Hashing. Estruturas de Dados. Motivação

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1 Estruturas de Dados Hashing Prof. Ricardo J. G. B. Campello Parte deste material é baseado em adaptações e extensões de slides disponíveis em (Goodrich & Tamassia). Motivação Árvores AVL permitem realizar as operações básicas de busca, inserção e remoção de itens em tempo O(log n), o n é o no. de itens É possível conseguir desempenho melhor??? 1

2 Hashing Uma abordagem para tentar obter desempenho superior àquele das árvores AVL é conhecida como hashing Essa abordagem utiliza uma estrutura de dados denominada tabela hash Também denominada tabela de dispersão Tabela Hash Uma tabela hash para um dado tipo de chave consiste de: Uma função hash h Um arranjo (tabela) de tamanho N Uma função hash h mapeia chaves de um dado tipo em inteiros em um intervalo fixo [0, N 1] O valor inteiro h(k) [0, N 1] é chamado de valor hash da chave k 2

3 Tabela Hash Aplicação em Mapas / Dicionários: Item com chave k armazenado no índice i = h(k) da tabela O índice é calculado, não procurado Tabela Hash - Exemplo Tabela hash para um mapa armazenando itens (CPF, Dados Pessoais), onde a chave CPF é um inteiro positivo com 11 dígitos No exemplo ao lado utilizase um arranjo de tamanho N = e a seguinte função hash: h(k) = 4 últimos dígitos de k Pode haver conflitos...?

4 Colisões Colisões ocorrem quando diferentes chaves são mapeadas sem distinção na mesma célula da tabela Colisões podem ocorrer tanto na fase de codificação das chaves (h 1 ) como na fase de compressão (h 2 ) Ocorrendo na fase de codificação, não há como serem revertidas na fase de compressão Colisões requerem tratamentos a posteriori que, por sua vez, demandam esforço computacional Funções hash devem ser simples e rápidas de calcular, minimizando ao máximo colisões Note que é impossível evitar completamente colisões se o fator de carga (load factor) λ de uma tabela hash for λ>1 Esse fator é definido como a razão entre o no. n de chaves pelo tamanho da tabela N: λ = n/n Funções Hash Uma função hash é composta das seguintes sub-funções: Código Hash (hash code): h 1 : chaves inteiros Função de Compressão: h 2 : inteiros [0, N 1] Usualmente, quando se assume que já se dispõe de uma codificação inteira das chaves, refere-se à função de compressão sozinha como função hash O código hash (quando necessário) é aplicado primeiro; em seguida a função de compressão é aplicada ao resultado: h(k) = h 2 (h 1 (k)) A meta da função hash é dispersar as chaves de forma que essas ocupem a tabela da forma mais uniforme possível 4

5 Códigos Hash Casting: Interpretação dos bits da chave como um inteiro Por exemplo, para chaves numéricas em ponto flutuante: k = m*10 e Uma alternativa é somar os inteiros correspondentes à mantissa e o expoente do número em representação de ponto flutuante h 1 (k) = m + e Códigos Hash Soma de Componentes: A idéia de somar inteiros correspondentes a partes de uma representação pode ser estendida para qualquer chave k que possa ser representada por uma série k 0, k 1,..., k m 1 de inteiros Em outras palavras: h 1 m ( ) k = 1 k i i= 0 Útil em muitos casos, mas incapaz de distinguir chaves distintas que diferem entre si apenas pela ordem das componentes k i Esse é o caso de chaves tipo string, representadas como séries de inteiros dados pelos códigos ASCII de cada um dos seus caracteres (ou pela ordem alfabética do caractere) 5

6 Códigos Hash Acumulação Polinomial: Ao invés de uma soma simples, utiliza-se o seguinte polinômio: h 1 (k) = k 0 + k 1 a + k 2 a k m 1 a m 1 para um valor fixo de a Funciona bem, em especial para strings p. ex. as escolhas empíricas a = 33, 37, 39 ou 41 geram em torno de apenas 6 colisões para palavras em Inglês! Muitas vezes basta tomar apenas um subconjunto dos m (p. ex. 10) primeiros / últimos caracteres da string Códigos Hash Acumulação Polinomial (Nota): h 1 (k) = k 0 + k 1 a + k 2 a k m 1 a m 1 Esse polinômio pode ser avaliado em tempo O(m) utilizando a Regra de Horner: Os seguintes polinômios são calculados recursivamente em tempo O(1): p 0 (k) = k m 1 p i (x) = k m i 1 + ap i 1 (k) i = 1, 2,, m 1 Tem-se h 1 (k) = p m 1 (k) 6

7 Funções de Compressão Resto da Divisão: h 2 (y) = y mod N Exemplo: Códigos hash: y = [200, 205, 210, 215,..., 595, 600] Para N = 101, tem-se: h 2 (y) = [99, 3, 8, 13,..., 90, 95] pois os múltiplos de 101 são 101, 202, 303, 404, 505,... Note que não ocorre qualquer colisão nesse caso Nota: O módulo. permite lidar com códigos hash negativos... mas faz com que esses conflitem com suas contrapartidas positivas... Funções de Compressão Resto da Divisão (cont.): O tamanho N da tabela é usualmente escolhido primo A razão formal está relacionada com a teoria dos números Informalmente, tem-se que padrões do tipo y = pn+q para q inteiro positivo e p = 0,1,2,... são menos comuns em códigos hash para N primo Note que qualquer código hash seguindo este padrão possui o mesmo valor h 2 (y)! Exemplo: y = [200, 205, 210, 215,..., 595, 600] Para N = 101, já vimos que não ocorre qualquer colisão Já para N = 100, cada código terá o mesmo valor hash de ao menos outros 3 códigos! 7

8 Funções de Compressão Resto da Divisão (cont.): Heurística: Estimar a quantidade de chaves n e definir N como o no. primo que mais aproxima o fator de carga λ = n/n desejado Exemplo: n = 2000 chaves e fator de carga desejado λ = 3 escolhe-se N = 701 como no. primo mais próximo de 2000/3 Funções de Compressão Existem outras funções de compressão: Multiplicação-Divisão Multiply, Add and Divide (MAD) Funções Universais De formas distintas, essas funções buscam reduzir a sensibilidade à escolha de N e/ou minimizar a probabilidade de colisões. 8

9 Tratamento de Colisões Colisões ocorrem quando dois itens são mapeados na mesma célula da tabela Um método simples e eficiente de lidar com colisões que não podem ser evitadas é conhecido como encadeamento externo ou separate chaining Nesse método, cada célula da tabela aponta (ponteiro) para uma lista dos itens mapeados naquela célula O tempo adicional para percorrer essas listas e o espaço extra para armazená-las são as razões pelas quais colisões devem ser evitadas ao máximo Rehashing: Em aplicações dinâmicas, quando o número de colisões aumenta muito em função do fator λ = n/n, pode-se criar uma nova tabela e re-dispersar as chaves Performance Hipótese: função hash eficiente, que distribua de maneira uniforme as chaves, ou seja, distribuição de probabilidade de atribuição de chaves é uniforme sobre o conjunto de células da tabela O tamanho médio (esperado) das listas para separate chaining é O(n/N) Logo, fazendo o tamanho da tabela ser proporcional ao número de chaves, ou seja, N O(n), faz-se o tamanho médio das listas para separate chaining ser O(1) Pode-se fazer isso estimando de antemão o no. típico de chaves que estarão usualmente armazenadas na tabela ou via rehashing... 9

10 Performance (cont.) Nesse caso, todas as operações (busca, inserção e remoção) executam na média em tempo constante assumindo que a função hash e as operações de remoção e inserção nas listas também executam em tempo cte. No pior caso, quando todas as chaves são mapeadas em uma mesma célula, recai-se essencialmente na implementação baseada em lista, com busca e remoção em O(n) Porque inserção é O(1) mesmo nesse pior caso...? Comparação com AVL Tabela Hash Busca O(1) esperado Inserção Remoção Notas O(1) O(1) esperado O(n) no pior caso para busca e remoção implementação simples Árvores AVL O(log n) pior caso O(log n) pior caso O(log n) pior caso implementação complexa 10

11 Variantes e Casos Particulares Endereçamento aberto: Denominada open addressing em inglês, é uma estratégia de tratamento de colisões na qual um item em colisão é alocado a uma outra célula disponível da tabela Trata-se de uma abordagem voltada a aplicações onde se tem restrições severas de memória, que podem ser minimizadas ao preço de um maior esforço de processamento A idéia é, em caso de conflito ao tentar inserir um novo item, percorrer (sondar) a tabela buscando por uma célula não ocupada Diferentes estratégias de sondagem: linear, quadrática, hashing duplo... Estratégias específicas também para busca e remoção de elementos O fator de carga nunca pode exceder 1 pois cada célula da tabela armazena um único item Variantes e Casos Particulares Endereçamento direto: Denominado direct addressing em inglês, trata-se de um caso muito particular de hashing onde as chaves são naturalmente inteiros em {0, 1,..., N 1} Nesse caso, a função hash é dispensável, não há colisões se chaves forem únicas e todas as operações são O(1) O problema é que, como não se pode reduzir N pois os valores das chaves estão naturalmente entre 0 e N 1, perde-se o controle sobre o fator de carga Nesse caso, se o no. de chaves é tal que n << N, o endereçamento direto implica uma perda de espaço pela alocação de uma tabela de tamanho muito superior ao necessário 11

12 Variantes e Casos Particulares Hashing Perfeito: Em aplicações muito particulares onde o conjunto de chaves é estático e conhecido a priori, pode-se projetar um hashing perfeito por exemplo, conjunto de palavras reservadas de uma linguagem de programação (aplicação em compiladores) Esse tipo de hashing executa todas as operações de busca, inserção e remoção em tempo O(1) no Pior Caso Exercícios Sugeridos Capítulo 8 (Goodrich & Tamassia, 2002) Capítulo 8 (Szwarcfiter & Markenzon, 1994) Capítulo 5 (Ziviani, 2004) 24 12

13 Bibliografia M. T. Goodrich & R. Tamassia, Data Structures and Algorithms in C++/Java, John Wiley & Sons, 2002/2005 M. T. Goodrich & R. Tamassia, Estruturas de Dados e Algoritmos em Java, Bookman, 2002 J. L. Szwarcfiter & L. Markenzon, Estruturas de Dados e seus Algoritmos, LTC, 1994 N. Ziviani, Projeto de Algoritmos, Thomson, 2a. Edição, 2004 T. H. Cormen et al., Introduction to Algorithms, MIT Press, 2 nd Edition,

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