(1)?

3

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Exemplo

dia: 6 ocorrênciasescola: 13 ocorrênciasgratuito: 1 ocorrênciailha: 8 ocorrênciasjeito: 5 ocorrênciaslata: 2 ocorrências

Queremos acessar uma palavra como se fosse um vetor:ocorrencias['ilha'] = 8

Primeiras opções:• Vetor - acesso/escrita em O(n)• Vetor ordenado - acesso em O(lg n)

Conseguimos fazer em O(1)?

3

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Exemplo

dia: 6 ocorrênciasescola: 13 ocorrênciasgratuito: 1 ocorrênciailha: 8 ocorrênciasjeito: 5 ocorrênciaslata: 2 ocorrências

Queremos acessar uma palavra como se fosse um vetor:ocorrencias['ilha'] = 8

Primeiras opções:

• Vetor - acesso/escrita em O(n)• Vetor ordenado - acesso em O(lg n)

Conseguimos fazer em O(1)?

3

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Exemplo

dia: 6 ocorrênciasescola: 13 ocorrênciasgratuito: 1 ocorrênciailha: 8 ocorrênciasjeito: 5 ocorrênciaslata: 2 ocorrências

Queremos acessar uma palavra como se fosse um vetor:ocorrencias['ilha'] = 8

Primeiras opções:• Vetor - acesso/escrita em O(n)

• Vetor ordenado - acesso em O(lg n)

Conseguimos fazer em O(1)?

3

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Exemplo

dia: 6 ocorrênciasescola: 13 ocorrênciasgratuito: 1 ocorrênciailha: 8 ocorrênciasjeito: 5 ocorrênciaslata: 2 ocorrências

Queremos acessar uma palavra como se fosse um vetor:ocorrencias['ilha'] = 8

Primeiras opções:• Vetor - acesso/escrita em O(n)• Vetor ordenado - acesso em O(lg n)

Conseguimos fazer em O(1)?

3

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Exemplo

dia: 6 ocorrênciasescola: 13 ocorrênciasgratuito: 1 ocorrênciailha: 8 ocorrênciasjeito: 5 ocorrênciaslata: 2 ocorrências

Queremos acessar uma palavra como se fosse um vetor:ocorrencias['ilha'] = 8

Primeiras opções:• Vetor - acesso/escrita em O(n)• Vetor ordenado - acesso em O(lg n)

Conseguimos fazer em O(1)?3

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Caso fácilSe tivéssemos apenas uma palavra começando com cadaletra era fácil

• bastaria ter um vetor de 24 posições

a 0

b 1c 2d 3e 4

f 5g 6

h 7

i 8...

......

dia

escola

gratuito

ilha

4

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Caso fácilSe tivéssemos apenas uma palavra começando com cadaletra era fácil

• bastaria ter um vetor de 24 posições

a 0

b 1c 2d 3e 4

f 5g 6

h 7

i 8...

......

dia

escola

gratuito

ilha

4

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Palavras que começam com a mesma letra

0

123

45

67

8...

......

NULL

NULL

NULL

dia

escolaNULL

gratuito

NULL

ilha

Ideia:

• uma lista ligada para cada letra• guardamos os ponteiros para as listas em um vetor

5

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Palavras que começam com a mesma letra

0

123

45

67

8...

......

NULL

NULL

NULL

dia

escolaNULL

gratuito

NULL

ilha

Ideia:• uma lista ligada para cada letra

• guardamos os ponteiros para as listas em um vetor

5

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Palavras que começam com a mesma letra

0

123

45

67

8...

......

NULL

NULL

NULL

dia

escolaNULL

gratuito

NULL

ilha

Ideia:• uma lista ligada para cada letra• guardamos os ponteiros para as listas em um vetor

5

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Palavras que começam com a mesma letra

0

123

45

67

8...

......

NULL

NULL

dia

escolaNULL

gratuito

NULL

ilha

NULL

Inserindo “bola”:• descobrimos a posição pela primeira letra• atualizamos o vetor para apontar para o nó de “bola”

6

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Palavras que começam com a mesma letra

0

123

45

67

8...

......

NULL

NULL

dia

escolaNULL

gratuito

NULL

ilha

NULL

Inserindo “bola”:

• descobrimos a posição pela primeira letra• atualizamos o vetor para apontar para o nó de “bola”

6

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Palavras que começam com a mesma letra

0

123

45

67

8...

......

NULL

NULL

dia

escolaNULL

gratuito

NULL

ilha

NULL1

Inserindo “bola”:• descobrimos a posição pela primeira letra

• atualizamos o vetor para apontar para o nó de “bola”

6

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Palavras que começam com a mesma letra

0

123

45

67

8...

......

NULL

NULL

dia

escolaNULL

gratuito

NULL

ilha

NULL1

Inserindo “bola”:• descobrimos a posição pela primeira letra• atualizamos o vetor para apontar para o nó de “bola”

6

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Palavras que começam com a mesma letra

0

123

45

67

8...

......

NULL

NULL

dia

escolaNULL

gratuito

NULL

ilha

1 bola

Inserindo “bola”:• descobrimos a posição pela primeira letra• atualizamos o vetor para apontar para o nó de “bola”

6

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Palavras que começam com a mesma letra

0

123

45

67

8...

......

NULL

NULL

dia

escolaNULL

gratuito

NULL

ilha

bola

Inserindo “bela”:• descobrimos a posição pela primeira letra• temos uma colisão com “bola”• inserimos na lista da letra b

7

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Palavras que começam com a mesma letra

0

123

45

67

8...

......

NULL

NULL

dia

escolaNULL

gratuito

NULL

ilha

bola

Inserindo “bela”:

• descobrimos a posição pela primeira letra• temos uma colisão com “bola”• inserimos na lista da letra b

7

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Palavras que começam com a mesma letra

0

123

45

67

8...

......

NULL

NULL

dia

escolaNULL

gratuito

NULL

ilha

bola

Inserindo “bela”:• descobrimos a posição pela primeira letra

• temos uma colisão com “bola”• inserimos na lista da letra b

7

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Palavras que começam com a mesma letra

0

123

45

67

8...

......

NULL

NULL

dia

escolaNULL

gratuito

NULL

ilha

bola

Inserindo “bela”:• descobrimos a posição pela primeira letra• temos uma colisão com “bola”

• inserimos na lista da letra b

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Palavras que começam com a mesma letra

0

123

45

67

8...

......

NULL

NULL

dia

escolaNULL

gratuito

NULL

ilha

bela bola

Inserindo “bela”:• descobrimos a posição pela primeira letra• temos uma colisão com “bola”• inserimos na lista da letra b

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Palavras que começam com a mesma letra

0

123

45

67

8...

......

NULL

NULL

dia

escolaNULL

gratuito

NULL

ilha

bela bola

Após a inserção de várias palavras começando com b:• inserimos “bolo”,

“boca”, “broca”• a tabela ficou degenerada em lista

8

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Palavras que começam com a mesma letra

0

123

45

67

8...

......

NULL

NULL

dia

escolaNULL

gratuito

NULL

ilha

bela bola

Após a inserção de várias palavras começando com b:

• inserimos “bolo”,

“boca”, “broca”• a tabela ficou degenerada em lista

8

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Palavras que começam com a mesma letra

0

123

45

67

8...

......

NULL

NULL

dia

escolaNULL

gratuito

NULL

ilha

bela bola

Após a inserção de várias palavras começando com b:• inserimos “bolo”,

“boca”, “broca”

• a tabela ficou degenerada em lista

8

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Palavras que começam com a mesma letra

0

123

45

67

8...

......

NULL

NULL

dia

escolaNULL

gratuito

NULL

ilha

bolo bela bola

Após a inserção de várias palavras começando com b:• inserimos “bolo”,

“boca”, “broca”

• a tabela ficou degenerada em lista

8

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Palavras que começam com a mesma letra

0

123

45

67

8...

......

NULL

NULL

dia

escolaNULL

gratuito

NULL

ilha

bolo bela bola

Após a inserção de várias palavras começando com b:• inserimos “bolo”, “boca”,

“broca”

• a tabela ficou degenerada em lista

8

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Palavras que começam com a mesma letra

0

123

45

67

8...

......

NULL

NULL

dia

escolaNULL

gratuito

NULL

ilha

boca bolo bela bola

Após a inserção de várias palavras começando com b:• inserimos “bolo”, “boca”,

“broca”

• a tabela ficou degenerada em lista

8

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Palavras que começam com a mesma letra

0

123

45

67

8...

......

NULL

NULL

dia

escolaNULL

gratuito

NULL

ilha

boca bolo bela bola

Após a inserção de várias palavras começando com b:• inserimos “bolo”, “boca”, “broca”

• a tabela ficou degenerada em lista

8

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Palavras que começam com a mesma letra

0

123

45

67

8...

......

NULL

NULL

dia

escolaNULL

gratuito

NULL

ilha

broca boca bolo bela bola

Após a inserção de várias palavras começando com b:• inserimos “bolo”, “boca”, “broca”

• a tabela ficou degenerada em lista

8

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Palavras que começam com a mesma letra

0

123

45

67

8...

......

NULL

NULL

dia

escolaNULL

gratuito

NULL

ilha

broca boca bolo bela bola

Após a inserção de várias palavras começando com b:• inserimos “bolo”, “boca”, “broca”• a tabela ficou degenerada em lista

8

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Espalhamento com Encadeamento Separado

0

123

45

67

8

NULL

NULL

NULL

broca

boca

bolo

bela

bola

dia

escola

gratuito

ilha

NULL

NULL

NULL

NULL

NULL

NULL

Corrigindo:

• vamos tentar espalhar melhor• usamos um hash da chave (palavra)• vamos associar a chave a um número inteiro (entre 0 e 8)

9

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Espalhamento com Encadeamento Separado

0

123

45

67

8

NULL

NULL

NULL

broca

boca

bolo

bela

bola

dia

escola

gratuito

ilha

NULL

NULL

NULL

NULL

NULL

NULL

Corrigindo:• vamos tentar espalhar melhor

• usamos um hash da chave (palavra)• vamos associar a chave a um número inteiro (entre 0 e 8)

9

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Espalhamento com Encadeamento Separado

0

123

45

67

8

NULL

NULL

NULL

broca

boca

bolo

bela

bola

dia

escola

gratuito

ilha

NULL

NULL

NULL

NULL

NULL

NULL

Corrigindo:• vamos tentar espalhar melhor• usamos um hash da chave (palavra)

• vamos associar a chave a um número inteiro (entre 0 e 8)

9

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Espalhamento com Encadeamento Separado

0

123

45

67

8

NULL

NULL

NULL

broca h("broca") = 3

boca

bolo

bela

bola

dia

escola

gratuito

ilha

NULL

NULL

NULL

NULL

NULL

NULL

Corrigindo:• vamos tentar espalhar melhor• usamos um hash da chave (palavra)• vamos associar a chave a um número inteiro (entre 0 e 8)

9

Page 39: MC-202 — Unidade 18 Tabela de Espalhamentorafael/cursos/1s2017/mc...MC-202 — Unidade 18 Tabela de Espalhamento Rafael C. S. Schouery rafael@ic.unicamp.br Universidade Estadual

Espalhamento com Encadeamento Separado

0

123

45

67

8

NULL

NULL

NULL

broca h("broca") = 3

boca

bolo

bela

bola

dia

escola

gratuito

ilha

broca

NULL

NULL

NULL

NULL

NULL

Corrigindo:• vamos tentar espalhar melhor• usamos um hash da chave (palavra)• vamos associar a chave a um número inteiro (entre 0 e 8)

9

Page 40: MC-202 — Unidade 18 Tabela de Espalhamentorafael/cursos/1s2017/mc...MC-202 — Unidade 18 Tabela de Espalhamento Rafael C. S. Schouery rafael@ic.unicamp.br Universidade Estadual

Espalhamento com Encadeamento Separado

0

123

45

67

8

NULL

NULL

NULL

broca h("broca") = 3

boca h("boca") = 0

bolo

bela

bola

dia

escola

gratuito

ilha

broca

NULL

NULL

NULL

NULL

NULL

Corrigindo:• vamos tentar espalhar melhor• usamos um hash da chave (palavra)• vamos associar a chave a um número inteiro (entre 0 e 8)

9

Page 41: MC-202 — Unidade 18 Tabela de Espalhamentorafael/cursos/1s2017/mc...MC-202 — Unidade 18 Tabela de Espalhamento Rafael C. S. Schouery rafael@ic.unicamp.br Universidade Estadual

Espalhamento com Encadeamento Separado

0

123

45

67

8

NULL

NULL

NULL

broca h("broca") = 3

boca h("boca") = 0

bolo

bela

bola

dia

escola

gratuito

ilha

broca

boca

NULL

NULL

NULL

NULL

Corrigindo:• vamos tentar espalhar melhor• usamos um hash da chave (palavra)• vamos associar a chave a um número inteiro (entre 0 e 8)

9

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Espalhamento com Encadeamento Separado

0

123

45

67

8

NULL

NULL

NULL

broca h("broca") = 3

boca h("boca") = 0

bolo h("bolo") = 5

bela

bola

dia

escola

gratuito

ilha

broca

boca

NULL

NULL

NULL

NULL

Corrigindo:• vamos tentar espalhar melhor• usamos um hash da chave (palavra)• vamos associar a chave a um número inteiro (entre 0 e 8)

9

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Espalhamento com Encadeamento Separado

0

123

45

67

8

NULL

NULL

NULL

broca h("broca") = 3

boca h("boca") = 0

bolo h("bolo") = 5

bela

bola

dia

escola

gratuito

ilha

broca

boca

bolo

NULL

NULL

NULL

Corrigindo:• vamos tentar espalhar melhor• usamos um hash da chave (palavra)• vamos associar a chave a um número inteiro (entre 0 e 8)

9

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Espalhamento com Encadeamento Separado

0

123

45

67

8

NULL

NULL

NULL

broca h("broca") = 3

boca h("boca") = 0

bolo h("bolo") = 5

bela h("bela") = 2

bola

dia

escola

gratuito

ilha

broca

boca

bolo

NULL

NULL

NULL

Corrigindo:• vamos tentar espalhar melhor• usamos um hash da chave (palavra)• vamos associar a chave a um número inteiro (entre 0 e 8)

9

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Espalhamento com Encadeamento Separado

0

123

45

67

8

NULL

NULL

NULL

broca h("broca") = 3

boca h("boca") = 0

bolo h("bolo") = 5

bela h("bela") = 2

bola

dia

escola

gratuito

ilha

broca

boca

bolo

bela

NULL

NULL

Corrigindo:• vamos tentar espalhar melhor• usamos um hash da chave (palavra)• vamos associar a chave a um número inteiro (entre 0 e 8)

9

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Espalhamento com Encadeamento Separado

0

123

45

67

8

NULL

NULL

NULL

broca h("broca") = 3

boca h("boca") = 0

bolo h("bolo") = 5

bela h("bela") = 2

bola h("bola") = 0

dia

escola

gratuito

ilha

broca

boca

bolo

bela

NULL

NULL

Corrigindo:• vamos tentar espalhar melhor• usamos um hash da chave (palavra)• vamos associar a chave a um número inteiro (entre 0 e 8)

9

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Espalhamento com Encadeamento Separado

0

123

45

67

8

NULL

NULL

NULL

broca h("broca") = 3

boca h("boca") = 0

bolo h("bolo") = 5

bela h("bela") = 2

bola h("bola") = 0

dia

escola

gratuito

ilha

broca

bolo

bela

bola boca

NULL

NULL

Corrigindo:• vamos tentar espalhar melhor• usamos um hash da chave (palavra)• vamos associar a chave a um número inteiro (entre 0 e 8)

9

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Espalhamento com Encadeamento Separado

0

123

45

67

8

NULL

NULL

NULL

broca h("broca") = 3

boca h("boca") = 0

bolo h("bolo") = 5

bela h("bela") = 2

bola h("bola") = 0

dia h("dia") = 2

escola

gratuito

ilha

broca

bolo

bela

bola boca

NULL

NULL

Corrigindo:• vamos tentar espalhar melhor• usamos um hash da chave (palavra)• vamos associar a chave a um número inteiro (entre 0 e 8)

9

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Espalhamento com Encadeamento Separado

0

123

45

67

8

NULL

NULL

NULL

broca h("broca") = 3

boca h("boca") = 0

bolo h("bolo") = 5

bela h("bela") = 2

bola h("bola") = 0

dia h("dia") = 2

escola

gratuito

ilha

broca

bolo

bola boca

dia bela

NULL

NULL

Corrigindo:• vamos tentar espalhar melhor• usamos um hash da chave (palavra)• vamos associar a chave a um número inteiro (entre 0 e 8)

9

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Espalhamento com Encadeamento Separado

0

123

45

67

8

NULL

NULL

NULL

broca h("broca") = 3

boca h("boca") = 0

bolo h("bolo") = 5

bela h("bela") = 2

bola h("bola") = 0

dia h("dia") = 2

escola h("escola") = 7

gratuito

ilha

broca

bolo

bola boca

dia bela

NULL

NULL

Corrigindo:• vamos tentar espalhar melhor• usamos um hash da chave (palavra)• vamos associar a chave a um número inteiro (entre 0 e 8)

9

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Espalhamento com Encadeamento Separado

0

123

45

67

8

NULL

NULL

NULL

broca h("broca") = 3

boca h("boca") = 0

bolo h("bolo") = 5

bela h("bela") = 2

bola h("bola") = 0

dia h("dia") = 2

escola h("escola") = 7

gratuito

ilha

broca

bolo

bola boca

dia bela

escola

NULL

Corrigindo:• vamos tentar espalhar melhor• usamos um hash da chave (palavra)• vamos associar a chave a um número inteiro (entre 0 e 8)

9

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Espalhamento com Encadeamento Separado

0

123

45

67

8

NULL

NULL

NULL

broca h("broca") = 3

boca h("boca") = 0

bolo h("bolo") = 5

bela h("bela") = 2

bola h("bola") = 0

dia h("dia") = 2

escola h("escola") = 7

gratuito h("gratuito") = 0

ilha

broca

bolo

bola boca

dia bela

escola

NULL

Corrigindo:• vamos tentar espalhar melhor• usamos um hash da chave (palavra)• vamos associar a chave a um número inteiro (entre 0 e 8)

9

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Espalhamento com Encadeamento Separado

0

123

45

67

8

NULL

NULL

NULL

broca h("broca") = 3

boca h("boca") = 0

bolo h("bolo") = 5

bela h("bela") = 2

bola h("bola") = 0

dia h("dia") = 2

escola h("escola") = 7

gratuito h("gratuito") = 0

ilha

broca

bolo

dia bela

escola

gratuito bola boca

NULL

Corrigindo:• vamos tentar espalhar melhor• usamos um hash da chave (palavra)• vamos associar a chave a um número inteiro (entre 0 e 8)

9

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Espalhamento com Encadeamento Separado

0

123

45

67

8

NULL

NULL

NULL

broca h("broca") = 3

boca h("boca") = 0

bolo h("bolo") = 5

bela h("bela") = 2

bola h("bola") = 0

dia h("dia") = 2

escola h("escola") = 7

gratuito h("gratuito") = 0

ilha h("ilha") = 6

broca

bolo

dia bela

escola

gratuito bola boca

NULL

Corrigindo:• vamos tentar espalhar melhor• usamos um hash da chave (palavra)• vamos associar a chave a um número inteiro (entre 0 e 8)

9

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Espalhamento com Encadeamento Separado

0

123

45

67

8

NULL

NULL

NULL

broca h("broca") = 3

boca h("boca") = 0

bolo h("bolo") = 5

bela h("bela") = 2

bola h("bola") = 0

dia h("dia") = 2

escola h("escola") = 7

gratuito h("gratuito") = 0

ilha h("ilha") = 6

broca

bolo

dia bela

escola

gratuito bola boca

ilha

Corrigindo:• vamos tentar espalhar melhor• usamos um hash da chave (palavra)• vamos associar a chave a um número inteiro (entre 0 e 8)

9

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Tabela de Espalhamento

Uma função de hashing associa um elemento de um certoconjunto (strings, números, arquivos, etc.) a um número inteirode tamanho conhecido

Uma tabela de espalhamento é um tipo abstrato de dadospara busca em conjuntos dinâmicos cuja implementação temcertas propriedades:

• os dados são acessado por meio de um vetor de tamanhoconhecido

• a posição do vetor é calculada por uma função de hashing

10

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Tabela de Espalhamento

Uma função de hashing associa um elemento de um certoconjunto (strings, números, arquivos, etc.) a um número inteirode tamanho conhecido

Uma tabela de espalhamento é um tipo abstrato de dadospara busca em conjuntos dinâmicos cuja implementação temcertas propriedades:

• os dados são acessado por meio de um vetor de tamanhoconhecido

• a posição do vetor é calculada por uma função de hashing

10

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Tabela de Espalhamento

Uma função de hashing associa um elemento de um certoconjunto (strings, números, arquivos, etc.) a um número inteirode tamanho conhecido

Uma tabela de espalhamento é um tipo abstrato de dadospara busca em conjuntos dinâmicos cuja implementação temcertas propriedades:

• os dados são acessado por meio de um vetor de tamanhoconhecido

• a posição do vetor é calculada por uma função de hashing

10

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Tabela de Espalhamento

Uma função de hashing associa um elemento de um certoconjunto (strings, números, arquivos, etc.) a um número inteirode tamanho conhecido

Uma tabela de espalhamento é um tipo abstrato de dadospara busca em conjuntos dinâmicos cuja implementação temcertas propriedades:

• os dados são acessado por meio de um vetor de tamanhoconhecido

• a posição do vetor é calculada por uma função de hashing

10

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Características das tabelas de Espalhamento

Propriedades:

• estimativa do tamanho do conjunto de dados deve serconhecida

• tempo das operações depende da função de hashingescolhida:

– chaves bem espalhadas: tempo “quase” O(1)

– se temos n itens– e uma tabela de tamanho M– tempo de acesso é o tempo de calcular a função de

hashing + O(n/M)

– chaves agrupadas: pior caso de tempo O(n)

– Vira uma lista ligada com todos os elementos

11

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Características das tabelas de Espalhamento

Propriedades:• estimativa do tamanho do conjunto de dados deve ser

conhecida

• tempo das operações depende da função de hashingescolhida:

– chaves bem espalhadas: tempo “quase” O(1)

– se temos n itens– e uma tabela de tamanho M– tempo de acesso é o tempo de calcular a função de

hashing + O(n/M)

– chaves agrupadas: pior caso de tempo O(n)

– Vira uma lista ligada com todos os elementos

11

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Características das tabelas de Espalhamento

Propriedades:• estimativa do tamanho do conjunto de dados deve ser

conhecida• tempo das operações depende da função de hashing

escolhida:

– chaves bem espalhadas: tempo “quase” O(1)

– se temos n itens– e uma tabela de tamanho M– tempo de acesso é o tempo de calcular a função de

hashing + O(n/M)

– chaves agrupadas: pior caso de tempo O(n)

– Vira uma lista ligada com todos os elementos

11

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Características das tabelas de Espalhamento

Propriedades:• estimativa do tamanho do conjunto de dados deve ser

conhecida• tempo das operações depende da função de hashing

escolhida:– chaves bem espalhadas: tempo “quase” O(1)

– se temos n itens– e uma tabela de tamanho M– tempo de acesso é o tempo de calcular a função de

hashing + O(n/M)– chaves agrupadas: pior caso de tempo O(n)

– Vira uma lista ligada com todos os elementos

11

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Características das tabelas de Espalhamento

Propriedades:• estimativa do tamanho do conjunto de dados deve ser

conhecida• tempo das operações depende da função de hashing

escolhida:– chaves bem espalhadas: tempo “quase” O(1)

– se temos n itens

– e uma tabela de tamanho M– tempo de acesso é o tempo de calcular a função de

hashing + O(n/M)– chaves agrupadas: pior caso de tempo O(n)

– Vira uma lista ligada com todos os elementos

11

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Características das tabelas de Espalhamento

Propriedades:• estimativa do tamanho do conjunto de dados deve ser

conhecida• tempo das operações depende da função de hashing

escolhida:– chaves bem espalhadas: tempo “quase” O(1)

– se temos n itens– e uma tabela de tamanho M

– tempo de acesso é o tempo de calcular a função dehashing + O(n/M)

– chaves agrupadas: pior caso de tempo O(n)

– Vira uma lista ligada com todos os elementos

11

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Características das tabelas de Espalhamento

Propriedades:• estimativa do tamanho do conjunto de dados deve ser

conhecida• tempo das operações depende da função de hashing

escolhida:– chaves bem espalhadas: tempo “quase” O(1)

– se temos n itens– e uma tabela de tamanho M– tempo de acesso é o tempo de calcular a função de

hashing + O(n/M)

– chaves agrupadas: pior caso de tempo O(n)

– Vira uma lista ligada com todos os elementos

11

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Características das tabelas de Espalhamento

Propriedades:• estimativa do tamanho do conjunto de dados deve ser

conhecida• tempo das operações depende da função de hashing

escolhida:– chaves bem espalhadas: tempo “quase” O(1)

– se temos n itens– e uma tabela de tamanho M– tempo de acesso é o tempo de calcular a função de

hashing + O(n/M)– chaves agrupadas: pior caso de tempo O(n)

– Vira uma lista ligada com todos os elementos

11

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Características das tabelas de Espalhamento

Propriedades:• estimativa do tamanho do conjunto de dados deve ser

conhecida• tempo das operações depende da função de hashing

escolhida:– chaves bem espalhadas: tempo “quase” O(1)

– se temos n itens– e uma tabela de tamanho M– tempo de acesso é o tempo de calcular a função de

hashing + O(n/M)– chaves agrupadas: pior caso de tempo O(n)

– Vira uma lista ligada com todos os elementos

11

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Obtendo funções de hashing

Uma boa função de hashing depende do conjunto de chavesespecífico

Métodos genéricos:1. Método da divisão2. Método da multiplicação

Hashing perfeito: Se conhecermos todos as chaves a priori, épossível encontrar uma função de hashing injetora

• isto é, não temos colisões• tais funções podem ser difíceis de encontrar

12

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Obtendo funções de hashing

Uma boa função de hashing depende do conjunto de chavesespecífico

Métodos genéricos:

1. Método da divisão2. Método da multiplicação

Hashing perfeito: Se conhecermos todos as chaves a priori, épossível encontrar uma função de hashing injetora

• isto é, não temos colisões• tais funções podem ser difíceis de encontrar

12

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Obtendo funções de hashing

Uma boa função de hashing depende do conjunto de chavesespecífico

Métodos genéricos:1. Método da divisão

2. Método da multiplicação

Hashing perfeito: Se conhecermos todos as chaves a priori, épossível encontrar uma função de hashing injetora

• isto é, não temos colisões• tais funções podem ser difíceis de encontrar

12

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Obtendo funções de hashing

Uma boa função de hashing depende do conjunto de chavesespecífico

Métodos genéricos:1. Método da divisão2. Método da multiplicação

Hashing perfeito: Se conhecermos todos as chaves a priori, épossível encontrar uma função de hashing injetora

• isto é, não temos colisões• tais funções podem ser difíceis de encontrar

12

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Obtendo funções de hashing

Uma boa função de hashing depende do conjunto de chavesespecífico

Métodos genéricos:1. Método da divisão2. Método da multiplicação

Hashing perfeito: Se conhecermos todos as chaves a priori, épossível encontrar uma função de hashing injetora

• isto é, não temos colisões• tais funções podem ser difíceis de encontrar

12

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Obtendo funções de hashing

Uma boa função de hashing depende do conjunto de chavesespecífico

Métodos genéricos:1. Método da divisão2. Método da multiplicação

Hashing perfeito: Se conhecermos todos as chaves a priori, épossível encontrar uma função de hashing injetora

• isto é, não temos colisões

• tais funções podem ser difíceis de encontrar

12

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Obtendo funções de hashing

Uma boa função de hashing depende do conjunto de chavesespecífico

Métodos genéricos:1. Método da divisão2. Método da multiplicação

Hashing perfeito: Se conhecermos todos as chaves a priori, épossível encontrar uma função de hashing injetora

• isto é, não temos colisões• tais funções podem ser difíceis de encontrar

12

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Interpretando chaves

Pressupomos que as chaves são números inteiros

E se não for?• Reinterpretamos a chave como uma sequência de bits

b o l a

01100010 01101111 01101100 01100001

Assim, “bola” se torna o número 1.651.469.409

13

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Interpretando chaves

Pressupomos que as chaves são números inteiros

E se não for?

• Reinterpretamos a chave como uma sequência de bits

b o l a

01100010 01101111 01101100 01100001

Assim, “bola” se torna o número 1.651.469.409

13

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Interpretando chaves

Pressupomos que as chaves são números inteiros

E se não for?• Reinterpretamos a chave como uma sequência de bits

b o l a

01100010 01101111 01101100 01100001

Assim, “bola” se torna o número 1.651.469.409

13

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Interpretando chaves

Pressupomos que as chaves são números inteiros

E se não for?• Reinterpretamos a chave como uma sequência de bits

b o l a

01100010 01101111 01101100 01100001

Assim, “bola” se torna o número 1.651.469.409

13

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Interpretando chaves

Pressupomos que as chaves são números inteiros

E se não for?• Reinterpretamos a chave como uma sequência de bits

b o l a

01100010 01101111 01101100 01100001

Assim, “bola” se torna o número 1.651.469.409

13

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Método da divisão• obtemos o resto da divisão pelo tamanho M do hashing

h(x) = xmodM

Exemplo:

h(“bola”) = 1.651.469.409mod 1783 = 1319

Escolhendo M :• escolher M como uma potência de 2 não é uma boa ideia

– considera apenas os bits menos significativos

• normalmente escolhemos M como um número primolonge de uma potência de 2

14

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Método da divisão• obtemos o resto da divisão pelo tamanho M do hashing

h(x) = xmodM

Exemplo:

h(“bola”) = 1.651.469.409mod 1783 = 1319

Escolhendo M :• escolher M como uma potência de 2 não é uma boa ideia

– considera apenas os bits menos significativos

• normalmente escolhemos M como um número primolonge de uma potência de 2

14

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Método da divisão• obtemos o resto da divisão pelo tamanho M do hashing

h(x) = xmodM

Exemplo:

h(“bola”) = 1.651.469.409mod 1783 = 1319

Escolhendo M :• escolher M como uma potência de 2 não é uma boa ideia

– considera apenas os bits menos significativos

• normalmente escolhemos M como um número primolonge de uma potência de 2

14

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Método da divisão• obtemos o resto da divisão pelo tamanho M do hashing

h(x) = xmodM

Exemplo:

h(“bola”) = 1.651.469.409mod 1783 = 1319

Escolhendo M :

• escolher M como uma potência de 2 não é uma boa ideia

– considera apenas os bits menos significativos

• normalmente escolhemos M como um número primolonge de uma potência de 2

14

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Método da divisão• obtemos o resto da divisão pelo tamanho M do hashing

h(x) = xmodM

Exemplo:

h(“bola”) = 1.651.469.409mod 1783 = 1319

Escolhendo M :• escolher M como uma potência de 2 não é uma boa ideia

– considera apenas os bits menos significativos

• normalmente escolhemos M como um número primolonge de uma potência de 2

14

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Método da divisão• obtemos o resto da divisão pelo tamanho M do hashing

h(x) = xmodM

Exemplo:

h(“bola”) = 1.651.469.409mod 1783 = 1319

Escolhendo M :• escolher M como uma potência de 2 não é uma boa ideia

– considera apenas os bits menos significativos

• normalmente escolhemos M como um número primolonge de uma potência de 2

14

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Método da divisão• obtemos o resto da divisão pelo tamanho M do hashing

h(x) = xmodM

Exemplo:

h(“bola”) = 1.651.469.409mod 1783 = 1319

Escolhendo M :• escolher M como uma potência de 2 não é uma boa ideia

– considera apenas os bits menos significativos

• normalmente escolhemos M como um número primolonge de uma potência de 2

14

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Método da multiplicação• multiplicamos por um certo valor real A e obtemos a parte

fracionária

• escolhemos A conveniente, por exemplo A = (√

5 − 1)/2• posição relativa no vetor não depende de M (pode ser

M = 1024)

h(x) = ⌊M (A · xmod 1)⌋

Exemplo:

h(“bola”) = ⌊1024 · [((√

5 − 1)/2 · 1.651.469.409)mod 1]⌋= ⌊1024 · [1020664226,142702mod 1]⌋= ⌊1024 · 0,142702⌋= ⌊146,126848⌋ = 146

O uso da razão áurea como valor de A é sugestão de Knuth

15

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Método da multiplicação• multiplicamos por um certo valor real A e obtemos a parte

fracionária• escolhemos A conveniente, por exemplo A = (

√5 − 1)/2

• posição relativa no vetor não depende de M (pode serM = 1024)

h(x) = ⌊M (A · xmod 1)⌋

Exemplo:

h(“bola”) = ⌊1024 · [((√

5 − 1)/2 · 1.651.469.409)mod 1]⌋= ⌊1024 · [1020664226,142702mod 1]⌋= ⌊1024 · 0,142702⌋= ⌊146,126848⌋ = 146

O uso da razão áurea como valor de A é sugestão de Knuth

15

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Método da multiplicação• multiplicamos por um certo valor real A e obtemos a parte

fracionária• escolhemos A conveniente, por exemplo A = (

√5 − 1)/2

• posição relativa no vetor não depende de M (pode serM = 1024)

h(x) = ⌊M (A · xmod 1)⌋

Exemplo:

h(“bola”) = ⌊1024 · [((√

5 − 1)/2 · 1.651.469.409)mod 1]⌋= ⌊1024 · [1020664226,142702mod 1]⌋= ⌊1024 · 0,142702⌋= ⌊146,126848⌋ = 146

O uso da razão áurea como valor de A é sugestão de Knuth

15

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Método da multiplicação• multiplicamos por um certo valor real A e obtemos a parte

fracionária• escolhemos A conveniente, por exemplo A = (

√5 − 1)/2

• posição relativa no vetor não depende de M (pode serM = 1024)

h(x) = ⌊M (A · xmod 1)⌋

Exemplo:

h(“bola”) = ⌊1024 · [((√

5 − 1)/2 · 1.651.469.409)mod 1]⌋= ⌊1024 · [1020664226,142702mod 1]⌋= ⌊1024 · 0,142702⌋= ⌊146,126848⌋ = 146

O uso da razão áurea como valor de A é sugestão de Knuth

15

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Método da multiplicação• multiplicamos por um certo valor real A e obtemos a parte

fracionária• escolhemos A conveniente, por exemplo A = (

√5 − 1)/2

• posição relativa no vetor não depende de M (pode serM = 1024)

h(x) = ⌊M (A · xmod 1)⌋

Exemplo:

h(“bola”) = ⌊1024 · [((√

5 − 1)/2 · 1.651.469.409)mod 1]⌋= ⌊1024 · [1020664226,142702mod 1]⌋= ⌊1024 · 0,142702⌋= ⌊146,126848⌋ = 146

O uso da razão áurea como valor de A é sugestão de Knuth

15

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Método da multiplicação• multiplicamos por um certo valor real A e obtemos a parte

fracionária• escolhemos A conveniente, por exemplo A = (

√5 − 1)/2

• posição relativa no vetor não depende de M (pode serM = 1024)

h(x) = ⌊M (A · xmod 1)⌋

Exemplo:

h(“bola”)

= ⌊1024 · [((√

5 − 1)/2 · 1.651.469.409)mod 1]⌋= ⌊1024 · [1020664226,142702mod 1]⌋= ⌊1024 · 0,142702⌋= ⌊146,126848⌋ = 146

O uso da razão áurea como valor de A é sugestão de Knuth

15

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Método da multiplicação• multiplicamos por um certo valor real A e obtemos a parte

fracionária• escolhemos A conveniente, por exemplo A = (

√5 − 1)/2

• posição relativa no vetor não depende de M (pode serM = 1024)

h(x) = ⌊M (A · xmod 1)⌋

Exemplo:

h(“bola”) = ⌊1024 · [((√

5 − 1)/2 · 1.651.469.409)mod 1]⌋

= ⌊1024 · [1020664226,142702mod 1]⌋= ⌊1024 · 0,142702⌋= ⌊146,126848⌋ = 146

O uso da razão áurea como valor de A é sugestão de Knuth

15

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Método da multiplicação• multiplicamos por um certo valor real A e obtemos a parte

fracionária• escolhemos A conveniente, por exemplo A = (

√5 − 1)/2

• posição relativa no vetor não depende de M (pode serM = 1024)

h(x) = ⌊M (A · xmod 1)⌋

Exemplo:

h(“bola”) = ⌊1024 · [((√

5 − 1)/2 · 1.651.469.409)mod 1]⌋= ⌊1024 · [1020664226,142702mod 1]⌋

= ⌊1024 · 0,142702⌋= ⌊146,126848⌋ = 146

O uso da razão áurea como valor de A é sugestão de Knuth

15

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Método da multiplicação• multiplicamos por um certo valor real A e obtemos a parte

fracionária• escolhemos A conveniente, por exemplo A = (

√5 − 1)/2

• posição relativa no vetor não depende de M (pode serM = 1024)

h(x) = ⌊M (A · xmod 1)⌋

Exemplo:

h(“bola”) = ⌊1024 · [((√

5 − 1)/2 · 1.651.469.409)mod 1]⌋= ⌊1024 · [1020664226,142702mod 1]⌋= ⌊1024 · 0,142702⌋

= ⌊146,126848⌋ = 146

O uso da razão áurea como valor de A é sugestão de Knuth

15

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Método da multiplicação• multiplicamos por um certo valor real A e obtemos a parte

fracionária• escolhemos A conveniente, por exemplo A = (

√5 − 1)/2

• posição relativa no vetor não depende de M (pode serM = 1024)

h(x) = ⌊M (A · xmod 1)⌋

Exemplo:

h(“bola”) = ⌊1024 · [((√

5 − 1)/2 · 1.651.469.409)mod 1]⌋= ⌊1024 · [1020664226,142702mod 1]⌋= ⌊1024 · 0,142702⌋= ⌊146,126848⌋

= 146

O uso da razão áurea como valor de A é sugestão de Knuth

15

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Método da multiplicação• multiplicamos por um certo valor real A e obtemos a parte

fracionária• escolhemos A conveniente, por exemplo A = (

√5 − 1)/2

• posição relativa no vetor não depende de M (pode serM = 1024)

h(x) = ⌊M (A · xmod 1)⌋

Exemplo:

h(“bola”) = ⌊1024 · [((√

5 − 1)/2 · 1.651.469.409)mod 1]⌋= ⌊1024 · [1020664226,142702mod 1]⌋= ⌊1024 · 0,142702⌋= ⌊146,126848⌋ = 146

O uso da razão áurea como valor de A é sugestão de Knuth

15

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Método da multiplicação• multiplicamos por um certo valor real A e obtemos a parte

fracionária• escolhemos A conveniente, por exemplo A = (

√5 − 1)/2

• posição relativa no vetor não depende de M (pode serM = 1024)

h(x) = ⌊M (A · xmod 1)⌋

Exemplo:

h(“bola”) = ⌊1024 · [((√

5 − 1)/2 · 1.651.469.409)mod 1]⌋= ⌊1024 · [1020664226,142702mod 1]⌋= ⌊1024 · 0,142702⌋= ⌊146,126848⌋ = 146

O uso da razão áurea como valor de A é sugestão de Knuth15

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implementação do TAD

1 #define MAX 178323 typedef struct {4 char chave[10];5 int dado;6 } No;

78 typedef struct {9 No * vetor[MAX];

10 } TabelaHash;1112 void iniciar_tabela(TabelaHash *t);1314 void inserir_tabela(TabelaHash *t, char *chave, int dado);1516 void remover_tabela(TabelaHash *t, char *chave);1718 No *buscar_tabela(TabelaHash *t, char *chave);

16

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implementação do TAD

1 #define MAX 178323 typedef struct {4 char chave[10];5 int dado;6 } No;78 typedef struct {9 No * vetor[MAX];

10 } TabelaHash;

1112 void iniciar_tabela(TabelaHash *t);1314 void inserir_tabela(TabelaHash *t, char *chave, int dado);1516 void remover_tabela(TabelaHash *t, char *chave);1718 No *buscar_tabela(TabelaHash *t, char *chave);

16

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implementação do TAD

1 #define MAX 178323 typedef struct {4 char chave[10];5 int dado;6 } No;78 typedef struct {9 No * vetor[MAX];

10 } TabelaHash;1112 void iniciar_tabela(TabelaHash *t);1314 void inserir_tabela(TabelaHash *t, char *chave, int dado);1516 void remover_tabela(TabelaHash *t, char *chave);1718 No *buscar_tabela(TabelaHash *t, char *chave);

16

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Exemplo de implementação

1 int hash(char *chave) {

2 int i, n = 0;3 for (i = 0; i < strlen(chave); i++)4 n = (256 * n + chave[i]) % MAX;5 return n;6 }78 void inserir_tabela(TabelaHash *t, char *chave, int dado) {9 int n = hash(chave);

10 inserir_lista(&t->vetor[n], chave, dado);11 }1213 void remover_tabela(TabelaHash *t, char *chave) {14 int n = hash(chave);15 remover_lista(&t->vetor[n], chave);16 }

17

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Exemplo de implementação

1 int hash(char *chave) {2 int i, n = 0;

3 for (i = 0; i < strlen(chave); i++)4 n = (256 * n + chave[i]) % MAX;5 return n;6 }78 void inserir_tabela(TabelaHash *t, char *chave, int dado) {9 int n = hash(chave);

10 inserir_lista(&t->vetor[n], chave, dado);11 }1213 void remover_tabela(TabelaHash *t, char *chave) {14 int n = hash(chave);15 remover_lista(&t->vetor[n], chave);16 }

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Exemplo de implementação

1 int hash(char *chave) {2 int i, n = 0;3 for (i = 0; i < strlen(chave); i++)4 n = (256 * n + chave[i]) % MAX;

5 return n;6 }78 void inserir_tabela(TabelaHash *t, char *chave, int dado) {9 int n = hash(chave);

10 inserir_lista(&t->vetor[n], chave, dado);11 }1213 void remover_tabela(TabelaHash *t, char *chave) {14 int n = hash(chave);15 remover_lista(&t->vetor[n], chave);16 }

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Exemplo de implementação

1 int hash(char *chave) {2 int i, n = 0;3 for (i = 0; i < strlen(chave); i++)4 n = (256 * n + chave[i]) % MAX;5 return n;6 }

78 void inserir_tabela(TabelaHash *t, char *chave, int dado) {9 int n = hash(chave);

10 inserir_lista(&t->vetor[n], chave, dado);11 }1213 void remover_tabela(TabelaHash *t, char *chave) {14 int n = hash(chave);15 remover_lista(&t->vetor[n], chave);16 }

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Exemplo de implementação

1 int hash(char *chave) {2 int i, n = 0;3 for (i = 0; i < strlen(chave); i++)4 n = (256 * n + chave[i]) % MAX;5 return n;6 }78 void inserir_tabela(TabelaHash *t, char *chave, int dado) {

9 int n = hash(chave);10 inserir_lista(&t->vetor[n], chave, dado);11 }1213 void remover_tabela(TabelaHash *t, char *chave) {14 int n = hash(chave);15 remover_lista(&t->vetor[n], chave);16 }

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Exemplo de implementação

1 int hash(char *chave) {2 int i, n = 0;3 for (i = 0; i < strlen(chave); i++)4 n = (256 * n + chave[i]) % MAX;5 return n;6 }78 void inserir_tabela(TabelaHash *t, char *chave, int dado) {9 int n = hash(chave);

10 inserir_lista(&t->vetor[n], chave, dado);11 }

1213 void remover_tabela(TabelaHash *t, char *chave) {14 int n = hash(chave);15 remover_lista(&t->vetor[n], chave);16 }

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Exemplo de implementação

1 int hash(char *chave) {2 int i, n = 0;3 for (i = 0; i < strlen(chave); i++)4 n = (256 * n + chave[i]) % MAX;5 return n;6 }78 void inserir_tabela(TabelaHash *t, char *chave, int dado) {9 int n = hash(chave);

10 inserir_lista(&t->vetor[n], chave, dado);11 }1213 void remover_tabela(TabelaHash *t, char *chave) {

14 int n = hash(chave);15 remover_lista(&t->vetor[n], chave);16 }

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Exemplo de implementação

1 int hash(char *chave) {2 int i, n = 0;3 for (i = 0; i < strlen(chave); i++)4 n = (256 * n + chave[i]) % MAX;5 return n;6 }78 void inserir_tabela(TabelaHash *t, char *chave, int dado) {9 int n = hash(chave);

10 inserir_lista(&t->vetor[n], chave, dado);11 }1213 void remover_tabela(TabelaHash *t, char *chave) {14 int n = hash(chave);15 remover_lista(&t->vetor[n], chave);16 }

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Uma boa função de hashing

Uma boa função de hashing espalha bem:

• A probabilidade de uma chave ter um hash específico é(aproximadamente) 1/M

• Ou seja, esperamos que cada lista tenha n/M elementos

Uma boa função de hashing é computada rapidamente - Ex:• #define hash(v , M) (v & (M-1))

– com M uma potência de 2

• Essa função não espalha bem, pois considera apenas osbits menos significativos

• Mas pode ser muito mais rápida do que os outrosmétodos

– & pode ser muito mais rápido que divisão ou multiplicação

18

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Uma boa função de hashing

Uma boa função de hashing espalha bem:• A probabilidade de uma chave ter um hash específico é

(aproximadamente) 1/M

• Ou seja, esperamos que cada lista tenha n/M elementos

Uma boa função de hashing é computada rapidamente - Ex:• #define hash(v , M) (v & (M-1))

– com M uma potência de 2

• Essa função não espalha bem, pois considera apenas osbits menos significativos

• Mas pode ser muito mais rápida do que os outrosmétodos

– & pode ser muito mais rápido que divisão ou multiplicação

18

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Uma boa função de hashing

Uma boa função de hashing espalha bem:• A probabilidade de uma chave ter um hash específico é

(aproximadamente) 1/M

• Ou seja, esperamos que cada lista tenha n/M elementos

Uma boa função de hashing é computada rapidamente - Ex:• #define hash(v , M) (v & (M-1))

– com M uma potência de 2

• Essa função não espalha bem, pois considera apenas osbits menos significativos

• Mas pode ser muito mais rápida do que os outrosmétodos

– & pode ser muito mais rápido que divisão ou multiplicação

18

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Uma boa função de hashing

Uma boa função de hashing espalha bem:• A probabilidade de uma chave ter um hash específico é

(aproximadamente) 1/M

• Ou seja, esperamos que cada lista tenha n/M elementos

Uma boa função de hashing é computada rapidamente - Ex:

• #define hash(v , M) (v & (M-1))

– com M uma potência de 2

• Essa função não espalha bem, pois considera apenas osbits menos significativos

• Mas pode ser muito mais rápida do que os outrosmétodos

– & pode ser muito mais rápido que divisão ou multiplicação

18

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Uma boa função de hashing

Uma boa função de hashing espalha bem:• A probabilidade de uma chave ter um hash específico é

(aproximadamente) 1/M

• Ou seja, esperamos que cada lista tenha n/M elementos

Uma boa função de hashing é computada rapidamente - Ex:• #define hash(v , M) (v & (M-1))

– com M uma potência de 2

• Essa função não espalha bem, pois considera apenas osbits menos significativos

• Mas pode ser muito mais rápida do que os outrosmétodos

– & pode ser muito mais rápido que divisão ou multiplicação

18

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Uma boa função de hashing

Uma boa função de hashing espalha bem:• A probabilidade de uma chave ter um hash específico é

(aproximadamente) 1/M

• Ou seja, esperamos que cada lista tenha n/M elementos

Uma boa função de hashing é computada rapidamente - Ex:• #define hash(v , M) (v & (M-1))

– com M uma potência de 2

• Essa função não espalha bem, pois considera apenas osbits menos significativos

• Mas pode ser muito mais rápida do que os outrosmétodos

– & pode ser muito mais rápido que divisão ou multiplicação

18

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Uma boa função de hashing

Uma boa função de hashing espalha bem:• A probabilidade de uma chave ter um hash específico é

(aproximadamente) 1/M

• Ou seja, esperamos que cada lista tenha n/M elementos

Uma boa função de hashing é computada rapidamente - Ex:• #define hash(v , M) (v & (M-1))

– com M uma potência de 2

• Essa função não espalha bem, pois considera apenas osbits menos significativos

• Mas pode ser muito mais rápida do que os outrosmétodos

– & pode ser muito mais rápido que divisão ou multiplicação

18

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Uma boa função de hashing

Uma boa função de hashing espalha bem:• A probabilidade de uma chave ter um hash específico é

(aproximadamente) 1/M

• Ou seja, esperamos que cada lista tenha n/M elementos

Uma boa função de hashing é computada rapidamente - Ex:• #define hash(v , M) (v & (M-1))

– com M uma potência de 2

• Essa função não espalha bem, pois considera apenas osbits menos significativos

• Mas pode ser muito mais rápida do que os outrosmétodos

– & pode ser muito mais rápido que divisão ou multiplicação

18

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Uma boa função de hashing

Uma boa função de hashing espalha bem:• A probabilidade de uma chave ter um hash específico é

(aproximadamente) 1/M

• Ou seja, esperamos que cada lista tenha n/M elementos

Uma boa função de hashing é computada rapidamente - Ex:• #define hash(v , M) (v & (M-1))

– com M uma potência de 2

• Essa função não espalha bem, pois considera apenas osbits menos significativos

• Mas pode ser muito mais rápida do que os outrosmétodos

– & pode ser muito mais rápido que divisão ou multiplicação

18

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Quebrando um programa que usa hashing

Se descobrirmos qual é a função de hashing que um programausa, podemos prejudicá-lo:

• basta inserir muitos elementos que são mapeados para omesmo valor

• o que pode ser uma forma de prejudicar a performance oucausar bugs

Como podemos nos proteger de um adversário maliciosonesse caso?

• Podemos escolher a função de hashing aleatoriamente

19

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Quebrando um programa que usa hashing

Se descobrirmos qual é a função de hashing que um programausa, podemos prejudicá-lo:

• basta inserir muitos elementos que são mapeados para omesmo valor

• o que pode ser uma forma de prejudicar a performance oucausar bugs

Como podemos nos proteger de um adversário maliciosonesse caso?

• Podemos escolher a função de hashing aleatoriamente

19

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Quebrando um programa que usa hashing

Se descobrirmos qual é a função de hashing que um programausa, podemos prejudicá-lo:

• basta inserir muitos elementos que são mapeados para omesmo valor

• o que pode ser uma forma de prejudicar a performance oucausar bugs

Como podemos nos proteger de um adversário maliciosonesse caso?

• Podemos escolher a função de hashing aleatoriamente

19

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Quebrando um programa que usa hashing

Se descobrirmos qual é a função de hashing que um programausa, podemos prejudicá-lo:

• basta inserir muitos elementos que são mapeados para omesmo valor

• o que pode ser uma forma de prejudicar a performance oucausar bugs

Como podemos nos proteger de um adversário maliciosonesse caso?

• Podemos escolher a função de hashing aleatoriamente

19

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Quebrando um programa que usa hashing

Se descobrirmos qual é a função de hashing que um programausa, podemos prejudicá-lo:

• basta inserir muitos elementos que são mapeados para omesmo valor

• o que pode ser uma forma de prejudicar a performance oucausar bugs

Como podemos nos proteger de um adversário maliciosonesse caso?

• Podemos escolher a função de hashing aleatoriamente

19

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Hashing UniversalUma coleção H de funções de hashing no intervalo{0, . . . , M − 1} é universal se:

• para todo par de chaves distintas k e ℓ

• o número de funções de hashing h ∈ H para a qualh(k) = h(l) é no máximo |H|/M

Ou seja, é no pior caso igual a escolher o hash uniformementeao acaso

• Se fizermos n operações de Inserção, Busca e Remoção,o tempo esperado é O(n)

Para fazer um hash universal:• escolha p um primo maior do que M

• escolha uniformemente ao acaso a ∈ {1, . . . , p},b ∈ {0, . . . , p}

• defina ha,b(k) = ((ak + b)mod p)modM

20

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Hashing UniversalUma coleção H de funções de hashing no intervalo{0, . . . , M − 1} é universal se:

• para todo par de chaves distintas k e ℓ

• o número de funções de hashing h ∈ H para a qualh(k) = h(l) é no máximo |H|/M

Ou seja, é no pior caso igual a escolher o hash uniformementeao acaso

• Se fizermos n operações de Inserção, Busca e Remoção,o tempo esperado é O(n)

Para fazer um hash universal:• escolha p um primo maior do que M

• escolha uniformemente ao acaso a ∈ {1, . . . , p},b ∈ {0, . . . , p}

• defina ha,b(k) = ((ak + b)mod p)modM

20

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Hashing UniversalUma coleção H de funções de hashing no intervalo{0, . . . , M − 1} é universal se:

• para todo par de chaves distintas k e ℓ

• o número de funções de hashing h ∈ H para a qualh(k) = h(l) é no máximo |H|/M

Ou seja, é no pior caso igual a escolher o hash uniformementeao acaso

• Se fizermos n operações de Inserção, Busca e Remoção,o tempo esperado é O(n)

Para fazer um hash universal:• escolha p um primo maior do que M

• escolha uniformemente ao acaso a ∈ {1, . . . , p},b ∈ {0, . . . , p}

• defina ha,b(k) = ((ak + b)mod p)modM

20

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Hashing UniversalUma coleção H de funções de hashing no intervalo{0, . . . , M − 1} é universal se:

• para todo par de chaves distintas k e ℓ

• o número de funções de hashing h ∈ H para a qualh(k) = h(l) é no máximo |H|/M

Ou seja, é no pior caso igual a escolher o hash uniformementeao acaso

• Se fizermos n operações de Inserção, Busca e Remoção,o tempo esperado é O(n)

Para fazer um hash universal:• escolha p um primo maior do que M

• escolha uniformemente ao acaso a ∈ {1, . . . , p},b ∈ {0, . . . , p}

• defina ha,b(k) = ((ak + b)mod p)modM

20

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Hashing UniversalUma coleção H de funções de hashing no intervalo{0, . . . , M − 1} é universal se:

• para todo par de chaves distintas k e ℓ

• o número de funções de hashing h ∈ H para a qualh(k) = h(l) é no máximo |H|/M

Ou seja, é no pior caso igual a escolher o hash uniformementeao acaso

• Se fizermos n operações de Inserção, Busca e Remoção,o tempo esperado é O(n)

Para fazer um hash universal:• escolha p um primo maior do que M

• escolha uniformemente ao acaso a ∈ {1, . . . , p},b ∈ {0, . . . , p}

• defina ha,b(k) = ((ak + b)mod p)modM

20

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Hashing UniversalUma coleção H de funções de hashing no intervalo{0, . . . , M − 1} é universal se:

• para todo par de chaves distintas k e ℓ

• o número de funções de hashing h ∈ H para a qualh(k) = h(l) é no máximo |H|/M

Ou seja, é no pior caso igual a escolher o hash uniformementeao acaso

• Se fizermos n operações de Inserção, Busca e Remoção,o tempo esperado é O(n)

Para fazer um hash universal:

• escolha p um primo maior do que M

• escolha uniformemente ao acaso a ∈ {1, . . . , p},b ∈ {0, . . . , p}

• defina ha,b(k) = ((ak + b)mod p)modM

20

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Hashing UniversalUma coleção H de funções de hashing no intervalo{0, . . . , M − 1} é universal se:

• para todo par de chaves distintas k e ℓ

• o número de funções de hashing h ∈ H para a qualh(k) = h(l) é no máximo |H|/M

Ou seja, é no pior caso igual a escolher o hash uniformementeao acaso

• Se fizermos n operações de Inserção, Busca e Remoção,o tempo esperado é O(n)

Para fazer um hash universal:• escolha p um primo maior do que M

• escolha uniformemente ao acaso a ∈ {1, . . . , p},b ∈ {0, . . . , p}

• defina ha,b(k) = ((ak + b)mod p)modM

20

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Hashing UniversalUma coleção H de funções de hashing no intervalo{0, . . . , M − 1} é universal se:

• para todo par de chaves distintas k e ℓ

• o número de funções de hashing h ∈ H para a qualh(k) = h(l) é no máximo |H|/M

Ou seja, é no pior caso igual a escolher o hash uniformementeao acaso

• Se fizermos n operações de Inserção, Busca e Remoção,o tempo esperado é O(n)

Para fazer um hash universal:• escolha p um primo maior do que M

• escolha uniformemente ao acaso a ∈ {1, . . . , p},b ∈ {0, . . . , p}

• defina ha,b(k) = ((ak + b)mod p)modM

20

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Hashing UniversalUma coleção H de funções de hashing no intervalo{0, . . . , M − 1} é universal se:

• para todo par de chaves distintas k e ℓ

• o número de funções de hashing h ∈ H para a qualh(k) = h(l) é no máximo |H|/M

Ou seja, é no pior caso igual a escolher o hash uniformementeao acaso

• Se fizermos n operações de Inserção, Busca e Remoção,o tempo esperado é O(n)

Para fazer um hash universal:• escolha p um primo maior do que M

• escolha uniformemente ao acaso a ∈ {1, . . . , p},b ∈ {0, . . . , p}

• defina ha,b(k) = ((ak + b)mod p)modM

20

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Endereçamento aberto

Existe uma alternativa para a implementação de tabela deespalhamento

Endereçamento aberto:• os dados são guardados no próprio vetor• colisões são colocadas em posições livres da tabela

Características:• evita percorrer usando ponteiros e alocação e deslocação

de memória (malloc e free)• se a tabela encher, deve recriar uma tabela maior

– e mudar a função de hashing

• remoção é mais complicada

21

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Endereçamento aberto

Existe uma alternativa para a implementação de tabela deespalhamento

Endereçamento aberto:

• os dados são guardados no próprio vetor• colisões são colocadas em posições livres da tabela

Características:• evita percorrer usando ponteiros e alocação e deslocação

de memória (malloc e free)• se a tabela encher, deve recriar uma tabela maior

– e mudar a função de hashing

• remoção é mais complicada

21

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Endereçamento aberto

Existe uma alternativa para a implementação de tabela deespalhamento

Endereçamento aberto:• os dados são guardados no próprio vetor

• colisões são colocadas em posições livres da tabela

Características:• evita percorrer usando ponteiros e alocação e deslocação

de memória (malloc e free)• se a tabela encher, deve recriar uma tabela maior

– e mudar a função de hashing

• remoção é mais complicada

21

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Endereçamento aberto

Existe uma alternativa para a implementação de tabela deespalhamento

Endereçamento aberto:• os dados são guardados no próprio vetor• colisões são colocadas em posições livres da tabela

Características:• evita percorrer usando ponteiros e alocação e deslocação

de memória (malloc e free)• se a tabela encher, deve recriar uma tabela maior

– e mudar a função de hashing

• remoção é mais complicada

21

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Endereçamento aberto

Existe uma alternativa para a implementação de tabela deespalhamento

Endereçamento aberto:• os dados são guardados no próprio vetor• colisões são colocadas em posições livres da tabela

Características:

• evita percorrer usando ponteiros e alocação e deslocaçãode memória (malloc e free)

• se a tabela encher, deve recriar uma tabela maior

– e mudar a função de hashing

• remoção é mais complicada

21

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Endereçamento aberto

Existe uma alternativa para a implementação de tabela deespalhamento

Endereçamento aberto:• os dados são guardados no próprio vetor• colisões são colocadas em posições livres da tabela

Características:• evita percorrer usando ponteiros e alocação e deslocação

de memória (malloc e free)

• se a tabela encher, deve recriar uma tabela maior

– e mudar a função de hashing

• remoção é mais complicada

21

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Endereçamento aberto

Existe uma alternativa para a implementação de tabela deespalhamento

Endereçamento aberto:• os dados são guardados no próprio vetor• colisões são colocadas em posições livres da tabela

Características:• evita percorrer usando ponteiros e alocação e deslocação

de memória (malloc e free)• se a tabela encher, deve recriar uma tabela maior

– e mudar a função de hashing

• remoção é mais complicada

21

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Endereçamento aberto

Existe uma alternativa para a implementação de tabela deespalhamento

Endereçamento aberto:• os dados são guardados no próprio vetor• colisões são colocadas em posições livres da tabela

Características:• evita percorrer usando ponteiros e alocação e deslocação

de memória (malloc e free)• se a tabela encher, deve recriar uma tabela maior

– e mudar a função de hashing

• remoção é mais complicada

21

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Endereçamento aberto

Existe uma alternativa para a implementação de tabela deespalhamento

Endereçamento aberto:• os dados são guardados no próprio vetor• colisões são colocadas em posições livres da tabela

Características:• evita percorrer usando ponteiros e alocação e deslocação

de memória (malloc e free)• se a tabela encher, deve recriar uma tabela maior

– e mudar a função de hashing

• remoção é mais complicada

21

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Endereçamento aberto com sondagem linear0

123

45

67

8

broca

boca

bolo

bela

bola

dia

escola

gratuito

ilha

Inserindo:

• procuramos posição• se houver espaço, guardamos• se não houver espaço, procuramos a próxima posição

livre (módulo M )

22

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Endereçamento aberto com sondagem linear0

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broca h("broca") = 3

boca

bolo

bela

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escola

gratuito

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Inserindo:• procuramos posição

• se houver espaço, guardamos• se não houver espaço, procuramos a próxima posição

livre (módulo M )

22

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Endereçamento aberto com sondagem linear0

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gratuito

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Inserindo:• procuramos posição• se houver espaço, guardamos

• se não houver espaço, procuramos a próxima posiçãolivre (módulo M )

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Endereçamento aberto com sondagem linear0

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escola

gratuito

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Inserindo:• procuramos posição• se houver espaço, guardamos

• se não houver espaço, procuramos a próxima posiçãolivre (módulo M )

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Endereçamento aberto com sondagem linear0

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broca h("broca") = 3

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bela

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gratuito

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Inserindo:• procuramos posição• se houver espaço, guardamos

• se não houver espaço, procuramos a próxima posiçãolivre (módulo M )

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gratuito

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Inserindo:• procuramos posição• se houver espaço, guardamos

• se não houver espaço, procuramos a próxima posiçãolivre (módulo M )

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Endereçamento aberto com sondagem linear0

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broca h("broca") = 3

boca h("boca") = 0

bolo

bela

bola

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escola

gratuito

ilha

broca

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Inserindo:• procuramos posição• se houver espaço, guardamos

• se não houver espaço, procuramos a próxima posiçãolivre (módulo M )

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broca h("broca") = 3

boca h("boca") = 0

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gratuito

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Inserindo:• procuramos posição• se houver espaço, guardamos

• se não houver espaço, procuramos a próxima posiçãolivre (módulo M )

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Endereçamento aberto com sondagem linear0

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broca h("broca") = 3

boca h("boca") = 0

bolo h("bolo") = 5

bela

bola

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escola

gratuito

ilha

broca

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Inserindo:• procuramos posição• se houver espaço, guardamos

• se não houver espaço, procuramos a próxima posiçãolivre (módulo M )

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Endereçamento aberto com sondagem linear0

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broca h("broca") = 3

boca h("boca") = 0

bolo h("bolo") = 5

bela

bola

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gratuito

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Inserindo:• procuramos posição• se houver espaço, guardamos

• se não houver espaço, procuramos a próxima posiçãolivre (módulo M )

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broca h("broca") = 3

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Inserindo:• procuramos posição• se houver espaço, guardamos

• se não houver espaço, procuramos a próxima posiçãolivre (módulo M )

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broca h("broca") = 3

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bolo h("bolo") = 5

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bola

dia

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gratuito

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Inserindo:• procuramos posição• se houver espaço, guardamos

• se não houver espaço, procuramos a próxima posiçãolivre (módulo M )

22

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broca h("broca") = 3

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• se não houver espaço, procuramos a próxima posiçãolivre (módulo M )

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Inserindo:• procuramos posição• se houver espaço, guardamos• se não houver espaço, procuramos a próxima posição

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Inserindo:• procuramos posição• se houver espaço, guardamos• se não houver espaço, procuramos a próxima posição

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Como fazer uma busca com endereçamento aberto?

• Basta simular a inserção:

– Calcule a função de hashing– Percorra a tabela em sequência procurando pela chave– Se encontrar a chave, devolva o item correspondente– Se encontrar um espaço vazio, devolva NULL

O que é um espaço vazio em um vetor?• Se for um vetor de ponteiros, pode ser NULL• Se não for um vetor de ponteiros, precisa ser um

elemento dummy

– Ou um valor que nunca será usado– Ou ter um campo indicando que é dummy

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Como fazer uma busca com endereçamento aberto?• Basta simular a inserção:

– Calcule a função de hashing– Percorra a tabela em sequência procurando pela chave– Se encontrar a chave, devolva o item correspondente– Se encontrar um espaço vazio, devolva NULL

O que é um espaço vazio em um vetor?• Se for um vetor de ponteiros, pode ser NULL• Se não for um vetor de ponteiros, precisa ser um

elemento dummy

– Ou um valor que nunca será usado– Ou ter um campo indicando que é dummy

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Como fazer uma busca com endereçamento aberto?• Basta simular a inserção:

– Calcule a função de hashing

– Percorra a tabela em sequência procurando pela chave– Se encontrar a chave, devolva o item correspondente– Se encontrar um espaço vazio, devolva NULL

O que é um espaço vazio em um vetor?• Se for um vetor de ponteiros, pode ser NULL• Se não for um vetor de ponteiros, precisa ser um

elemento dummy

– Ou um valor que nunca será usado– Ou ter um campo indicando que é dummy

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Como fazer uma busca com endereçamento aberto?• Basta simular a inserção:

– Calcule a função de hashing– Percorra a tabela em sequência procurando pela chave

– Se encontrar a chave, devolva o item correspondente– Se encontrar um espaço vazio, devolva NULL

O que é um espaço vazio em um vetor?• Se for um vetor de ponteiros, pode ser NULL• Se não for um vetor de ponteiros, precisa ser um

elemento dummy

– Ou um valor que nunca será usado– Ou ter um campo indicando que é dummy

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– Calcule a função de hashing– Percorra a tabela em sequência procurando pela chave– Se encontrar a chave, devolva o item correspondente

– Se encontrar um espaço vazio, devolva NULL

O que é um espaço vazio em um vetor?• Se for um vetor de ponteiros, pode ser NULL• Se não for um vetor de ponteiros, precisa ser um

elemento dummy

– Ou um valor que nunca será usado– Ou ter um campo indicando que é dummy

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Como fazer uma busca com endereçamento aberto?• Basta simular a inserção:

– Calcule a função de hashing– Percorra a tabela em sequência procurando pela chave– Se encontrar a chave, devolva o item correspondente– Se encontrar um espaço vazio, devolva NULL

O que é um espaço vazio em um vetor?• Se for um vetor de ponteiros, pode ser NULL• Se não for um vetor de ponteiros, precisa ser um

elemento dummy

– Ou um valor que nunca será usado– Ou ter um campo indicando que é dummy

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Page 189: MC-202 — Unidade 18 Tabela de Espalhamentorafael/cursos/1s2017/mc...MC-202 — Unidade 18 Tabela de Espalhamento Rafael C. S. Schouery rafael@ic.unicamp.br Universidade Estadual

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Como fazer uma busca com endereçamento aberto?• Basta simular a inserção:

– Calcule a função de hashing– Percorra a tabela em sequência procurando pela chave– Se encontrar a chave, devolva o item correspondente– Se encontrar um espaço vazio, devolva NULL

O que é um espaço vazio em um vetor?

• Se for um vetor de ponteiros, pode ser NULL• Se não for um vetor de ponteiros, precisa ser um

elemento dummy

– Ou um valor que nunca será usado– Ou ter um campo indicando que é dummy

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Busca em endereçamento aberto

Como fazer uma busca com endereçamento aberto?• Basta simular a inserção:

– Calcule a função de hashing– Percorra a tabela em sequência procurando pela chave– Se encontrar a chave, devolva o item correspondente– Se encontrar um espaço vazio, devolva NULL

O que é um espaço vazio em um vetor?• Se for um vetor de ponteiros, pode ser NULL

• Se não for um vetor de ponteiros, precisa ser umelemento dummy

– Ou um valor que nunca será usado– Ou ter um campo indicando que é dummy

23

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Busca em endereçamento aberto

Como fazer uma busca com endereçamento aberto?• Basta simular a inserção:

– Calcule a função de hashing– Percorra a tabela em sequência procurando pela chave– Se encontrar a chave, devolva o item correspondente– Se encontrar um espaço vazio, devolva NULL

O que é um espaço vazio em um vetor?• Se for um vetor de ponteiros, pode ser NULL• Se não for um vetor de ponteiros, precisa ser um

elemento dummy

– Ou um valor que nunca será usado– Ou ter um campo indicando que é dummy

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Busca em endereçamento aberto

Como fazer uma busca com endereçamento aberto?• Basta simular a inserção:

– Calcule a função de hashing– Percorra a tabela em sequência procurando pela chave– Se encontrar a chave, devolva o item correspondente– Se encontrar um espaço vazio, devolva NULL

O que é um espaço vazio em um vetor?• Se for um vetor de ponteiros, pode ser NULL• Se não for um vetor de ponteiros, precisa ser um

elemento dummy– Ou um valor que nunca será usado

– Ou ter um campo indicando que é dummy

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Busca em endereçamento aberto

Como fazer uma busca com endereçamento aberto?• Basta simular a inserção:

– Calcule a função de hashing– Percorra a tabela em sequência procurando pela chave– Se encontrar a chave, devolva o item correspondente– Se encontrar um espaço vazio, devolva NULL

O que é um espaço vazio em um vetor?• Se for um vetor de ponteiros, pode ser NULL• Se não for um vetor de ponteiros, precisa ser um

elemento dummy– Ou um valor que nunca será usado– Ou ter um campo indicando que é dummy

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Remoção em endereçamento aberto

Como fazer a remoção com endereçamento aberto?

• Não podemos apenas remover os elementos da tabela

– Por que?

– Quebraria a busca...

• Opção 1: fazemos o rehash de todos os elementos queestão a seguir no mesmo bloco

– reinserimos os mesmos no hash para ir para a posiçãocorreta

– é custoso e tem que ser implementado com cuidado

• Opção 2: trocamos por um item dummy indicando que oitem foi removido

– mas não pode ser o mesmo que indica espaço vazio

• Opção 3: marcamos o item como removido usando umcampo adicional

24

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Remoção em endereçamento aberto

Como fazer a remoção com endereçamento aberto?• Não podemos apenas remover os elementos da tabela

– Por que?

– Quebraria a busca...

• Opção 1: fazemos o rehash de todos os elementos queestão a seguir no mesmo bloco

– reinserimos os mesmos no hash para ir para a posiçãocorreta

– é custoso e tem que ser implementado com cuidado

• Opção 2: trocamos por um item dummy indicando que oitem foi removido

– mas não pode ser o mesmo que indica espaço vazio

• Opção 3: marcamos o item como removido usando umcampo adicional

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Remoção em endereçamento aberto

Como fazer a remoção com endereçamento aberto?• Não podemos apenas remover os elementos da tabela

– Por que?

– Quebraria a busca...

• Opção 1: fazemos o rehash de todos os elementos queestão a seguir no mesmo bloco

– reinserimos os mesmos no hash para ir para a posiçãocorreta

– é custoso e tem que ser implementado com cuidado

• Opção 2: trocamos por um item dummy indicando que oitem foi removido

– mas não pode ser o mesmo que indica espaço vazio

• Opção 3: marcamos o item como removido usando umcampo adicional

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Remoção em endereçamento aberto

Como fazer a remoção com endereçamento aberto?• Não podemos apenas remover os elementos da tabela

– Por que?– Quebraria a busca...

• Opção 1: fazemos o rehash de todos os elementos queestão a seguir no mesmo bloco

– reinserimos os mesmos no hash para ir para a posiçãocorreta

– é custoso e tem que ser implementado com cuidado

• Opção 2: trocamos por um item dummy indicando que oitem foi removido

– mas não pode ser o mesmo que indica espaço vazio

• Opção 3: marcamos o item como removido usando umcampo adicional

24

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Remoção em endereçamento aberto

Como fazer a remoção com endereçamento aberto?• Não podemos apenas remover os elementos da tabela

– Por que?– Quebraria a busca...

• Opção 1: fazemos o rehash de todos os elementos queestão a seguir no mesmo bloco

– reinserimos os mesmos no hash para ir para a posiçãocorreta

– é custoso e tem que ser implementado com cuidado• Opção 2: trocamos por um item dummy indicando que o

item foi removido

– mas não pode ser o mesmo que indica espaço vazio

• Opção 3: marcamos o item como removido usando umcampo adicional

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Como fazer a remoção com endereçamento aberto?• Não podemos apenas remover os elementos da tabela

– Por que?– Quebraria a busca...

• Opção 1: fazemos o rehash de todos os elementos queestão a seguir no mesmo bloco

– reinserimos os mesmos no hash para ir para a posiçãocorreta

– é custoso e tem que ser implementado com cuidado• Opção 2: trocamos por um item dummy indicando que o

item foi removido

– mas não pode ser o mesmo que indica espaço vazio

• Opção 3: marcamos o item como removido usando umcampo adicional

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Como fazer a remoção com endereçamento aberto?• Não podemos apenas remover os elementos da tabela

– Por que?– Quebraria a busca...

• Opção 1: fazemos o rehash de todos os elementos queestão a seguir no mesmo bloco

– reinserimos os mesmos no hash para ir para a posiçãocorreta

– é custoso e tem que ser implementado com cuidado

• Opção 2: trocamos por um item dummy indicando que oitem foi removido

– mas não pode ser o mesmo que indica espaço vazio

• Opção 3: marcamos o item como removido usando umcampo adicional

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Como fazer a remoção com endereçamento aberto?• Não podemos apenas remover os elementos da tabela

– Por que?– Quebraria a busca...

• Opção 1: fazemos o rehash de todos os elementos queestão a seguir no mesmo bloco

– reinserimos os mesmos no hash para ir para a posiçãocorreta

– é custoso e tem que ser implementado com cuidado• Opção 2: trocamos por um item dummy indicando que o

item foi removido

– mas não pode ser o mesmo que indica espaço vazio

• Opção 3: marcamos o item como removido usando umcampo adicional

24

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Como fazer a remoção com endereçamento aberto?• Não podemos apenas remover os elementos da tabela

– Por que?– Quebraria a busca...

• Opção 1: fazemos o rehash de todos os elementos queestão a seguir no mesmo bloco

– reinserimos os mesmos no hash para ir para a posiçãocorreta

– é custoso e tem que ser implementado com cuidado• Opção 2: trocamos por um item dummy indicando que o

item foi removido– mas não pode ser o mesmo que indica espaço vazio

• Opção 3: marcamos o item como removido usando umcampo adicional

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Remoção em endereçamento aberto

Como fazer a remoção com endereçamento aberto?• Não podemos apenas remover os elementos da tabela

– Por que?– Quebraria a busca...

• Opção 1: fazemos o rehash de todos os elementos queestão a seguir no mesmo bloco

– reinserimos os mesmos no hash para ir para a posiçãocorreta

– é custoso e tem que ser implementado com cuidado• Opção 2: trocamos por um item dummy indicando que o

item foi removido– mas não pode ser o mesmo que indica espaço vazio

• Opção 3: marcamos o item como removido usando umcampo adicional

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Inserção e Busca RevisitadasSe fizermos a remoção marcando o item como removido,precisamos mudar a inserção e a busca

Inserção:• Calculamos a função hashing e temos um resultado h

• Inserimos na primeira posição vazia ou com itemremovido a partir de h

Busca:• Calculamos a função hashing e temos um resultado h

• Procuramos o item em sequência

– Veja se ao encontrar o item, ele não foi removido

• Pare ao encontrar uma posição vazia

– Passe por cima de itens removidos

• Cuidado para não ciclar...

25

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Inserção e Busca RevisitadasSe fizermos a remoção marcando o item como removido,precisamos mudar a inserção e a busca

Inserção:

• Calculamos a função hashing e temos um resultado h

• Inserimos na primeira posição vazia ou com itemremovido a partir de h

Busca:• Calculamos a função hashing e temos um resultado h

• Procuramos o item em sequência

– Veja se ao encontrar o item, ele não foi removido

• Pare ao encontrar uma posição vazia

– Passe por cima de itens removidos

• Cuidado para não ciclar...

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Inserção e Busca RevisitadasSe fizermos a remoção marcando o item como removido,precisamos mudar a inserção e a busca

Inserção:• Calculamos a função hashing e temos um resultado h

• Inserimos na primeira posição vazia ou com itemremovido a partir de h

Busca:• Calculamos a função hashing e temos um resultado h

• Procuramos o item em sequência

– Veja se ao encontrar o item, ele não foi removido

• Pare ao encontrar uma posição vazia

– Passe por cima de itens removidos

• Cuidado para não ciclar...

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Inserção e Busca RevisitadasSe fizermos a remoção marcando o item como removido,precisamos mudar a inserção e a busca

Inserção:• Calculamos a função hashing e temos um resultado h

• Inserimos na primeira posição vazia ou com itemremovido a partir de h

Busca:• Calculamos a função hashing e temos um resultado h

• Procuramos o item em sequência

– Veja se ao encontrar o item, ele não foi removido

• Pare ao encontrar uma posição vazia

– Passe por cima de itens removidos

• Cuidado para não ciclar...

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Inserção e Busca RevisitadasSe fizermos a remoção marcando o item como removido,precisamos mudar a inserção e a busca

Inserção:• Calculamos a função hashing e temos um resultado h

• Inserimos na primeira posição vazia ou com itemremovido a partir de h

Busca:

• Calculamos a função hashing e temos um resultado h

• Procuramos o item em sequência

– Veja se ao encontrar o item, ele não foi removido

• Pare ao encontrar uma posição vazia

– Passe por cima de itens removidos

• Cuidado para não ciclar...

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Inserção e Busca RevisitadasSe fizermos a remoção marcando o item como removido,precisamos mudar a inserção e a busca

Inserção:• Calculamos a função hashing e temos um resultado h

• Inserimos na primeira posição vazia ou com itemremovido a partir de h

Busca:• Calculamos a função hashing e temos um resultado h

• Procuramos o item em sequência

– Veja se ao encontrar o item, ele não foi removido

• Pare ao encontrar uma posição vazia

– Passe por cima de itens removidos

• Cuidado para não ciclar...

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Inserção e Busca RevisitadasSe fizermos a remoção marcando o item como removido,precisamos mudar a inserção e a busca

Inserção:• Calculamos a função hashing e temos um resultado h

• Inserimos na primeira posição vazia ou com itemremovido a partir de h

Busca:• Calculamos a função hashing e temos um resultado h

• Procuramos o item em sequência

– Veja se ao encontrar o item, ele não foi removido• Pare ao encontrar uma posição vazia

– Passe por cima de itens removidos

• Cuidado para não ciclar...

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Inserção e Busca RevisitadasSe fizermos a remoção marcando o item como removido,precisamos mudar a inserção e a busca

Inserção:• Calculamos a função hashing e temos um resultado h

• Inserimos na primeira posição vazia ou com itemremovido a partir de h

Busca:• Calculamos a função hashing e temos um resultado h

• Procuramos o item em sequência– Veja se ao encontrar o item, ele não foi removido

• Pare ao encontrar uma posição vazia

– Passe por cima de itens removidos

• Cuidado para não ciclar...

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Inserção e Busca RevisitadasSe fizermos a remoção marcando o item como removido,precisamos mudar a inserção e a busca

Inserção:• Calculamos a função hashing e temos um resultado h

• Inserimos na primeira posição vazia ou com itemremovido a partir de h

Busca:• Calculamos a função hashing e temos um resultado h

• Procuramos o item em sequência– Veja se ao encontrar o item, ele não foi removido

• Pare ao encontrar uma posição vazia

– Passe por cima de itens removidos

• Cuidado para não ciclar...

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Inserção e Busca RevisitadasSe fizermos a remoção marcando o item como removido,precisamos mudar a inserção e a busca

Inserção:• Calculamos a função hashing e temos um resultado h

• Inserimos na primeira posição vazia ou com itemremovido a partir de h

Busca:• Calculamos a função hashing e temos um resultado h

• Procuramos o item em sequência– Veja se ao encontrar o item, ele não foi removido

• Pare ao encontrar uma posição vazia– Passe por cima de itens removidos

• Cuidado para não ciclar...

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Inserção e Busca RevisitadasSe fizermos a remoção marcando o item como removido,precisamos mudar a inserção e a busca

Inserção:• Calculamos a função hashing e temos um resultado h

• Inserimos na primeira posição vazia ou com itemremovido a partir de h

Busca:• Calculamos a função hashing e temos um resultado h

• Procuramos o item em sequência– Veja se ao encontrar o item, ele não foi removido

• Pare ao encontrar uma posição vazia– Passe por cima de itens removidos

• Cuidado para não ciclar...

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Sondagem quadrática

0

123

45

67

89

10

broca h("broca") = 1

brocaboca h("boca") = 2bocabolo h("bolo") = 10

bolo

bela h("bela") = 5

belabola h("bola") = 7

bola

dia h("dia") = 3

dia

escola

gratuito

ilha

h("escola")

h("escola") + 12

h("escola") + 22

h("escola") + 32

h("escola") + 42

h("gratuito")

h("gratuito") + 12

h("gratuito") + 22

h("gratuito") + 32

h("ilha")

h("ilha") + 12

Inserindo:• se não houver espaço, procuramos posição livre

“pulando” quadrados26

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Sondagem quadrática

0

123

45

67

89

10

broca h("broca") = 1

brocaboca h("boca") = 2bocabolo h("bolo") = 10

bolo

bela h("bela") = 5

belabola h("bola") = 7

bola

dia h("dia") = 3

dia

escola h("escola") = 1

gratuito

ilha

h("escola")

h("escola") + 12

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h("escola") + 42

h("gratuito")

h("gratuito") + 12

h("gratuito") + 22

h("gratuito") + 32

h("ilha")

h("ilha") + 12

Inserindo:• se não houver espaço, procuramos posição livre

“pulando” quadrados26

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Sondagem quadrática

0

123

45

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89

10

broca h("broca") = 1

brocaboca h("boca") = 2bocabolo h("bolo") = 10

bolo

bela h("bela") = 5

belabola h("bola") = 7

bola

dia h("dia") = 3

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escola h("escola") = 1

gratuito

ilha

h("escola")

h("escola") + 12

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h("gratuito")

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h("gratuito") + 22

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h("ilha")

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Inserindo:• se não houver espaço, procuramos posição livre

“pulando” quadrados26

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Sondagem quadrática

0

123

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89

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broca h("broca") = 1

brocaboca h("boca") = 2bocabolo h("bolo") = 10

bolo

bela h("bela") = 5

belabola h("bola") = 7

bola

dia h("dia") = 3

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escola h("escola") = 1

gratuito

ilha

h("escola")

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h("escola") + 42

h("gratuito")

h("gratuito") + 12

h("gratuito") + 22

h("gratuito") + 32

h("ilha")

h("ilha") + 12

Inserindo:• se não houver espaço, procuramos posição livre

“pulando” quadrados26

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Sondagem quadrática

0

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broca h("broca") = 1

brocaboca h("boca") = 2bocabolo h("bolo") = 10

bolo

bela h("bela") = 5

belabola h("bola") = 7

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dia h("dia") = 3

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escola h("escola") = 1

gratuito

ilha

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h("ilha")

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Inserindo:• se não houver espaço, procuramos posição livre

“pulando” quadrados26

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Sondagem quadrática

0

123

45

67

89

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broca h("broca") = 1

brocaboca h("boca") = 2bocabolo h("bolo") = 10

bolo

bela h("bela") = 5

belabola h("bola") = 7

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dia h("dia") = 3

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escola h("escola") = 1

gratuito

ilha

h("escola")

h("escola") + 12

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h("gratuito")

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h("gratuito") + 22

h("gratuito") + 32

h("ilha")

h("ilha") + 12

Inserindo:• se não houver espaço, procuramos posição livre

“pulando” quadrados26

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Sondagem quadrática

0

123

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broca h("broca") = 1

brocaboca h("boca") = 2bocabolo h("bolo") = 10

bolo

bela h("bela") = 5

belabola h("bola") = 7

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dia h("dia") = 3

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escola h("escola") = 1

gratuito

ilha

h("escola")

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h("gratuito")

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h("gratuito") + 32

h("ilha")

h("ilha") + 12

Inserindo:• se não houver espaço, procuramos posição livre

“pulando” quadrados26

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Sondagem quadrática

0

123

45

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89

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broca h("broca") = 1

brocaboca h("boca") = 2bocabolo h("bolo") = 10

bolo

bela h("bela") = 5

belabola h("bola") = 7

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dia h("dia") = 3

dia

escola h("escola") = 1

gratuito

ilha

h("escola")

h("escola") + 12

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h("escola") + 42

h("gratuito")

h("gratuito") + 12

h("gratuito") + 22

h("gratuito") + 32

h("ilha")

h("ilha") + 12

escola

Inserindo:• se não houver espaço, procuramos posição livre

“pulando” quadrados26

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Sondagem quadrática

0

123

45

67

89

10

broca h("broca") = 1

brocaboca h("boca") = 2bocabolo h("bolo") = 10

bolo

bela h("bela") = 5

belabola h("bola") = 7

bola

dia h("dia") = 3

dia

escola h("escola") = 1

gratuito h("gratuito") = 2

ilha

h("escola")

h("escola") + 12

h("escola") + 22

h("escola") + 32

h("escola") + 42

h("gratuito")

h("gratuito") + 12

h("gratuito") + 22

h("gratuito") + 32

h("ilha")

h("ilha") + 12

escola

Inserindo:• se não houver espaço, procuramos posição livre

“pulando” quadrados26

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Sondagem quadrática

0

123

45

67

89

10

broca h("broca") = 1

brocaboca h("boca") = 2bocabolo h("bolo") = 10

bolo

bela h("bela") = 5

belabola h("bola") = 7

bola

dia h("dia") = 3

dia

escola h("escola") = 1

gratuito h("gratuito") = 2

ilha

h("escola")

h("escola") + 12

h("escola") + 22

h("escola") + 32

h("escola") + 42

h("gratuito")

h("gratuito") + 12

h("gratuito") + 22

h("gratuito") + 32

h("ilha")

h("ilha") + 12

escola

Inserindo:• se não houver espaço, procuramos posição livre

“pulando” quadrados26

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Sondagem quadrática

0

123

45

67

89

10

broca h("broca") = 1

brocaboca h("boca") = 2bocabolo h("bolo") = 10

bolo

bela h("bela") = 5

belabola h("bola") = 7

bola

dia h("dia") = 3

dia

escola h("escola") = 1

gratuito h("gratuito") = 2

ilha

h("escola")

h("escola") + 12

h("escola") + 22

h("escola") + 32

h("escola") + 42

h("gratuito")

h("gratuito") + 12

h("gratuito") + 22

h("gratuito") + 32

h("ilha")

h("ilha") + 12

escola

Inserindo:• se não houver espaço, procuramos posição livre

“pulando” quadrados26

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Sondagem quadrática

0

123

45

67

89

10

broca h("broca") = 1

brocaboca h("boca") = 2bocabolo h("bolo") = 10

bolo

bela h("bela") = 5

belabola h("bola") = 7

bola

dia h("dia") = 3

dia

escola h("escola") = 1

gratuito h("gratuito") = 2

ilha

h("escola")

h("escola") + 12

h("escola") + 22

h("escola") + 32

h("escola") + 42

h("gratuito")

h("gratuito") + 12

h("gratuito") + 22

h("gratuito") + 32

h("ilha")

h("ilha") + 12

escola

Inserindo:• se não houver espaço, procuramos posição livre

“pulando” quadrados26

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Sondagem quadrática

0

123

45

67

89

10

broca h("broca") = 1

brocaboca h("boca") = 2bocabolo h("bolo") = 10

bolo

bela h("bela") = 5

belabola h("bola") = 7

bola

dia h("dia") = 3

dia

escola h("escola") = 1

gratuito h("gratuito") = 2

ilha

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h("ilha") + 12

escola

Inserindo:• se não houver espaço, procuramos posição livre

“pulando” quadrados26

Page 228: MC-202 — Unidade 18 Tabela de Espalhamentorafael/cursos/1s2017/mc...MC-202 — Unidade 18 Tabela de Espalhamento Rafael C. S. Schouery rafael@ic.unicamp.br Universidade Estadual

Sondagem quadrática

0

123

45

67

89

10

broca h("broca") = 1

brocaboca h("boca") = 2bocabolo h("bolo") = 10

bolo

bela h("bela") = 5

belabola h("bola") = 7

bola

dia h("dia") = 3

dia

escola h("escola") = 1

gratuito h("gratuito") = 2

ilha

h("escola")

h("escola") + 12

h("escola") + 22

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h("gratuito")

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h("gratuito") + 22

h("gratuito") + 32

h("ilha")

h("ilha") + 12

escola

gratuito

Inserindo:• se não houver espaço, procuramos posição livre

“pulando” quadrados26

Page 229: MC-202 — Unidade 18 Tabela de Espalhamentorafael/cursos/1s2017/mc...MC-202 — Unidade 18 Tabela de Espalhamento Rafael C. S. Schouery rafael@ic.unicamp.br Universidade Estadual

Sondagem quadrática

0

123

45

67

89

10

broca h("broca") = 1

brocaboca h("boca") = 2bocabolo h("bolo") = 10

bolo

bela h("bela") = 5

belabola h("bola") = 7

bola

dia h("dia") = 3

dia

escola h("escola") = 1

gratuito h("gratuito") = 2

ilha h("ilha") = 3

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h("escola") + 12

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h("ilha")

h("ilha") + 12

escola

gratuito

Inserindo:• se não houver espaço, procuramos posição livre

“pulando” quadrados26

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Sondagem quadrática

0

123

45

67

89

10

broca h("broca") = 1

brocaboca h("boca") = 2bocabolo h("bolo") = 10

bolo

bela h("bela") = 5

belabola h("bola") = 7

bola

dia h("dia") = 3

dia

escola h("escola") = 1

gratuito h("gratuito") = 2

ilha h("ilha") = 3

h("escola")

h("escola") + 12

h("escola") + 22

h("escola") + 32

h("escola") + 42

h("gratuito")

h("gratuito") + 12

h("gratuito") + 22

h("gratuito") + 32

h("ilha")

h("ilha") + 12

escola

gratuito

Inserindo:• se não houver espaço, procuramos posição livre

“pulando” quadrados26

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Sondagem quadrática

0

123

45

67

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10

broca h("broca") = 1

brocaboca h("boca") = 2bocabolo h("bolo") = 10

bolo

bela h("bela") = 5

belabola h("bola") = 7

bola

dia h("dia") = 3

dia

escola h("escola") = 1

gratuito h("gratuito") = 2

ilha h("ilha") = 3

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Inserindo:• se não houver espaço, procuramos posição livre

“pulando” quadrados26

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Sondagem quadrática

0

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broca h("broca") = 1

brocaboca h("boca") = 2bocabolo h("bolo") = 10

bolo

bela h("bela") = 5

belabola h("bola") = 7

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dia h("dia") = 3

dia

escola h("escola") = 1

gratuito h("gratuito") = 2

ilha h("ilha") = 3

h("escola")

h("escola") + 12

h("escola") + 22

h("escola") + 32

h("escola") + 42

h("gratuito")

h("gratuito") + 12

h("gratuito") + 22

h("gratuito") + 32

h("ilha")

h("ilha") + 12

escola

gratuito

ilha

Inserindo:• se não houver espaço, procuramos posição livre

“pulando” quadrados26

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Sondagem quadrática

De maneira geral, a sondagem quadrática é definida por umafunção

h(k, i) = (hash(k) + c1i + c2i2)modM

onde• c1 e c2 são constantes• h(k, i) indica qual posição sondar após ter falhado a

inserção i vezes

Importante:• É necessário escolher c1 e c2 corretamente para usar

todas as M posições da tabela

– Por exemplo, escolha c1 = c2 = 1/2 e M uma potência de 2

27

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Sondagem quadrática

De maneira geral, a sondagem quadrática é definida por umafunção

h(k, i) = (hash(k) + c1i + c2i2)modM

onde• c1 e c2 são constantes• h(k, i) indica qual posição sondar após ter falhado a

inserção i vezes

Importante:• É necessário escolher c1 e c2 corretamente para usar

todas as M posições da tabela

– Por exemplo, escolha c1 = c2 = 1/2 e M uma potência de 2

27

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Sondagem quadrática

De maneira geral, a sondagem quadrática é definida por umafunção

h(k, i) = (hash(k) + c1i + c2i2)modM

onde

• c1 e c2 são constantes• h(k, i) indica qual posição sondar após ter falhado a

inserção i vezes

Importante:• É necessário escolher c1 e c2 corretamente para usar

todas as M posições da tabela

– Por exemplo, escolha c1 = c2 = 1/2 e M uma potência de 2

27

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Sondagem quadrática

De maneira geral, a sondagem quadrática é definida por umafunção

h(k, i) = (hash(k) + c1i + c2i2)modM

onde• c1 e c2 são constantes

• h(k, i) indica qual posição sondar após ter falhado ainserção i vezes

Importante:• É necessário escolher c1 e c2 corretamente para usar

todas as M posições da tabela

– Por exemplo, escolha c1 = c2 = 1/2 e M uma potência de 2

27

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Sondagem quadrática

De maneira geral, a sondagem quadrática é definida por umafunção

h(k, i) = (hash(k) + c1i + c2i2)modM

onde• c1 e c2 são constantes• h(k, i) indica qual posição sondar após ter falhado a

inserção i vezes

Importante:• É necessário escolher c1 e c2 corretamente para usar

todas as M posições da tabela

– Por exemplo, escolha c1 = c2 = 1/2 e M uma potência de 2

27

Page 238: MC-202 — Unidade 18 Tabela de Espalhamentorafael/cursos/1s2017/mc...MC-202 — Unidade 18 Tabela de Espalhamento Rafael C. S. Schouery rafael@ic.unicamp.br Universidade Estadual

Sondagem quadrática

De maneira geral, a sondagem quadrática é definida por umafunção

h(k, i) = (hash(k) + c1i + c2i2)modM

onde• c1 e c2 são constantes• h(k, i) indica qual posição sondar após ter falhado a

inserção i vezes

Importante:

• É necessário escolher c1 e c2 corretamente para usartodas as M posições da tabela

– Por exemplo, escolha c1 = c2 = 1/2 e M uma potência de 2

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Sondagem quadrática

De maneira geral, a sondagem quadrática é definida por umafunção

h(k, i) = (hash(k) + c1i + c2i2)modM

onde• c1 e c2 são constantes• h(k, i) indica qual posição sondar após ter falhado a

inserção i vezes

Importante:• É necessário escolher c1 e c2 corretamente para usar

todas as M posições da tabela

– Por exemplo, escolha c1 = c2 = 1/2 e M uma potência de 2

27

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Sondagem quadrática

De maneira geral, a sondagem quadrática é definida por umafunção

h(k, i) = (hash(k) + c1i + c2i2)modM

onde• c1 e c2 são constantes• h(k, i) indica qual posição sondar após ter falhado a

inserção i vezes

Importante:• É necessário escolher c1 e c2 corretamente para usar

todas as M posições da tabela– Por exemplo, escolha c1 = c2 = 1/2 e M uma potência de 2

27

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Hashing duploÉ como a sondagem linear:

• Quando detectamos conflito, ao invés de dar um pulo de 1• damos um pulo h(k, i) calculado a partir de uma segunda

função de hashing

Isto é,h(k, i) = (hash1(k) + i · hash2(k)) mod M

Cuidados:• hash2(k) nunca pode ser zero• hash2(k) precisa ser co-primo com M

– garante que as sequências são longas

Exemplos:• Escolha M como uma potência de 2 e faça que hash2(k)

seja sempre ímpar• Escolha M como um número primo e faça que

hash2(k) < M

28

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Hashing duploÉ como a sondagem linear:

• Quando detectamos conflito, ao invés de dar um pulo de 1

• damos um pulo h(k, i) calculado a partir de uma segundafunção de hashing

Isto é,h(k, i) = (hash1(k) + i · hash2(k)) mod M

Cuidados:• hash2(k) nunca pode ser zero• hash2(k) precisa ser co-primo com M

– garante que as sequências são longas

Exemplos:• Escolha M como uma potência de 2 e faça que hash2(k)

seja sempre ímpar• Escolha M como um número primo e faça que

hash2(k) < M

28

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Hashing duploÉ como a sondagem linear:

• Quando detectamos conflito, ao invés de dar um pulo de 1• damos um pulo h(k, i) calculado a partir de uma segunda

função de hashing

Isto é,h(k, i) = (hash1(k) + i · hash2(k)) mod M

Cuidados:• hash2(k) nunca pode ser zero• hash2(k) precisa ser co-primo com M

– garante que as sequências são longas

Exemplos:• Escolha M como uma potência de 2 e faça que hash2(k)

seja sempre ímpar• Escolha M como um número primo e faça que

hash2(k) < M

28

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Hashing duploÉ como a sondagem linear:

• Quando detectamos conflito, ao invés de dar um pulo de 1• damos um pulo h(k, i) calculado a partir de uma segunda

função de hashing

Isto é,h(k, i) = (hash1(k) + i · hash2(k)) mod M

Cuidados:• hash2(k) nunca pode ser zero• hash2(k) precisa ser co-primo com M

– garante que as sequências são longas

Exemplos:• Escolha M como uma potência de 2 e faça que hash2(k)

seja sempre ímpar• Escolha M como um número primo e faça que

hash2(k) < M

28

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Hashing duploÉ como a sondagem linear:

• Quando detectamos conflito, ao invés de dar um pulo de 1• damos um pulo h(k, i) calculado a partir de uma segunda

função de hashing

Isto é,h(k, i) = (hash1(k) + i · hash2(k)) mod M

Cuidados:

• hash2(k) nunca pode ser zero• hash2(k) precisa ser co-primo com M

– garante que as sequências são longas

Exemplos:• Escolha M como uma potência de 2 e faça que hash2(k)

seja sempre ímpar• Escolha M como um número primo e faça que

hash2(k) < M

28

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Hashing duploÉ como a sondagem linear:

• Quando detectamos conflito, ao invés de dar um pulo de 1• damos um pulo h(k, i) calculado a partir de uma segunda

função de hashing

Isto é,h(k, i) = (hash1(k) + i · hash2(k)) mod M

Cuidados:• hash2(k) nunca pode ser zero

• hash2(k) precisa ser co-primo com M

– garante que as sequências são longas

Exemplos:• Escolha M como uma potência de 2 e faça que hash2(k)

seja sempre ímpar• Escolha M como um número primo e faça que

hash2(k) < M

28

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Hashing duploÉ como a sondagem linear:

• Quando detectamos conflito, ao invés de dar um pulo de 1• damos um pulo h(k, i) calculado a partir de uma segunda

função de hashing

Isto é,h(k, i) = (hash1(k) + i · hash2(k)) mod M

Cuidados:• hash2(k) nunca pode ser zero• hash2(k) precisa ser co-primo com M

– garante que as sequências são longas

Exemplos:• Escolha M como uma potência de 2 e faça que hash2(k)

seja sempre ímpar• Escolha M como um número primo e faça que

hash2(k) < M

28

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Hashing duploÉ como a sondagem linear:

• Quando detectamos conflito, ao invés de dar um pulo de 1• damos um pulo h(k, i) calculado a partir de uma segunda

função de hashing

Isto é,h(k, i) = (hash1(k) + i · hash2(k)) mod M

Cuidados:• hash2(k) nunca pode ser zero• hash2(k) precisa ser co-primo com M

– garante que as sequências são longas

Exemplos:• Escolha M como uma potência de 2 e faça que hash2(k)

seja sempre ímpar• Escolha M como um número primo e faça que

hash2(k) < M

28

Page 249: MC-202 — Unidade 18 Tabela de Espalhamentorafael/cursos/1s2017/mc...MC-202 — Unidade 18 Tabela de Espalhamento Rafael C. S. Schouery rafael@ic.unicamp.br Universidade Estadual

Hashing duploÉ como a sondagem linear:

• Quando detectamos conflito, ao invés de dar um pulo de 1• damos um pulo h(k, i) calculado a partir de uma segunda

função de hashing

Isto é,h(k, i) = (hash1(k) + i · hash2(k)) mod M

Cuidados:• hash2(k) nunca pode ser zero• hash2(k) precisa ser co-primo com M

– garante que as sequências são longas

Exemplos:

• Escolha M como uma potência de 2 e faça que hash2(k)seja sempre ímpar

• Escolha M como um número primo e faça quehash2(k) < M

28

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Hashing duploÉ como a sondagem linear:

• Quando detectamos conflito, ao invés de dar um pulo de 1• damos um pulo h(k, i) calculado a partir de uma segunda

função de hashing

Isto é,h(k, i) = (hash1(k) + i · hash2(k)) mod M

Cuidados:• hash2(k) nunca pode ser zero• hash2(k) precisa ser co-primo com M

– garante que as sequências são longas

Exemplos:• Escolha M como uma potência de 2 e faça que hash2(k)

seja sempre ímpar

• Escolha M como um número primo e faça quehash2(k) < M

28

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Hashing duploÉ como a sondagem linear:

• Quando detectamos conflito, ao invés de dar um pulo de 1• damos um pulo h(k, i) calculado a partir de uma segunda

função de hashing

Isto é,h(k, i) = (hash1(k) + i · hash2(k)) mod M

Cuidados:• hash2(k) nunca pode ser zero• hash2(k) precisa ser co-primo com M

– garante que as sequências são longas

Exemplos:• Escolha M como uma potência de 2 e faça que hash2(k)

seja sempre ímpar• Escolha M como um número primo e faça que

hash2(k) < M28

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Sondagem linear e Hashing duplo1

Sondagem linear - tempo de busca médio

n/M 1/2 2/3 3/4 9/10com sucesso 1.5 2.0 3.0 5.5sem sucesso 2.5 5.0 8.5 55.5

Hashing duplo - tempo de busca médio

n/M 1/2 2/3 3/4 9/10com sucesso 1.4 1.6 1.8 2.6sem sucesso 1.5 2.0 3.0 5.5

De qualquer forma, é muito importante não deixar a tabelaencher muito:

• Você pode aumentar o tamanho da tabela dinamicamente• Porém, precisa fazer um rehash de cada elemento para a

nova tabela

1Baseado em Sedgewick, R. Algorithms in C, third edition, Addison-Wesley. 1998.29

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Sondagem linear e Hashing duplo1

Sondagem linear - tempo de busca médio

n/M 1/2 2/3 3/4 9/10com sucesso 1.5 2.0 3.0 5.5sem sucesso 2.5 5.0 8.5 55.5

Hashing duplo - tempo de busca médio

n/M 1/2 2/3 3/4 9/10com sucesso 1.4 1.6 1.8 2.6sem sucesso 1.5 2.0 3.0 5.5

De qualquer forma, é muito importante não deixar a tabelaencher muito:

• Você pode aumentar o tamanho da tabela dinamicamente• Porém, precisa fazer um rehash de cada elemento para a

nova tabela

1Baseado em Sedgewick, R. Algorithms in C, third edition, Addison-Wesley. 1998.29

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Sondagem linear e Hashing duplo1

Sondagem linear - tempo de busca médio

n/M 1/2 2/3 3/4 9/10com sucesso 1.5 2.0 3.0 5.5sem sucesso 2.5 5.0 8.5 55.5

Hashing duplo - tempo de busca médio

n/M 1/2 2/3 3/4 9/10com sucesso 1.4 1.6 1.8 2.6sem sucesso 1.5 2.0 3.0 5.5

De qualquer forma, é muito importante não deixar a tabelaencher muito:

• Você pode aumentar o tamanho da tabela dinamicamente• Porém, precisa fazer um rehash de cada elemento para a

nova tabela

1Baseado em Sedgewick, R. Algorithms in C, third edition, Addison-Wesley. 1998.29

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Sondagem linear e Hashing duplo1

Sondagem linear - tempo de busca médio

n/M 1/2 2/3 3/4 9/10com sucesso 1.5 2.0 3.0 5.5sem sucesso 2.5 5.0 8.5 55.5

Hashing duplo - tempo de busca médio

n/M 1/2 2/3 3/4 9/10com sucesso 1.4 1.6 1.8 2.6sem sucesso 1.5 2.0 3.0 5.5

De qualquer forma, é muito importante não deixar a tabelaencher muito:

• Você pode aumentar o tamanho da tabela dinamicamente

• Porém, precisa fazer um rehash de cada elemento para anova tabela

1Baseado em Sedgewick, R. Algorithms in C, third edition, Addison-Wesley. 1998.29

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Sondagem linear e Hashing duplo1

Sondagem linear - tempo de busca médio

n/M 1/2 2/3 3/4 9/10com sucesso 1.5 2.0 3.0 5.5sem sucesso 2.5 5.0 8.5 55.5

Hashing duplo - tempo de busca médio

n/M 1/2 2/3 3/4 9/10com sucesso 1.4 1.6 1.8 2.6sem sucesso 1.5 2.0 3.0 5.5

De qualquer forma, é muito importante não deixar a tabelaencher muito:

• Você pode aumentar o tamanho da tabela dinamicamente• Porém, precisa fazer um rehash de cada elemento para a

nova tabela1Baseado em Sedgewick, R. Algorithms in C, third edition, Addison-Wesley. 1998.

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ConclusãoHashing é uma boa estrutura de dados para

• inserir, remover e buscar dados pela sua chaverapidamente

• com uma boa função de hashing, essas operações levamtempo O(1)

• mas não é boa se quisermos fazer operação relacionadasa ordem das chaves

Escolhendo a implementação:• Sondagem linear é o mais rápido se a tabela for esparsa• Hashing duplo usa melhor a memória

– mas gasta mais tempo para computar a segunda funçãode hash

• Encadeamento separado é mais fácil de implementar

– Usa memória a mais para os ponteiros

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ConclusãoHashing é uma boa estrutura de dados para

• inserir, remover e buscar dados pela sua chaverapidamente

• com uma boa função de hashing, essas operações levamtempo O(1)

• mas não é boa se quisermos fazer operação relacionadasa ordem das chaves

Escolhendo a implementação:• Sondagem linear é o mais rápido se a tabela for esparsa• Hashing duplo usa melhor a memória

– mas gasta mais tempo para computar a segunda funçãode hash

• Encadeamento separado é mais fácil de implementar

– Usa memória a mais para os ponteiros

30

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ConclusãoHashing é uma boa estrutura de dados para

• inserir, remover e buscar dados pela sua chaverapidamente

• com uma boa função de hashing, essas operações levamtempo O(1)

• mas não é boa se quisermos fazer operação relacionadasa ordem das chaves

Escolhendo a implementação:• Sondagem linear é o mais rápido se a tabela for esparsa• Hashing duplo usa melhor a memória

– mas gasta mais tempo para computar a segunda funçãode hash

• Encadeamento separado é mais fácil de implementar

– Usa memória a mais para os ponteiros

30

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ConclusãoHashing é uma boa estrutura de dados para

• inserir, remover e buscar dados pela sua chaverapidamente

• com uma boa função de hashing, essas operações levamtempo O(1)

• mas não é boa se quisermos fazer operação relacionadasa ordem das chaves

Escolhendo a implementação:• Sondagem linear é o mais rápido se a tabela for esparsa• Hashing duplo usa melhor a memória

– mas gasta mais tempo para computar a segunda funçãode hash

• Encadeamento separado é mais fácil de implementar

– Usa memória a mais para os ponteiros

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ConclusãoHashing é uma boa estrutura de dados para

• inserir, remover e buscar dados pela sua chaverapidamente

• com uma boa função de hashing, essas operações levamtempo O(1)

• mas não é boa se quisermos fazer operação relacionadasa ordem das chaves

Escolhendo a implementação:

• Sondagem linear é o mais rápido se a tabela for esparsa• Hashing duplo usa melhor a memória

– mas gasta mais tempo para computar a segunda funçãode hash

• Encadeamento separado é mais fácil de implementar

– Usa memória a mais para os ponteiros

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ConclusãoHashing é uma boa estrutura de dados para

• inserir, remover e buscar dados pela sua chaverapidamente

• com uma boa função de hashing, essas operações levamtempo O(1)

• mas não é boa se quisermos fazer operação relacionadasa ordem das chaves

Escolhendo a implementação:• Sondagem linear é o mais rápido se a tabela for esparsa

• Hashing duplo usa melhor a memória

– mas gasta mais tempo para computar a segunda funçãode hash

• Encadeamento separado é mais fácil de implementar

– Usa memória a mais para os ponteiros

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ConclusãoHashing é uma boa estrutura de dados para

• inserir, remover e buscar dados pela sua chaverapidamente

• com uma boa função de hashing, essas operações levamtempo O(1)

• mas não é boa se quisermos fazer operação relacionadasa ordem das chaves

Escolhendo a implementação:• Sondagem linear é o mais rápido se a tabela for esparsa• Hashing duplo usa melhor a memória

– mas gasta mais tempo para computar a segunda funçãode hash

• Encadeamento separado é mais fácil de implementar

– Usa memória a mais para os ponteiros

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ConclusãoHashing é uma boa estrutura de dados para

• inserir, remover e buscar dados pela sua chaverapidamente

• com uma boa função de hashing, essas operações levamtempo O(1)

• mas não é boa se quisermos fazer operação relacionadasa ordem das chaves

Escolhendo a implementação:• Sondagem linear é o mais rápido se a tabela for esparsa• Hashing duplo usa melhor a memória

– mas gasta mais tempo para computar a segunda funçãode hash

• Encadeamento separado é mais fácil de implementar

– Usa memória a mais para os ponteiros

30

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ConclusãoHashing é uma boa estrutura de dados para

• inserir, remover e buscar dados pela sua chaverapidamente

• com uma boa função de hashing, essas operações levamtempo O(1)

• mas não é boa se quisermos fazer operação relacionadasa ordem das chaves

Escolhendo a implementação:• Sondagem linear é o mais rápido se a tabela for esparsa• Hashing duplo usa melhor a memória

– mas gasta mais tempo para computar a segunda funçãode hash

• Encadeamento separado é mais fácil de implementar

– Usa memória a mais para os ponteiros

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ConclusãoHashing é uma boa estrutura de dados para

• inserir, remover e buscar dados pela sua chaverapidamente

• com uma boa função de hashing, essas operações levamtempo O(1)

• mas não é boa se quisermos fazer operação relacionadasa ordem das chaves

Escolhendo a implementação:• Sondagem linear é o mais rápido se a tabela for esparsa• Hashing duplo usa melhor a memória

– mas gasta mais tempo para computar a segunda funçãode hash

• Encadeamento separado é mais fácil de implementar– Usa memória a mais para os ponteiros

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Conclusão

Além disso, funções de hashing podem ser aplicada emverificações de paridade:

• Para evitar erros de transmissão, podemos, além deinformar uma chave, transmitir o resultado da função dehashing. Exemplos:

– dígitos verificadores– sequências de verificação para arquivos (MD5 e SHA)

• Guardamos o hash de uma senha no banco de dados aoinvés da senha em si

– evitamos vazamento de informação em caso de ataque– mas temos que garantir que a probabilidade de duas

senhas terem o mesmo hash seja ínfima...

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Conclusão

Além disso, funções de hashing podem ser aplicada emverificações de paridade:

• Para evitar erros de transmissão, podemos, além deinformar uma chave, transmitir o resultado da função dehashing. Exemplos:

– dígitos verificadores– sequências de verificação para arquivos (MD5 e SHA)

• Guardamos o hash de uma senha no banco de dados aoinvés da senha em si

– evitamos vazamento de informação em caso de ataque– mas temos que garantir que a probabilidade de duas

senhas terem o mesmo hash seja ínfima...

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Conclusão

Além disso, funções de hashing podem ser aplicada emverificações de paridade:

• Para evitar erros de transmissão, podemos, além deinformar uma chave, transmitir o resultado da função dehashing. Exemplos:

– dígitos verificadores

– sequências de verificação para arquivos (MD5 e SHA)• Guardamos o hash de uma senha no banco de dados ao

invés da senha em si

– evitamos vazamento de informação em caso de ataque– mas temos que garantir que a probabilidade de duas

senhas terem o mesmo hash seja ínfima...

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Conclusão

Além disso, funções de hashing podem ser aplicada emverificações de paridade:

• Para evitar erros de transmissão, podemos, além deinformar uma chave, transmitir o resultado da função dehashing. Exemplos:

– dígitos verificadores– sequências de verificação para arquivos (MD5 e SHA)

• Guardamos o hash de uma senha no banco de dados aoinvés da senha em si

– evitamos vazamento de informação em caso de ataque– mas temos que garantir que a probabilidade de duas

senhas terem o mesmo hash seja ínfima...

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Conclusão

Além disso, funções de hashing podem ser aplicada emverificações de paridade:

• Para evitar erros de transmissão, podemos, além deinformar uma chave, transmitir o resultado da função dehashing. Exemplos:

– dígitos verificadores– sequências de verificação para arquivos (MD5 e SHA)

• Guardamos o hash de uma senha no banco de dados aoinvés da senha em si

– evitamos vazamento de informação em caso de ataque– mas temos que garantir que a probabilidade de duas

senhas terem o mesmo hash seja ínfima...

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Conclusão

Além disso, funções de hashing podem ser aplicada emverificações de paridade:

• Para evitar erros de transmissão, podemos, além deinformar uma chave, transmitir o resultado da função dehashing. Exemplos:

– dígitos verificadores– sequências de verificação para arquivos (MD5 e SHA)

• Guardamos o hash de uma senha no banco de dados aoinvés da senha em si

– evitamos vazamento de informação em caso de ataque

– mas temos que garantir que a probabilidade de duassenhas terem o mesmo hash seja ínfima...

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Conclusão

Além disso, funções de hashing podem ser aplicada emverificações de paridade:

• Para evitar erros de transmissão, podemos, além deinformar uma chave, transmitir o resultado da função dehashing. Exemplos:

– dígitos verificadores– sequências de verificação para arquivos (MD5 e SHA)

• Guardamos o hash de uma senha no banco de dados aoinvés da senha em si

– evitamos vazamento de informação em caso de ataque– mas temos que garantir que a probabilidade de duas

senhas terem o mesmo hash seja ínfima...

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