【问题标题】：Rationale in selecting Hash Key type选择 Hash Key 类型的理由
【发布时间】：2011-02-09 00:22:21
【问题描述】：
伙计们，我有一个数据结构，它有 25 个不同的键（整数）和一个值。我有这些对象的列表（比如 50000），我打算使用哈希表来存储/检索它们。我计划采用其中一种方法。
从这 25 个整数键创建一个整数哈希，并将其存储在哈希表中。 （是的！我有办法处理碰撞）
对各个键进行字符串连接，并将其用作哈希表的哈希键。例如，如果键值为 1、2、4、6、7，则哈希键将为“12467”。
假设我总共有 50000 条记录，每条记录有 25 个不同的键和一个值，那么当涉及到检索和插入记录所需的字符串比较成本时，我的第二种方法是否会过大？
更多信息！
- 哈希表中的每个桶都是平衡的二叉树。
- 我正在使用 boost 库的 hash_combine 方法从 25 个键创建散列。
【问题讨论】：
标签：
c++
string
integer
hashtable
key
【解决方案1】：
绝对使用第一种方法，因为如果使用第二种方法，您将需要一个具有1x10^(25m), where x is the maximum length of a key 可用插槽的哈希表。
例如，如果键的最大数量是 9999，m 将是 4，并且您的表中需要 1x10^100 个插槽。
说明：
哈希表背后的想法是，您可以以 O(1) 的效率（除了冲突）随机访问任何元素，因为任何元素的哈希实际上就是它在哈希表中的位置。因此，例如，如果我对对象 X 进行哈希处理并返回 24 的哈希值（或一些转换为数字的字符串哈希值，结果是 24），我只需转到表的插槽 24（通常实现为数组），并且可以检索对象 X。
但是，如果您使用第二种方法（连接 25 个数字 - 我们将在这里说数字以简化事情 - 一起生成哈希），最大的哈希将是 99999999999999999999999999。因此，要从哈希表中检索该对象，您必须从位置 9999999999999999999999999 检索它 - 这意味着您的桌子必须至少有那么多点。
请记住，对于第一个 - 因为您使用的是二叉树，所以碰撞不会有那么大的问题。最坏的情况将是 O(log(n)) 的检索/插入效率，这并不是那么糟糕。