哈希表原理
HashSet实现
总结
参考文章
在.NET中，System.Collection及System.Collection.Generic命名空间中提供了一系列的集合类，HashSet定义在System.Collections.Generic中，是一个不重复、无序的泛型集合，本文学习下HashSet的工作原理。
哈希表原理HashSet是基于哈希表的原理实现的，学习HashSet首先要了解下哈希表。
哈希表（hash table, 也叫散列表）是根据key直接访问存储位置的数据结构，它通过一个键值的函数，将所需查询的数据映射到表中一个位置来访问，加快了查找速度。
上述函数即为哈希函数，哈希函数应尽量计算简单以提高插入、检索效率；计算得到的地址应尽量分布均匀，以降低哈希冲突；应具有较大的压缩性，以节省内存。常见的哈希函数构造方法有直接定址法、除留余数法、数字分析法等。HashSet采用除留余数法，将元素的HashCode除以某个常数（哈希表Size）的余数作为地址，常数通常选取一个素数。
两个相等的对象的哈希值相同，但两个不等的对象的哈希值是有可能相同的，这就是哈希冲突。处理冲突的方法有开放定址法、链表法、双散列法等。HashSet使用链表法，将冲突元素放在链表中。
哈希表是一种用于高性能集合操作的数据结构，它有如下特点：
无序、不重复；插入、查找时间复杂度为O(1)；
不使用索引；
容量不足时自动扩容，但扩容成本高；
可提供很多高性能集合操作，如合并、裁剪等；
HashSet实现HashSet内置了两个数组，如下。_buckets中存放由哈希函数计算得到的索引值，_buckets中的值从1开始，因此在使用时需要-1。该值即为_entries数组的相对索引，若未发生冲突，指向的值即为待查找元素的相对索引。如果发生了冲突，根据冲突链表也可以快速定位到元素。_entries存放的是Entry对象，Entry类型如下所示。HashCode为元素的哈希值，在查找、插入、删除、扩容等操作时都会用到。Value存储数据。Next在不同时刻有不同的作用，当Entry在列表中时，形成冲突链表，其Next指向冲突链表的下一元素，链表最后一个元素的Next值为-1；若Entry已被列表删除，形成空位链表，其Next指向空位链表的下一元素，空位链表的最后一个元素值为-2。
HashSet还有几个关键成员：_count、_freeList、_freeCount。_count表示添加元素数量，注意它并不是实际存储的元素数量，因为在删除元素时未更新它。_freeList为空位链表头，其值指向被删除的_entries索引，_entries[_freeList].Next指向下一空位的相对位置。_freeCount表示空位数量，列表实际存储的元素数量为_count - _freeCount。
private int[]? _buckets; // _entries索引数组
private Entry[]? _entries; // 实体数组
private int _count; // 实际存储的元素数量
private int _freeList; // 空位链表头索引，初始值-1
private int _freeCount; // 空位数量
private struct Entry
{
public int HashCode;
public int Next;
public T Value;
}
public int Count => _count - _freeCount; // _count不会记录被删除的元素，因此实际元素数量为_count - _freeCount
HashSet提供了多个构造函数重载，如果不传任何参数，不会初始化_buckets和_entries。当添元素时，会调用Initialize(0)。Initialize方法接受一个int参数，该参数表示需要初始化的列表容量。实际初始化的列表容量为大于等于该值的最小素数。取素数作为列表长度是因为该值作为使用除留余数法构造的哈希函数的除数，对素数求余结果分布更均匀，减少了冲突的发生。
private int Initialize(int capacity)
{
int size = HashHelpers.GetPrime(capacity); // 获取>=capacity的最小素数
var buckets = new int[size];
var entries = new Entry[size];
// ...
return size;
}
查找元素时，首先调用元素的GetHashCode方法计算哈希值，然后调用GetBucketRef方法执行哈希函数运算，获得索引。GetBucketRef的返回值-1为真实索引i，若i为-1，则未找到元素。若i>=0，表示列表中存在与待查找元素哈希值相同的元素，但相等的哈希值并不一定表示元素相等，还要进一步判断HashCode，若HashCode相等，再判断元素是否相等，满足则查找到元素，返回_entries的索引i。
private int FindItemIndex(T item)
{
// ...
int hashCode = item != null ? item.GetHashCode() : 0;
if (typeof(T).IsValueType)
{
int i = GetBucketRef(hashCode) - 1; // _buckets元素从1开始
while (i >= 0) // 存在与item相同的哈希值，不一定存在item
{
ref Entry entry = ref entries[i];
if (entry.HashCode == hashCode && EqualityComparer<T>.Default.Equals(entry.Value, item))
{
return i; // HashCode相等且元素相等，则查找到元素，返回_entries索引
}
i = entry.Next;
collisionCount++;
// ...
}
}
// ...
return -1;
}
private ref int GetBucketRef(int hashCode)
{
int[] buckets = _buckets!;
return ref buckets[(uint)hashCode % (uint)buckets.Length]; // 使用除留余数法构造哈希函数
}
插入元素时，首先会查找待插入的元素是否存在，HashSet是不重复的，因此若插入元素已存在会直接返回false。若不存在元素，则会寻找存放元素的index。如果存在删除后的空位，则会将元素放到_freeList指向的空位上；如果不存在空位，则按_entries顺序插入元素。找到index后，即可将元素的HashCode及元素赋值到_entries[index]对应字段，当没有冲突时，Next值为-1；若存在冲突，则形成链表，将其添加到链表头，Next指向冲突的下一位置。
private bool AddIfNotPresent(T value, out int location)
{
bucket = ref GetBucketRef(hashCode); // bucket为ref int类型，若不存在冲突，bucket应为0，因为int默认值为0
// ...
int index;
if (_freeCount > 0) // 存在删除后的空位，将元素放在空位上
{
index = _freeList;
_freeCount--; // 更新删除后空位数量
_freeList = StartOfFreeList - entries[_freeList].Next; // 更新空位索引
}
else // 按_entries顺序存储元素
{
int count = _count;
if (count == entries.Length) // 容量不足，扩容
{
Resize();
bucket = ref GetBucketRef(hashCode);
}
index = count;
_count = count + 1;
entries = _entries;
}
{ // 赋值
ref Entry entry = ref entries![index];
entry.HashCode = hashCode;
entry.Next = bucket - 1; // 若不存在冲突则为-1，否则形成链表，指向冲突的下一元素索引
entry.Value = value;
bucket = index + 1; // 此处对bucket赋值，即改变_buckets对应元素，即将以插入元素哈希值为索引的_buckets值指向存放插入元素的_entries的索引+1
_version++;
location = index;
}
// ...
return true;
}
插入时若列表容量不足，会调用Resize方法进行扩容。扩容后的大小为大于等于原大小2倍的最小素数。获取待扩容的大小后，以新大小重新分配entries内存，并调用Array.Copy方法将原内容拷贝到新位置。由于列表长度变了，因此哈希值会变，因此需要更新_buckets的内容(_entries索引)，同理entry.Next的值也要更新。
private void Resize() => Resize(HashHelpers.ExpandPrime(_count), forceNewHashCodes: false);
public static int ExpandPrime(int oldSize)
{
int num = 2 * oldSize;
if ((uint)num > 2146435069u && 2146435069 > oldSize)
{
return 2146435069;
}
return GetPrime(num); // 返回原大小2倍的最小素数
}
private void Resize(int newSize, bool forceNewHashCodes)
{
var entries = new Entry[newSize];
Array.Copy(_entries, entries, count);
// ...
_buckets = new int[newSize];
for (int i = 0; i < count; i++)
{
ref Entry entry = ref entries[i];
if (entry.Next >= -1) // 更新_buckets内容
{
ref int bucket = ref GetBucketRef(entry.HashCode); // 获取以新大小作为除数的哈希函数运算得到的哈希值
entry.Next = bucket - 1; // 更新Next
bucket = i + 1; // 更新_buckets的元素，指向重新计算的_entry索引+1
}
}
_entries = entries;
}
当删除元素时，首先查找待删除元素是否存在。若哈希值存在冲突，会记录冲突链表的上一索引。查找到元素后，需要更新冲突链表的指针。删除元素后，会更新_freeCount空位数量，并将删除元素索引赋值给_freeList，记录删除空位，添加到空位链表头，其Next指向下一空位的相对位置。插入元素时，会将元素插入到_freeList记录的空位索引处，并根据该空位的Next更新_freeList的值。
public bool Remove(T item)
{
int last = -1;
int hashCode = item != null ? (_comparer?.GetHashCode(item) ?? item.GetHashCode()) : 0;
ref int bucket = ref GetBucketRef(hashCode);
int i = bucket - 1;
while (i >= 0)
{
ref Entry entry = ref entries[i];
if (entry.HashCode == hashCode && (_comparer?.Equals(entry.Value, item) ?? EqualityComparer<T>.Default.Equals(entry.Value, item)))
{
// 找到待删除元素
if (last < 0) // 待删除元素位于链表头部，更新_buckets元素值指向链表下一位置
{
bucket = entry.Next + 1;
}
else // 待删除元素非链表头，需更新链表上一元素Next值
entries[last].Next = entry.Next;
entry.Next = StartOfFreeList - _freeList; // 空位链表，记录下一空位索引相对位置，插入时根据该值更新_freeList
if (RuntimeHelpers.IsReferenceOrContainsReferences<T>())
entry.Value = default!;
_freeList = i; // 记录删除元素位置，下次插入元素时，会插入在此
_freeCount++; // 更新删除后空位数量
return true;
}
last = i; // 存在冲突，记录链表上一位置
i = entry.Next;
}
return false;
}
总结
通过上文分析可以看出HashSet是个设计巧妙，使用灵活的数据结构。基于哈希表的思想，HashSet的插入、查找速度很快，只需要简单的计算。基于此，HashSet也具备了高性能集合运算的条件，可以高效执行合并、裁剪等运算。但这也导致了HashSet无法存储重复元素。删除时空位链表的设计非常巧妙，但也导致了HashSet无序，也就无法使用索引。因此，当选择数据结构时，如果需要包含重复元素，或者需要有序，则应考虑使用其它数据结构，如List。
另外，Dictionary与HashSet原理相同，只是HashSet只有Key，没有Value。
参考文章HashSet Class
HashSet.cs
DotNet Dictionary 实现简介
哈希表算法原理
到此这篇关于.NET中的HashSet的文章就介绍到这了,更多相关.NET中的HashSet内容请搜索易知道(ezd.cc)以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持易知道(ezd.cc)！
