2. El origen de los algoritmos de hash es la ambición de los científicos por encontrar una forma más rápida de encontrar la información: O(1) Las técnicas de búsqueda basadas en comparaciones, tal como los enfoques secuénciales no son muy eficientes en velocidad y recuperación de información.
3. En ese caso HASHING (también conocido como método de dispersión) es una metodología altamente eficiente para estas operaciones. Hashing consiste en una transformación matemática de una clave k con una función h(k) que da como resultado la posición de k en una tabla (llamado también transformación key-to-address o KAT).
4. El verbo en inglés 'to hash' significa cortar o mezclar, analógicamente en recuperación de la información hashing significa cortar una parte de la clave y utilizarla como base de la búsqueda. La función hash h(k) toma como entrada una clave k y produce como resultado un valor entero distribuido uniformemente en un rango determinado. Este valor se usa como índice para la búsqueda o inserción de un dato en un arreglo llamado también ' tabla de hash ' o también 'tablas dispersas'.
5. Por ejemplo: Para un número 31, su transformación de clave por medio de sumas (tipo de técnica de transformación de claves) nos genera una dirección 4, por lo tanto se va a colocar el número 31 en la Posición 4.
6. Una importante desventaja de hashing es que el conjunto de posibles claves es siempre mayor al número de espacios disponibles. Es decir, dos o más claves pueden asignarse a la misma dirección en la tabla de hash. Cuando dos claves se direccionan a la misma dirección o bucket se dice que hay una colisión, y a las claves se les denomina sinónimos.
7. Cuando hay colisiones se requiere de un proceso adicional para encontrar una posición disponible para la clave. Esto obviamente degrada la eficiencia del método, por lo que se trata de evitar al máximo esta situación. Una función de hashing que logra evitar al 100% las colisiones es conocida como hashing perfecto.
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9. Ahora bien, cuando se tienen dos números que generan la misma dirección se tiene una colisión. Por lo tanto se necesita solucionar la colisión, y tenemos dos tipos de direccionamiento: 1) Direccionamiento Abierto. Este tipo de solución de colisiones consiste en colocar en la siguiente posición vacía el número que generó la colisión.
11. Direccionamiento cerrado. Este tipo de solución de colisiones no se tiene ningún problema con que se repita la misma dirección, utilizando el uso de listas. null 0 null 1 null 2 null 3 4 45 null 5 6
12. Función Modulo(por división) Consiste en tomar el residuo de la clave entre el número de componentes del arreglo. Si se tiene un arreglo de N elementos y sea K la clave del dato a buscar o a almacenar. La función hash queda definida como: H(k) = (K % N) +1 Para tener una mejor uniformidad en la distribución, N debe ser un número primo o divisible por muy pocos números. Por lo tanto dato N, si éste no es un número primo se tomará el valor primo más cercano.
13. Truncamiento: Ignora parte de la clave y se utiliza la parte restante directamente como índice (considerando campos no numéricos y sus códigos numéricos). Si las claves, por ejemplo; son enteros de ocho dígitos y la tabla de transformación tiene mil posiciones, entonces el primero, segundo y quinto dígitos desde la derecha pueden formar la función de conversión. Ejemplo: 72588495 se convierte en 895. El truncamiento es un método muy rápido, pero falla para distribuir las claves de modo uniforme.
14. Plegamiento: La técnica de plegamiento consiste en la partición de la clave en diferentes partes y la combinación de las partes en un modo conveniente (a menudo utilizando suma o multiplicación) para obtener el índice. Ejemplo: 13000000 --> 130=130+000+0012345678 --> 657=123+456+7871140205 --> 118 --> 1118=711+402+0513602499 --> 259=136+024+9925000009 --> 259=250+000+09
15. Métodos de tratamiento de colisiones Ejemplo, aplicando la función módulo para determinar la dirección de la clave: H(k) = (K % N) +1
17. Doble hash Lo que se hace es aplicar una segunda función de dispersión a la clave, y luego se prueba a distancias h2(x), 2h2(x), ... Usar una segunda función de hash, diferente de la primera, para determinar el incremento que usar para repartir las llaves Es muy importante la buena elección de h2(x) y, además, nunca debe ser cero. Si se elige la función: h2(x) = R - (x MOD R) con R un número primo menor que MAX_T, funcionará bien. Utilizando como segunda función hash 7-(clave%7) el ejemplo quedaría de la siguiente manera:
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19. Prueba o Exploración Lineal: La primera colisión se presenta con el número 23, la segunda colisión con el número 34 , tercera colisión con el elemento 50, cuarta con el 27 y quinta con el 14.
20. Doble hash La primera colisión se presenta con el 23, con la segunda función hash, le corresponde la posición 5, no hay problema por que se encuentra desocupada, la segunda colisión se presenta con el número 50, con la segunda función hash le corresponde la posición 6, la tercera colisión sucede con el elemento 27, con la 2ª función hash le corresponde la dirección 1, la cuarta colisión sucede con el número 14, con la 2ª función le corresponde la dirección 7, que se encuentra ocupada, de esa posición debe incrementar 7 posiciones más y así sucesivamente hasta que encuentre una posición vacía. Realizar la
21. Ejercicio: Dado un arreglo de tamaño 13; inserta los siguientes datos: 19, 24, 15, 28, 37, 26, 52, 27, 40, 50 Indicando qué datos tienen colisión Teniendo como función hash (dato % tamañoArreglo) Manejando las colisiones por: Exploración lineal. Exploración cuadrática Doble hash. Teniendo como segunda función hash : 7-(dato%7).
22. Fuentes Bibliográficas Métodos de tratamiento de colisiones, consultado el 20 de febrero de 2009, disponible en:http://www.itnuevolaredo.edu.mx/maestros/sis_com/takeyas/Apuntes/Administracion_Archivos/Apuntes/Colisiones.PDF Hayet,J.B(2008)Tablas Hash, consultado el día 20 de febrero 2009Disponible en: http://www.cimat.mx/~jbhayet/CLASES/PROGRAMACIONII/clase19.pdf Capítulo 7. Tablas de Hash, consultado el día 20 de febrero de 2009, disponible en:http://profesores.elo.utfsm.cl/~tarredondo/info/datos-algoritmos/c7.pdf Algoritmos Computacionales: Introducción al análisis y diseño Sara Baase, Allen Van Gelder. Editorial Addison Wesley ISBN 9702601428
