散列管理结构体。
这里实现一个散列,它通过数学方法去寻找空位置放入和取出。
3.1 寻找位置
散列管理结构体，使用内置切片作为容器。 当然也可以使用数组，限定大小，这里使用Size去做软性限制。
type HashStack struct {
Size int
Slots []interface{}
Data []interface{}
}
hashfunction方法采用了简单随机方法来实现散列函数，
而冲突解决则采用 线性探测“加1”再散列函数
key 求余获取散列位置的键
func (hs *HashStack) HashFuncation(key int) int {
return key % hs.Size
}
func (hs *HashStack) ReHash(old int) int {
return (old + 1) % hs.Size
}
3.2 放入一个键值到堆栈
直接放入，当Slots[hashPosiation]中的 key 不存在时。不冲突，则直接放入
否则 当存在key时，覆盖原有值，Slots[hashPosiation] key 存在 冲突 覆盖。
另一个场景是存在一个不一样的key在当前位置，因此重新散列，以寻找一个新的位置，如果位置总是不为空且不是目标key则继续寻找。
找到的新的位置 不存在冲突则放入，否则覆盖。
func (hs *HashStack) Put(key int, data interface{}) {
hashPosiation := hs.HashFuncation(key)
if hs.Slots[hashPosiation] == nil {
hs.Slots[hashPosiation] = key
hs.Data[hashPosiation] = data
} else {
if hs.Slots[hashPosiation] == key {
hs.Data[hashPosiation] = data
} else {
nextSlot := hs.ReHash(hashPosiation)
for hs.Slots[nextSlot] != nil && hs.Slots[nextSlot] != key {
nextSlot = hs.ReHash(nextSlot)
}
if hs.Slots[nextSlot] == nil {
hs.Slots[nextSlot] = key
hs.Data[nextSlot] = data
} else {
hs.Data[nextSlot] = data //覆盖
}
}
}
}
3.3 从堆栈获取一个值
从散列中获取散列值
首先标记散列值，标记查找起点。
由于 查找key直到遇到空槽，否则stop = true回到起点，最后以字符的方式返回。
func (hs *HashStack) Get(key int) string {
startSlot := hs.HashFuncation(key)
var data interface{}
stop := false
found := false
posi := startSlot
for hs.Slots[posi] != nil && !found && !stop {
if hs.Slots[posi] == key {
found = true
data = hs.Data[posi]
} else {
posi = hs.ReHash(posi)
if posi == startSlot {
stop = true
}
}
}
return ToString(data)
}
3.4 查看基本散列信息
func (hs *HashStack) BaseInfo() {
fmt.Printf("散列插槽数:%v, 散列插槽值:%#v, 散列数据:%#v\n", hs.Size, hs.Slots, hs.Data)
fmt.Printf("散列ks:%#v\n", hs.Slots)
fmt.Printf("散列vs:%#v ", hs.Data)
}
3.5 如何使用
初始化一个散列堆栈，并存入值
ht := NewHashStack(100)
ht.Put(1, "c")
ht.Put(2, "b")
ht.Put(3, "a")
fmt.Printf("散列信息:\n")
ht.BaseInfo()
ht.Put(1, 121)
fmt.Printf("散列信息:\n")
ht.BaseInfo()
fmt.Printf("散列PUT:\n")
ht.Put(35, 121)
获取散列堆栈中的信息
fmt.Printf("散列1位置:%v\n", ht.Get(1))
ht.Put(1, 1331)
fmt.Printf("散列121位置:%v\n", ht.Get(121))
fmt.Printf("散列信息:\n")
ht.BaseInfo()
ht.Put(1, 1332)
fmt.Printf("散列信息2: \n")
ht.BaseInfo()
3.6 复杂度
最好的场景当然是直接找到位置放入即O(1). 如果是最差的场景，可能遍历了全部散列堆栈也没有找到位置，由于每次数加1都不相同，因此为Size大小。 O(N)
若有兴趣可以看这里：
https://github.com/hahamx/utools/blob/main/utils/queues/hashStack.go
