算法<Hash>

Hash 算法

2017-06-20  本文已影响27人  其实也没有

数据结构和算法是相辅相成的,基础的其实就那么些:时间复杂度的概念,List,Array,Stack,Queue,Tree 等。Graph 实际应用中较少遇到,可以不做深入了解,但 BFS,DFS,Dijkstra 还是应该知道。基础的算法需要能达到手写的程度,比如排序至少能写出两种时间复杂度为 N*logN 的算法。理解这些比去 leetcode 刷题重要,学习难度也并不高。学习这些的意义在于掌握解决问题的基础思路,形成计算机思维,比如 divide and conque,recursive 等常规思想。

再回到本文重点 hash 算法。关于 hash 算法的实现原理和关键概念,网络上已有不少好文加以介绍。本文不做原理层面的解释,只谈应用。对实现感兴趣的可以搜索关键字:hash,load factor,扩容,hash 冲突解决等。

Objective C 中对于 hash 的应用主要封装在两个数据类当中:NSDictionary 和 NSSet。这点大家都知道,hash 算法能以空间换时间,在 NSDictionary 和 NSSet 中,判断一个元素是否存在只需要 O(1) 的时间复杂度。这一特点也使得在一些需要快速存取元素的场景,比如 Cache 设计,也能看到 NSDictionary 的身影。当然 hash 的应用远不止如此,做的应用越多,解决问题越深入,碰到 hash 算法的概率也会更高。

「The Algorithm Design Manual」一书中提到,雅虎的 Chief Scientist ,Udi Manber 曾说过,在 yahoo 所应用的算法中,最重要的三个是:hash,hash 和 hash。其重要性不言而喻。书中还举了一个很有趣的应用例子,请听题:

一场拍卖会中,物品是价高者得,如果每个人只有一次出价机会,同时提交自己的价格后,最后一起公布,出价最高则胜出。这种形式存在作弊的可能,如果有出价者能 hack 进后台,然后将自己的价格改为最高价 + 1,则能以最低的代价获得胜利。如何杜绝这种作弊呢?

三分钟思考时间,一,二,三。

参与者都提交自身出价的 hash 值就可以了,即使有人能黑进后台也无法得知明文价格,等到公布之时,再对比原出价与 hash 值是否对应即可。是不是很巧妙?

看到这,可能有朋友想到了 MD5,SHA。是的,上面的做法,和我们在 server 端存储密码的 MD5 值而非明文,是同一种思想,殊途同归。hash 算法包含有多种解决问题的思路,这里可以归纳为【通过 hash,生成不可逆的信息摘要】。

书里还有关于 hash 应用的其他有趣的场景(比如论文内容抄袭检测),都值得一读。

回到微信红包的例子,后台工程师为了防止抢红包时,用户的流量都涌进同个服务器,在同个 DB 上读写而导致的性能下降,采用了通过 hash 算法来分流的策略。每个红包创建的时候分配一个 ID,通过算法将 ID 映射到不同的逻辑服务器,一气呵成的解决方案。这里体现的是 hash 算法的另一种思想:【hash 能以 O(1)的复杂度将内容映射到位置】。这种应用 hash 的思路非常常见,还有不少例子。

去年写过一篇多线程文章【正确使用多线程同步锁@synchronized()】,当时阅读 OC 源码的时候也看到了 hash 的身影。@synchronized(token) 中的 token 通过 hash 算法存储到了一份手动维护的 cache 中,cache 的 key 使用的是 token 的内存地址。@synchronized 使用多了之后,如何快速的通过 token 取出对应的锁,对多线程的性能至关重要。hash 算法恰能以 O(1)的时间复杂度,以 token 为 key 取出对应的锁,和上面红包的例子本质上是同一种思想。即内容与位置之间的快速映射关系。

via:MrPeak

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