Установить i←i+M.

D5.[Сравнение.] Если узел TABLE[i] свободен, то перейти

на D6. В противном случае, если KEY[i]=K, алгоритм заканчивается

удачно; в противном случае вернуться на D4.

D6.[Вставка.] Если N=M-1, алгоритм заканчивается по переполнению. В

противном случае установить N←N+1, пометить узел TABLE[i]как занятый

и установить KEY[i]← K.

Для вычисления h2(K) было предложено несколько способов.

Если M - простое число и h1(K)=K mod M, можно положить h2(K)=1+(K mod (M-1)); но так как M-1 четно, было бы лучше положить h2(K)=1+(K mod (M-2)).

Это наводит на мысль о таком выборе M, чтобы M и M-2были простыми числами-близнецами, например 1021 и 1019. Можно взять h2(K)=1+([K/M] mod (M-2)), ибо частное [K/M] можно получить в регистре как побочный продукт вычисления h1(K).

Сравнение методов. Итак, мы знаем много методов поиска;

чем же нам руководствоваться при выборе наилучшего из них;

для конкретного приложения? Трудно в нескольких словах описать все, что нам хотелось бы учесть при выборе метода поиска, однако следующие соображения, пожалуй, наиболее важны, если мы заинтересованы в сокращении времени поиска и объема занимаемой памяти.

Различные способы разрешения коллизий приводят к различному числу проб. Но это еще не все, так как с изменением метода меняется время пробы, что заметно отражается на времени работы. При линейном опробовании чаще, чем в других методах, происходит обращение к таблице, зато этот метод прост.

Методы цепочек весьма экономны с точки зрения числа проб, но потребность в дополнительном пространстве памяти для полей ссылок иногда (при небольшом размере записей) делает более привлекательной открытую адресацию. Например, если нужно сделать выбор между таблицей с цепочками на 500 элементов и таблицей с открытой адресацией на 1000 элементов, то последняя, очевидно, предпочтительнее, ибо она обеспечивает эффективный поиск среди 500 записей и способна вместить в два раза больше данных. С другой стороны, порой в силу размера записей или их формата пространство под поля ссылок достается фактически бесплатно.

Как соотносятся методы хеширования с другими стратегиями поиска? Сравнивая их по скорости, можно утверждать, что методы хеширования лучше, если число записей велико, поскольку среднее время поиска для методов хеширования остается ограниченным при N →∞ в случае, когда таблица не становится слишком заполненной. Более того, бинарный поиск годится лишь для фиксированных таблиц, в то время как рассеянные таблицы допускают эффективные процедуры вставки.

Таким образом, хеширование имеет свои преимущества. С другой стороны, поиск в рассеянных таблицах все же уступает изученным ранее методам по трем важным пунктам.

a) После неудачного поиска в рассеянной таблице мы знаем лишь то, что нужного ключа там нет. Методы поиска, основанные на сравнениях, всегда дают больше информации; они позволяют найти наибольший ключ ≤ K или наименьший ключ ≥ K , что важно во многих приложениях

(например, для интерполяции значений функции по хранящейся таблице).

Эти же методы можно использовать и для нахождения всех ключей, лежащих между двумя заданными величинами K и K'. Далее, алгоритмы поиска по дереву позволяют легко распечатать содержимое таблицы в возрастающем порядке без специальной сортировки, а это иногда бывает нужно.

b) Часто довольно трудно распределить память для рассеянных таблиц; под хеш-таблицу нужно отвести определенную область памяти, а размер ее не всегда ясен. Если отвести слишком много памяти, то такая расточительность отразится на других списках или на других пользователях ЭВМ, но если отвести мало места, таблица переполнится! При переполнении рассеянной таблицы, вероятно, лучше всего "рехешировать" ее, т.е. отвести больше пространства и изменить хеш-функцию, а затем вставить записи в большую таблицу. Ф.~Хопгуд предложил рехешировать таблицу, если коэффициент заполнения достигнет α0 , заменяя M на d0M.

Алгоритмы поиска со вставкой по дереву не изобилуют тягостными рехешированиями; деревья растут не больше, чем это необходимо. При работе с виртуальной памятью нужно, по всей вероятности, использовать поиск по дереву или цифровой поиск по дереву вместо создания больших рассеянных таблиц, вызывающих подкачку новой страницы почти при каждом хешировании ключа.

c) Наконец, при использовании методов хеширования нужно свято верить в теорию вероятностей, ибо они эффективны лишь в среднем, а наихудший случай просто ужасен! Как и в ситуации с датчиками случайных чисел, мы не можем быть полностью уверенными в том, что при применении к новому множеству данных хеш-функция будет работать удовлетворительно. Поэтому рассеянная память не всегда подходит для работы в реальном масштабе времени, например для управления движением транспорта, поскольку на карту поставлены человеческие жизни. Алгоритмы сбалансированного дерева гораздо безопаснее, ведь они имеют гарантированную верхнюю границу времени поиска.