Introducción al hash en la estructura de datos:

El hashing es una técnica popular en informática que implica asignar grandes conjuntos de datos a valores de longitud fija. Es un proceso de convertir un conjunto de datos de tamaño variable en un conjunto de datos de tamaño fijo. La capacidad de realizar operaciones de búsqueda eficientes hace que el hash sea un concepto esencial en las estructuras de datos.

¿Qué es el hash?

Se utiliza un algoritmo hash para convertir una entrada (como una cadena o un número entero) en una salida de tamaño fijo (denominada código hash o valor hash). Luego, los datos se almacenan y recuperan utilizando este valor hash como índice en una matriz o tabla hash. La función hash debe ser determinista, lo que garantiza que siempre producirá el mismo resultado para una entrada determinada.

El hashing se usa comúnmente para crear un identificador único para un dato, que se puede usar para buscar rápidamente esos datos en un conjunto de datos grande. Por ejemplo, un navegador web puede utilizar hash para almacenar contraseñas de sitios web de forma segura. Cuando un usuario ingresa su contraseña, el navegador la convierte en un valor hash y lo compara con el valor hash almacenado para autenticar al usuario.

¿Qué es una clave hash?

En el contexto del hash, una clave hash (también conocida como valor hash o código hash) es una representación numérica o alfanumérica de tamaño fijo generada por un algoritmo hash. Se deriva de los datos de entrada, como una cadena de texto o un archivo, mediante un proceso conocido como hash.

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El hash implica aplicar una función matemática específica a los datos de entrada, lo que produce una clave hash única que normalmente tiene una longitud fija, independientemente del tamaño de la entrada. La clave hash resultante es esencialmente una huella digital de los datos originales.

La clave hash tiene varios propósitos. Se utiliza habitualmente para comprobar la integridad de los datos, ya que incluso un pequeño cambio en los datos de entrada producirá una clave hash significativamente diferente. Las claves hash también se utilizan para la recuperación y el almacenamiento eficiente de datos en tablas hash o estructuras de datos, ya que permiten operaciones rápidas de búsqueda y comparación.

¿Cómo funciona el hash?

El proceso de hash se puede dividir en tres pasos:

• Entrada: los datos que se van a procesar se ingresan en el algoritmo de hash.
• Función hash: el algoritmo hash toma los datos de entrada y aplica una función matemática para generar un valor hash de tamaño fijo. La función hash debe diseñarse de modo que diferentes valores de entrada produzcan diferentes valores hash, y pequeños cambios en la entrada produzcan grandes cambios en la salida.
• Salida: se devuelve el valor hash, que se utiliza como índice para almacenar o recuperar datos en una estructura de datos.

Algoritmos de hash:

Existen numerosos algoritmos hash, cada uno con distintas ventajas y desventajas. Los algoritmos más populares incluyen los siguientes:

• MD5: un algoritmo hash ampliamente utilizado que produce un valor hash de 128 bits.
• SHA-1: un algoritmo hash popular que produce un valor hash de 160 bits.
• SHA-256: un algoritmo hash más seguro que produce un valor hash de 256 bits.

Función hash:

Función hash: una función hash es un tipo de operación matemática que toma una entrada (o clave) y genera un resultado de tamaño fijo conocido como código hash o valor hash. La función hash siempre debe generar el mismo código hash para la misma entrada para que sea determinista. Además, la función hash debe producir un código hash único para cada entrada, lo que se conoce como propiedad hash.

Existen diferentes tipos de funciones hash, que incluyen:

matriz de bytes a cadena java

Método de división:

Este método implica dividir la clave por el tamaño de la tabla y tomar el resto como valor hash. Por ejemplo, si el tamaño de la tabla es 10 y la clave es 23, el valor hash sería 3 (23 % 10 = 3).

Método de multiplicación:

Este método implica multiplicar la clave por una constante y tomar la parte fraccionaria del producto como valor hash. Por ejemplo, si la clave es 23 y la constante es 0,618, el valor hash sería 2 (piso(10*(0,61823 - piso(0,61823))) = piso(2,236) = 2).

Hash universal:

Este método implica el uso de una función hash aleatoria de una familia de funciones hash. Esto garantiza que la función hash no esté sesgada hacia ninguna entrada en particular y sea resistente a los ataques.

Resolución de colisiones

Uno de los principales desafíos del hash es el manejo de las colisiones, que ocurren cuando dos o más valores de entrada producen el mismo valor hash. Existen varias técnicas utilizadas para resolver colisiones, que incluyen:

• Encadenamiento: en esta técnica, cada ranura de la tabla hash contiene una lista vinculada de todos los valores que tienen el mismo valor hash. Esta técnica es simple y fácil de implementar, pero puede provocar un rendimiento deficiente cuando las listas vinculadas se vuelven demasiado largas.
• Direccionamiento abierto: en esta técnica, cuando se produce una colisión, el algoritmo busca una ranura vacía en la tabla hash sondeando ranuras sucesivas hasta encontrar una ranura vacía. Esta técnica puede ser más eficiente que el encadenamiento cuando el factor de carga es bajo, pero puede provocar agrupamiento y un rendimiento deficiente cuando el factor de carga es alto.
• Doble hash: esta es una variación del direccionamiento abierto que utiliza una segunda función hash para determinar la siguiente ranura a sondear cuando ocurre una colisión. Esta técnica puede ayudar a reducir la agrupación y mejorar el rendimiento.

Ejemplo de resolución de colisiones

Continuamos con nuestro ejemplo de una tabla hash con un tamaño de 5. Queremos almacenar los pares clave-valor 'John: 123456' y 'Mary: 987654' en la tabla hash. Ambas claves producen el mismo código hash de 4, por lo que se produce una colisión.

Podemos utilizar el encadenamiento para resolver la colisión. Creamos una lista vinculada en el índice 4 y agregamos los pares clave-valor a la lista. La tabla hash ahora se ve así:

0:

1:

error de atributo python

2:

3:

4: Juan: 123456 -> María: 987654

5:

Tabla de picadillo:

Una tabla hash es una estructura de datos que almacena datos en una matriz. Normalmente, se selecciona un tamaño para la matriz que es mayor que la cantidad de elementos que pueden caber en la tabla hash. Una clave se asigna a un índice en la matriz mediante la función hash.

La función hash se utiliza para ubicar el índice donde se debe insertar un elemento en la tabla hash para poder agregar un nuevo elemento. El elemento se agrega a ese índice si no hay una colisión. Si hay una colisión, se utiliza el método de resolución de colisiones para encontrar la siguiente ranura disponible en la matriz.

Java estático

La función hash se utiliza para localizar el índice en el que está almacenado el elemento para recuperarlo de la tabla hash. Si el elemento no se encuentra en ese índice, se utiliza el método de resolución de colisiones para buscar el elemento en la lista vinculada (si se utiliza encadenamiento) o en la siguiente ranura disponible (si se utiliza direccionamiento abierto).

Operaciones de tabla hash

Hay varias operaciones que se pueden realizar en una tabla hash, que incluyen:

• Inserción: insertar un nuevo par clave-valor en la tabla hash.
• Eliminación: eliminar un par clave-valor de la tabla hash.
• Buscar: búsqueda de un par clave-valor en la tabla hash.

Creando una tabla hash:

El hashing se utiliza con frecuencia para crear tablas hash, que son estructuras de datos que permiten la inserción, eliminación y recuperación rápida de datos. Se pueden almacenar uno o más pares clave-valor en cada una de las matrices de depósitos que forman una tabla hash.

Para crear una tabla hash, primero debemos definir una función hash que asigne cada clave a un índice único en la matriz. Una función hash simple podría consistir en tomar la suma de los valores ASCII de los caracteres en la clave y usar el resto cuando se divide por el tamaño de la matriz. Sin embargo, esta función hash es ineficiente y puede provocar colisiones (dos claves que se asignan al mismo índice).

Para evitar colisiones, podemos utilizar funciones hash más avanzadas que producen una distribución más uniforme de los valores hash en la matriz. Un algoritmo popular es la función hash djb2, que utiliza operaciones bit a bit para generar un valor hash:

 unsigned long hash(char* str) { unsigned long hash = 5381; int c; while (c = *str++) { hash = ((hash << 5) + hash) + c; } return hash; } 

Esta función hash toma una cadena como entrada y devuelve un valor hash entero largo sin signo. La función inicializa un valor hash de 5381 y luego itera sobre cada carácter de la cadena, utilizando operaciones bit a bit para generar un nuevo valor hash. Se devuelve el valor hash final.

rudyard kipling si explicación

Tablas hash en C++

En C++, la biblioteca estándar proporciona una clase contenedora de tabla hash llamada unordered_map. El contenedor unordered_map se implementa mediante una tabla hash y proporciona acceso rápido a pares clave-valor. El contenedor unordered_map usa una función hash para calcular el código hash de las claves y luego usa direccionamiento abierto para resolver colisiones.

Para utilizar el contenedor unordered_map en C++, debe incluir el archivo de encabezado. A continuación se muestra un ejemplo de cómo crear un contenedor unordered_map en C++:

 #include #include int main() { // create an unordered_map container std::unordered_map my_map; // insert some key-value pairs into the map my_map['apple'] = 10; my_map['banana'] = 20; my_map['orange'] = 30; // print the value associated with the 'banana' key std::cout << my_map['banana'] << std::endl; return 0; } 

Explicación:

• Este programa demuestra el uso del contenedor unordered_map en C++, que se implementa mediante una tabla hash y proporciona acceso rápido a pares clave-valor.
• Primero, el programa incluye los archivos de encabezado necesarios: y.
• Luego, el programa crea un contenedor unordered_map vacío llamado my_map, que tiene claves de cadena y valores enteros. Esto se hace usando la sintaxis std::unordered_map my_map;
• A continuación, el programa inserta tres pares clave-valor en el contenedor my_map usando el operador []: 'manzana' con un valor de 10, 'plátano' con un valor de 20 y 'naranja' con un valor de 30.
• Esto se hace usando la sintaxis my_map['apple'] = 10;, my_map['banana'] = 20; y my_map['orange'] = 30; respectivamente.
• Finalmente, el programa imprime el valor asociado con la clave 'banana' usando el operador [] y el objeto std::cout.

Salida del programa:

Insertar datos en una tabla hash

Para insertar un par clave-valor en una tabla hash, primero necesitamos como índice en la matriz para almacenar el par clave-valor. Si otra clave se asigna al mismo índice, tenemos una colisión y debemos manejarla adecuadamente. Un método común es utilizar el encadenamiento, donde cada depósito de la matriz contiene una lista vinculada de pares clave-valor que tienen el mismo valor hash.

A continuación se muestra un ejemplo de cómo insertar un par clave-valor en una tabla hash mediante encadenamiento:

 typedef struct node { char* key; int value; struct node* next; } node; node* hash_table[100]; void insert(char* key, int value) { unsigned long hash_value = hash(key) % 100; node* new_node = (node*) malloc(sizeof(node)); new_node->key = key; new_node->value = value; new_node->next = NULL; if (hash_table[hash_value] == NULL) { hash_table[hash_value] = new_node; } else { node* curr_node = hash_table[hash_value]; while (curr_node->next != NULL) { curr_node = curr_node->next; } curr_node->next = new_node; } } 

Explicación:

• Primero, se define una estructura llamada nodo, que representa un único nodo en la tabla hash.
• Cada nodo tiene tres miembros: una clave char* para almacenar la clave, un valor int para almacenar el valor asociado y un puntero a otro nodo llamado next para manejar colisiones en la tabla hash usando una lista vinculada.
• Se declara una matriz de punteros de nodo llamada hash_table con un tamaño de 100. Esta matriz se utilizará para almacenar los elementos de la tabla hash.
• La función de inserción toma una clave char* y un valor int como parámetros.
• Comienza calculando el valor hash para la clave dada utilizando la función hash, que se supone que está definida en otra parte del programa.
• Luego, el valor hash se reduce para que se ajuste al tamaño de la matriz hash_table utilizando el operador de módulo % 100.
• Se crea un nuevo nodo utilizando la asignación de memoria dinámica (malloc(sizeof(node))), y a sus miembros (clave, valor y siguiente) se les asigna la clave, el valor y NULL proporcionados, respectivamente.
• Si la ranura correspondiente en la matriz hash_table está vacía (NULL), lo que indica que no se ha producido ninguna colisión, el nuevo nodo se asigna directamente a esa ranura (hash_table[hash_value] = new_node).

Sin embargo, si ya hay un nodo presente en ese índice en la matriz hash_table, la función necesita manejar la colisión. Atraviesa la lista vinculada comenzando desde el nodo actual (hash_table[hash_value]) y pasa al siguiente nodo hasta llegar al final (curr_node->next!= NULL). Una vez que se llega al final de la lista, el nuevo nodo se agrega como el siguiente nodo (curr_node->next = new_node).

Implementación de Hashing en C++:

Veamos una implementación de hash en C++ usando direccionamiento abierto y sondeo lineal para resolución de colisiones. Implementaremos una tabla hash que almacena números enteros.

 #include using namespace std; const int SIZE = 10; class HashTable { private: int arr[SIZE]; public: HashTable() { for (int i = 0; i <size; i++) { arr[i]="-1;" } int hashfunction(int key) return key % size; void insert(int index="hashFunction(key);" i="0;" while (arr[(index + i) size] !="-1" && arr[(index i++; if cout << 'element already exists in the hash table' endl; else remove(int deleted from return; not found display() for (int < (arr[i]="=" -1 || -2) continue; 'index ' ': }; main() hashtable ht; ht.insert(5); ht.insert(15); ht.insert(25); ht.insert(35); ht.insert(45); ht.display(); ht.remove(15); ht.remove(10); ht.insert(55); 0; pre> <p> <strong>Explanation:</strong> </p> <ul> <li>This program implements a hash table data structure using linear probing to handle collisions.</li> <li>A hash table is a data structure that stores data in key-value pairs, where the keys are hashed using a hash function to generate an index in an array. This allows for constant-time average-case complexity for inserting, searching, and deleting elements from the hash table.</li> <li>The HashTable class has a private integer array arr of size SIZE, which is initialized to -1 in the constructor. The hash function method takes an integer key and returns the hash value of the key, which is simply the remainder of the key when divided by SIZE.</li> <li>The insert method takes an integer key and uses the hash function to get the index where the key should be inserted.</li> <li>If the index is already occupied by another key, linear probing is used to find the next available index in the array. Linear probing checks the next index in the array until it finds an empty slot or the key itself.</li> <li>If the key is already in the hash table, the method displays a message saying that the element already exists. Otherwise, it inserts the key at the calculated index.</li> <li>The remove method takes an integer key and uses the hash function to get the index where the key is located.</li> <li>If the key is not in the calculated index, linear probing is used to search for the key in the next indices in the array. Once the key is found, it is deleted by setting its value to -2.</li> <li>If the key is not found in the hash table, the method displays a message saying that the element is not found.</li> <li>The display method simply iterates through the array and prints out all non-empty key-value pairs.</li> <li>In the main function, an instance of the HashTable class is created, and several integers are inserted into the hash table using the insert method.</li> <li>Then, the display method is called to show the contents of the hash table. The remove method is called twice, first to remove an element that exists in the hash table and then to remove an element that does not exist.</li> <li>The display method is called after each remove method call to show the updated contents of the hash table.</li> <li>Finally, another integer is inserted into the hash table, and the display method is called again to show the final contents of the hash table.</li> </ul> <p> <strong>Program Output:</strong> </p> <img src="//techcodeview.com/img/ds-tutorial/65/hashing-data-structure-3.webp" alt="Hashing in Data Structure"> <h2>Applications of Hashing</h2> <p>Hashing has many applications in computer science, including:</p> <ul> <li>Databases: Hashing is used to index and search large databases efficiently.</li> <li>Cryptography: Hash functions are used to generate message digests, which are used to verify the integrity of data and protect against tampering.</li> <li>Caching: Hash tables are used in caching systems to store frequently accessed data and improve performance.</li> <li>Spell checking: Hashing is used in spell checkers to quickly search for words in a dictionary.</li> <li>Network routing: Hashing is used in load balancing and routing algorithms to distribute network traffic across multiple servers.</li> </ul> <h2>Advantages of Hashing:</h2> <ul> <li>Fast Access: Hashing provides constant time access to data, making it faster than other data structures like linked lists and arrays.</li> <li>Efficient Search: Hashing allows for quick search operations, making it an ideal data structure for applications that require frequent search operations.</li> <li>Space-Efficient: Hashing can be more space-efficient than other data structures, as it only requires a fixed amount of memory to store the hash table.</li> </ul> <h2>Limitations of Hashing:</h2> <ul> <li>Hash Collisions: Hashing can produce the same hash value for different keys, leading to hash collisions. To handle collisions, we need to use collision resolution techniques like chaining or open addressing.</li> <li>Hash Function Quality: The quality of the hash function determines the efficiency of the hashing algorithm. A poor-quality hash function can lead to more collisions, reducing the performance of the hashing algorithm.</li> </ul> <h2>Conclusion:</h2> <p>In conclusion, hashing is a widely used technique in a data structure that provides efficient access to data. It involves mapping a large amount of data to a smaller hash table using a hash function, which reduces the amount of time needed to search for specific data elements. The hash function ensures that data is stored in a unique location within the hash table and allows for easy retrieval of data when needed.</p> <p>Hashing has several advantages over other data structure techniques, such as faster retrieval times, efficient use of memory, and reduced collisions due to the use of a good hash function. However, it also has some limitations, including the possibility of hash collisions and the need for a good hash function that can distribute data evenly across the hash table.</p> <p>Overall, hashing is a powerful technique that is used in many applications, including database indexing, spell-checking, and password storage. By using a good hash function and implementing appropriate collision resolution techniques, developers can optimize the performance of their applications and provide users with a seamless experience.</p> <hr></size;>