如何使用二叉搜索树实现哈希表？

Question

通过简单地使用以下数据结构，我能够使用数组实现 Hashtable。

LinkedList<Item<K,V>> table[]
const int MAX_SIZE = 100

即链表数组（链式散列）。

现在在各种书籍中，他们说如果我们想要有序数据，我们可以使用 BST 实现哈希表。 如何将键和值合并到 BST 中。虽然我可以像存储单个数据项一样存储两者，但是键提供了一个整数，在它已经到哈希函数之后，它就像数组的索引一样。如何在 BST 中使用密钥？我不需要任何索引？

我能想到的是，我可以使用该功能比较两个键，然后进行正常的插入，相应的删除。

编辑：

假设我从头开始拥有 BST

class Node {
        K key;
        V value;
        Node left;
        Node right;
    }


class BinarySearchTree {
            Node root;
        }


class Hashtable {

BinarySearchTree bst;

public void Hashtable() {
bst = new BinarySearchTree();
}

//hashfunction(K key)

//get(K Key)

//put(K key,V value)

//remove(K key)

}

如何使用映射到整数的键来实现

insert(V value) 

在英国夏令时。

Answer 1

已经提供了特定于 Java 的答案，但我猜您的问题更多是关于设计而不是特定于语言的实现。

不，我们不需要计算索引或使用散列函数。如果我们将键值对存储在 bst 的节点中，那么它只是通过比较键来遍历树的问题。这也为您提供了没有冲突的额外优势，因为键是唯一的。

您可以使用散列函数并对键进行散列，然后根据该值遍历树，但是如果您不小心使用散列函数，则可能会导致冲突，然后您将不得不维护某种链接。

使用key还是key的hash值取决于key的大小。如果密钥大小很大，则将其散列到较小的大小以便更快地比较是有意义的。

Answer 2

Java 中已经有 BST 的实现 - TreeMap。这是一棵自平衡的红黑树。我想实现它不会是一个太大的问题。例如：

public class Hashtable<T, V> implements Map<T, V> {

    private TreeMap<T, V> bst;

    public Hashtable() {
        bst= new TreeMap<T, V>();
    }

    @Override
    public void put(T element, V value) {
        bst.put(element, value);
    }

    ...

}

既然Hashtable应该是Map接口的实现，我建议实现java.util.Map。我会通过组合而不是继承来使用 BST——所以我们可以隐藏 BST 的 API。 BST 可以是任何东西——在我的代码示例中，我使用了 Java 的 TreeMap 类。

Answer 3

你不需要用链表来实现哈希表。 只有当发生碰撞而不是使用需要线性时间来搜索 O(n) 的链接时，您可以使用平衡的 bst 以便搜索时间减少到 O(log n)。

Answer 4

这是一个简单的 HashMap 实现，使用 BST 作为存储桶。这个 Map 的基本实现展示了 put() 和 get() 如何从 BST 存储桶支持的 Map 中获取数据。这个 BST 实现是不平衡的。理想情况下，对于生产应用程序，此 BST 应使用红黑树算法进行平衡，以缩短寻道时间。

与链表相比，使用平衡 BST 实现的存储桶，我们能够将 Get(key) 时间从 O(n) 缩短到 O(log n)。

public class HashMapWithBST {

    private Node[] nodes;
    private static final int MAX_CAPACITY = 41;

    public HashMapWithBST() {
        nodes = new Node[MAX_CAPACITY];
    }

    /**
     * If key is a non-null object then return the hash code of key modulo hash map size as value. If key is null then return 0.
     * 
     * @param key
     * @return hash
     */
    public int getHash(String key) {

        if(key == null) {
            return 0;
        }

        int hash = key.hashCode();

        hash = hash >>> 16; // Spread the higher bits

        hash = hash % MAX_CAPACITY;

        return hash;
    }

    /**
     * In case of collisions, put the new key-value pair in a BST based on key comparisons.
     * 
     * @param key
     * @param value
     */
    public void put(String key, String value) {

        int hashOfKey = getHash(key);

        final Node newNode = new Node(key, value);

        if(nodes[hashOfKey] == null) {

            nodes[hashOfKey] = newNode;
        } else {

            Node root = nodes[hashOfKey];

            try {
                addToBSTBucket(root, newNode);
            } catch(Exception e ) {
                e.printStackTrace();
            }
        }

    }

    /**
     * If a collision happens while adding a node to Hashmap, add new node to the hashed bucket represented with a BST.
     * 
     * @param root      root of BST bucket
     * @param newNode   New Node to be added in BST bucket
     */
    private void addToBSTBucket(Node root, final Node newNode) {

        if(root == null) {
            root = newNode;
            return;
        }

        Node currentNode = root;
        Node parentNode = root;

        while(true) {

            parentNode = currentNode;

            if(newNode.key.compareTo(currentNode.key) == 0) {

                // if key values are same then just overwrite the vale in same node as duplicate keys are not allowed in this map
                currentNode.value = newNode.value;
                return;

            } else if(newNode.key.compareTo(currentNode.key) < 0) {
                currentNode = currentNode.left;

                if(currentNode == null) {
                    parentNode.left = newNode;
                    return;
                }
            } else {

                currentNode = currentNode.right;

                if(currentNode == null) {
                    parentNode.right = newNode;
                    return;
                }
            } 
        }

    }

    /**
     * Get the value for a particular key. If no key found then return null.
     * 
     * @param key
     * @return value or null
     */
    public String get(String key) {

        Node node = nodes[getHash(key)];

        if(node != null) {
            return getValueFromBST(node, key);
        }

        return null;
    }

    private String getValueFromBST(Node root, String key) {

        if(key == null) {
            return null;
        }

        while(root != null) {
            if(key.equals(root.key)) {
                return root.value;
            } else if(key.compareTo(root.key) < 0) {
                root = root.left;
            } else {
                root = root.right;
            }
        }

        return null;    
    }

    private static class Node {

        private String key;
        private String value;
        private Node left;
        private Node right;

        public Node(String key, String value) {
            this.key = key;
            this.value = value;
        }

    }
}

完整代码在这里：https://github.com/prabhash1785/DataStructures/blob/d842d07e1fc3bf7e1caed72eb6b0744a719a9bc6/src/com/prabhash/java/algorithms/datastructures/HashMapWithBST.java