Organização e Recuperação da Informação - Hashing

Apresentação em tema: "Organização e Recuperação da Informação - Hashing"— Transcrição da apresentação:

1 Organização e Recuperação da Informação - Hashing
Ednaldo Pizzolato

2 Hashing Proposta Em lugar de organizarmos a tabela segundo o valor relativo de cada chave em relação às demais, a tabela hash leva em conta somente seu valor absoluto, interpretado como um valor numérico. Através de uma função conveniente, a chave é transformada em um endereço de uma tabela.

3 Hashing Princípio de Funcionamento
Suponha que existam n chaves a serem armazenadas em uma tabela T, seqüêncial e de dimensão m (i.e. [0..m-1]). Cada posição corresponde a um endereço e pode armazenar r nós distintos. Obs.: quando a tabela se encontra em memória, é comum que cada endereço armazene um único nó. Já quando a tabela está em disco a organização pode ser diferente.

4 Hashing Acesso Direto Quando possuímos uma tabela de tamanho m e o número de chaves é n, tal que n ≤ m e mais, cada chave x é armazenada na posição x da tabela, dizemos que x serve de índice para sua busca, e que o acesso à informação é direto.

5 Hashing chaves Tabela Problema ?

6 Hashing chaves 01 03 00 02 05 04 Tabela Como seria o armazenamento
Tabela Como seria o armazenamento de chaves cujos valores esti- vessem entre 1 e ?

7 Hashing Função Hash Nem sempre as chaves estão no intervalo [0..m-1], mesmo sendo o número de chaves menor que m. Por isso, devemos transformar, de alguma forma, nossa chave x para um valor no intervalo [0..m-1]. A função h(x), qual que 0 ≤ h(x) ≤ m-1, responsável por esta transformação é chamada de função hash.

8 Hashing Colisão Infelizmente, a função h(x) não pode garantir injetividade... Isso significa que podem existir chaves x e y (onde x ≠ y), tal que h(x) = h(y). Este fenômeno é chamado colisão. Dizemos que x e y são sinônimas em relação a h.

9 Hashing Custo Pelo fato de não conhecermos profundamente a função h e, principalmente, não conhecermos previamente as chaves que serão inseridas em uma tabela, podemos apenas determinar limites inferiores e superiores para a complexidade da busca. Estes limites são O(1) (acesso direto) para o melhor caso, sendo o pior caso, porém O(n).

10 Hashing Propriedades da Função Hash
Produzir um número baixo de colisões; Ser facilmente computável; Ser uniforme (distribuição equilibrada de probabilidade)

11 Hashing Caso 1 – Melhor caso. A função hash é perfeita. 1 2 3 4 A 5 B
6 7 8 9 10 Caso 1 – Melhor caso. A função hash é perfeita. A B C D E F G

12 Hashing Caso 2 – Pior caso. A função hash apresenta muitas colisões. 1
3 4 5 6 7 8 9 10 Caso 2 – Pior caso. A função hash apresenta muitas colisões. A B C D E F G

13 Hashing Caso 3 – Aceitável. A função hash apresenta algumas colisões.
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 Caso 3 – Aceitável. A função hash apresenta algumas colisões. A B C D E F G

14 Hashing Funções HASH Método da divisão : divide-se a chave x pelo tamanho da tabela e o resto da divisão é usado como endereço-base. H(x) = x % m

15 Hashing Funções HASH Método da dobra (XOR) : Este método transforma uma chave de k bits (2k > m) em uma chave de j elementos, tal que 2j ≤ m. Para isso pegamos os k/2 bits da esquerda e realizamos um XOR com os k/2 bits da direita, resultando em uma nova chave de k/s bits. Repetimos o processo até que a chave gerada tenha j bits. Exemplo: m = 32, chaves de 10 bits (quanto vale j neste caso?) 71 =  XOR = = 5 46 =  XOR = = 15

16 Hashing Funções HASH Método da análise de dígitos;
Método do meio do quadrado;

17 Hashing Tratamento de Colisão
Como já vimos, anteriormente, é impossível evitar que ocorram colisões. Um método para diminuir o número de colisões é diminuir o fator de carga da tabela, que é definido por α = n/m Essa preocupação deve ser tomada quando o número de colisões cresce rapidamente quando o fator de carga aumenta. No entanto, tal providência não é suficiente.

18 Hashing Encadeamento exterior
Cada endereço guarda um ponteiro para uma lista (inicialmente vazia). Cada entrada é colocada na posição final da fila referente a seu endereço. Algoritmos de inserção, remoção e busca são semelhantes aos de uma lista comum.

19 Hashing Encadeamento exterior Custo médio de busca sem sucesso
Onde |Li| é o comprimento da fila i

20 Hashing Encadeamento exterior Custo médio de busca com sucesso

21 Hashing Encadeamento interior
Em algumas aplicações, não é desejável a manutenção de uma estrutura exterior à tabela hash. Neste caso podemos implementar listas encadeadas, desde que estas compartilhem o mesmo espaço de memória da tabela hash. Desta forma, dividimos a tabela T em uma área de endereços, de tamanho p, e uma área de sinônimos, de tamanho s (s+p = m). Assim, a função h deve gerar valores em [0..p-1] e n/m deve ser menor ou igual a 1. Problema ?

22 Hashing Encadeamento interior
Em algumas aplicações, não é desejável a manutenção de uma estrutura exterior à tabela hash. Neste caso podemos implementar listas encadeadas, desde que estas compartilhem o mesmo espaço de memória da tabela hash. Desta forma, dividimos a tabela T em uma área de endereços, de tamanho p, e uma área de sinônimos, de tamanho s (s+p = m). Assim, a função h deve gerar valores em [0..p-1] e n/m deve ser menor ou igual a 1. Overflow

23 Hashing Encadeamento interior
Outra forma de utilizarmos o encadeamento interno é através da não reserva de nenhuma área para sinônimos. Esta técnica elimina a ocorrência de overflow (uma vez que n/m < 1), mas produz um efeito indesejado que é a possibilidade de colisão de duas chaves x e y onde h(x) ≠ h(y). Este tipo de colisão é chamado de colisão secundária.

24 Hashing Remoção Outro problema sério em uma tabela hash é a remoção de uma chave. Neste método, sentiremos ainda mais os efeitos da eliminação de uma chave da tabela. Notem que não podemos simplesmente abrir um buraco na lista encadeada, o que criaria problemas (quais?). Como resolver?

25 Hashing Endereçamento aberto
Neste método, as colisões da tabela não são encadeadas como no método de encadeamento interior... Não há ponteiros. Quando houver alguma colisão, determina-se, através de uma nova função, qual o próximo endereço a ser examinado. Desta forma, teremos uma função h que leva em conta qual tentativa estamos realizando: h(x,k) onde k indica a k-ésima tentativa. K = 0

26 Hashing Endereçamento aberto
Para encontrar a chave x, deve-se tentar o endereço-base h(x,0). Caso esteja ocupado por alguma outra chave, calcula-se o endereço h(x,1), e assim por diante, até que a chave seja encontrada ou h(x,k) aponte para uma posição vazia. K = 1

27 Hashing Endereçamento aberto - remoção
A remoção de chaves da tabela exige cuidados especiais. No método do endereçamento aberto, a remoção apresenta um problema semelhante àquele do método do encadeamento interior. Uma chave não pode ser removida, de fato, da tabela, pois faria romper a seqüência de tentativas. A solução é semelhante à empregada no método anterior. K = 2

28 Hashing Endereçamento aberto – tentativa linear
A idéia consiste em tentar armazenar a nova chave x no endereço-base h’(x). Se não for possível, tenta-se no endereço consecutivo h’(x) + 1. Se este já estiver ocupado, tenta-se h’(x) Até que uma posição vazia seja obtida ou ...(???) Lembre-se que devemos simular uma lista circular. h(x,k) = (h’(x) + k) mod m Problema : longos trechos consecutivos de memória ocupados, o que se denomina agrupamento primário.

29 Hashing Endereçamento aberto – tentativa quadrática
A idéia consiste em se obter seqüências de endereços distantes para endereços-base próximos. Para isso, utilizamos como incremento, uma função quadrática em k: h(x,k) = (h’(x) + c1k + c2k2) mod m Problema: Consegue evitar os agrupamentos primários da tentativa linear, mas não impede agrupamentos de chaves com mesma tentativa inicial. Os agrupamentos obtidos neste caso são chamados de secundários.

30 Hashing Endereçamento aberto – double hashing
O método calcula a seqüência de tentativas, de acordo com a seguinte equação: h(x,k) = (h’(x) + k.h’’(x)) mod m Esse método tende a distribuir as chaves na tabela de forma mais conveniente do que os dois anteriores. Se x e y são duas chaves distintas, tais que h’(x) = h’(y), então as seqüências de tentativas obtidas pelos métodos da tentativa linear e quadrática são necessariamente idênticas, o que ocasiona agrupamentos.

31 Hashing Load Factor % SUCESSO FRACASSO Linear Quad Doubl Double 25
1.17 1.16 1.15 1.39 1.37 1.33 50 1.50 1.44 2.50 2.19 2.00 75 2.01 1.85 7.50 4.64 4.00 90 5.50 2.85 2.56 50.50 11.40 10.00 95 10.50 3.52 3.15 200.5 22.04 20.00

32 Hashing Tam. Tabela SUCESSO FRACASSO Linear Quad Double 100 6.60 4.62
4.12 50.50 500 14.35 6.22 5.72 250.50 1000 20.15 6.91 6.41 500.50 5000 44.64 7.52 7.02 10000 63.00 7.21 7.71

33 Hashing Abordagem Matemática
Quando projetamos uma tabela hash, devemos ter conhecimento estatístico prévio sobre alguns dados como: a) prob. de um dado endereço não ser preenchido; b) prob. de um dado endereço conter exatamente uma chave; c) prob. de um dado endereço conter mais de uma chave.

34 Hashing Abordagem Matemática
A probabilidade de um evento ocorrer exatamente x vezes num total de r tentativas é dada por: onde a é a probabilidade do evento ocorrer uma vez.

35 Hashing Abordagem Matemática
Quando relacionamos este tipo de evento a endereços em uma tabela hash, podemos dizer que a = 1/m, onde m é o tamanho da tabela. Desta forma, podemos calcular a probabilidade de um certo endereço conter x chaves em uma tabela com r chaves e tamanho m:

36 Hashing Abordagem Matemática
Entretanto, quando m e r são grandes, dizemso que p(x) tende a: Que é conhecida como distribuição de Poisson.

37 Hashing Abordagem Matemática
Exemplo: Suponhamos que existam 1000 endereços (m=1000) e 500 chaves (r = 500). Se multiplicarmos 1000 pela probabilidade de um dado endereço conter x chaves associadas a si, teremos o valor esperado do número de endereços com x chaves (E(x)). Portanto, E(X) = m.p(x)

38 Hashing Abordagem Matemática
Com 1000 endereços (m=1000) e 500 chaves (r = 500). Quantos endereços devem estar desocu-pados? R.: 607

39 Hashing Abordagem Matemática
Com 1000 endereços (m=1000) e 500 chaves (r = 500). Quantos endereços devem ter exatamente uma chave associada a si? R.: 303

40 Hashing Abordagem Matemática
Com 1000 endereços (m=1000) e 500 chaves (r = 500). Quantos endereços devem ter mais de uma chave associada a si? R.: 90  m [p(20 + p(3) p(m)] = m. (1 – [p(0)+p(1)]) = 90

41 Hashing Abordagem Matemática
Com 1000 endereços (m=1000) e 500 chaves (r = 500). Assumindo uma chave por endereço, quanto de overflow pode ser esperado? R.:  m [1.p(2) + 2.p(3) + ...] O que indica 107 / 500 = 21.4%

42 Hashing Buckets para tabelas hash
Na maioria das vezes, quando estamos trabalhando com arquivos, o número de acessos ao disco é fator crítico ao invés do custo computacional. Além disso, sempre que recuperamos alguma informação do disco, não lemos apenas o número de bytes correspondentes à informação desejada, mas sim um bloco (ou mesmo um conjunto de blocos). O bucket é uma estrutura capas de armazenar o máximo de chaves que podem ser recuperadas com um único acesso a disco. Assim, cada endereço da tabela hash corresponderá a várias chaves.

43 Hashing Eficiência dos buckets
Quando tínhamos 1 chave por endereço, havíamos definido o fator de carga como sendo α = r / m, onde r é o número de chaves e m o tamanho da tabela. Agora, seja b o número de chaves por bucket:

44 Hashing Eficiência dos buckets
Quando armazenamos 750 chaves em endereços de tamanho 1 temos:

45 Hashing Eficiência dos buckets
Quando armazenamos 750 chaves em 500 endereços de tamanho 2 temos:

46 Hashing Eficiência dos buckets O cálculo do overflow para o caso 1 é:
m . [1.p(2) + 2.p(3) + 3.p(4) + ...] = 222 O mesmo cálculo para o caso 2 é m. [1.p(3) + 2.p(4) + ...] = 140 Enquanto o primeiro caso obteve um valor esperado de 222 chaves em overflow (29,6%), o segundo caso obteve 140 chaves (18.6%). Buckets maiores diminuem ainda mais a porcentagem de overflow.

47 Hashing Carga % Tamanho do bucket 1 2 5 10 100 70 28.1 17.0 7.1 2.9
0.0 75 29.6 18.7 8.6 4.0 80 31.2 20.4 10.3 5.3 0.1 90 34.1 23.8 13.8 0.8 36.8 27.1 17.6 12.5

48 Hashing Extendible hashing
Arquivos que crescem ou diminuem muito rapidamente causam, em tabelas hash estáticas (como as que vimos até o presente momento), uma queda significativa de desempenho tanto pelo alto custo computacional gasto com overflow (tabelas pequenas) quanto pelo alto número de acessos a disco (tabelas maiores). O extendible hashing é um tipo de hashing dinâmico capaz de se ajustar a tabelas que crescem ou diminuem rapidamente, mantendo as características de acesso “direto” do hashing, sem perder desempenho (CPU e disco).

49 Hashing Extendible hashing
Definição : No extendible hashing, cada valor de h(x) é interpretado como uma seqüência de dígitos binários que servirão de índice para a busca da chave x. As chaves, por sua vez, serão armazenadas em buckets. Todas as chaves de um bucket possuem os i primeiros bits iguais, onde i é chamado de profundidade do bucket.

50 Hashing Exemplo Suponhamos que haja um bucket A, cuja função h(x) tenha gerado valores iniciados pelos bits 01; um bucket B cujos bits iniciais sejam 10 e um bucket C com bits iniciais 11. Poderíamos representar esta situação em uma árvore como a seguinte: A B 1 C 1

51 Hashing Exemplo Entretanto, uma estrutura de árvore não pode prover acesso “direto” que é o que desejamos. Desta forma, devemos mapear nossa “árvore” para uma outra árvore completa e depois, para um array, cujo acesso será direto: A 00 01 B 10 1 11 C 1

52 Hashing Crescimento 00 A 01 B 10 11 C

53 Hashing Crescimento A 00 D 01 B 10 11 C

54 Hashing Crescimento 00 A 01 B 10 11 C