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Lez. 131 Universita' di Ferrara Facolta' di Scienze Matematiche, Fisiche e Naturali Laurea Specialistica in Informatica Algoritmi Avanzati Rappresentazione.

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1 Lez. 131 Universita' di Ferrara Facolta' di Scienze Matematiche, Fisiche e Naturali Laurea Specialistica in Informatica Algoritmi Avanzati Rappresentazione concreta di insiemi e Hash table Copyright © by Claudio Salati.

2 2 Rappresentazione di insiemi Si e' visto che sono possibili diverse rappresentazioni concrete per realizzare insiemi di valori omogenei (dello stesso tipo): liste vettori alberi Diverse rappresentazioni concrete consentono di realizzare modalita' di accesso all'insieme piu' o meno efficienti. In genere, per realizzare operazioni di accesso all'insieme efficienti, e' necessario mantenere l'insieme ordinato questo consente ad esempio, in un vettore o in un albero binario, di verificare la presenza di un elemento nell'insieme in tempo O(log(n)). Naturalmente mantenere l'insieme ordinato ha un costo in una lista il costo dell'inserimento ordinato e' O(n) mentre quello del semplice inserimento e' O(1)

3 3 Il tipo Unix fd_set.1 In Unix i file descriptor che rappresentano le handle di accesso alle risorse del sistema da parte di un processo sono descritti come interi non negativi di piccole dimensioni. Il valore massimo che puo assumere un file descriptor e cambiato nel tempo, e in questo momento e di Cio consente ad un processo di accedere a 1024 risorse contemporaneamente. Luniverso U dei file descriptor e costituito dallinsieme { }). Ci sono alcune system call (e.g. la system call select() ) che possono operare simultaneamente su piu file descriptor: per consentire cio Unix prevede di passare loro come argomento un insieme di file descriptor, e per fare cio definisce il tipo di dato astratto fd_set.

4 4 Il tipo Unix fd_set.2 Gli oggetti di tipo fd_set possono essere manipolati tramite le seguenti operazioni: void FD_ZERO(fd_set *fdset); azzera fdset, e quindi rende vuoto il set. void FD_SET(int fd, fd_set *fdset); inserisce il file descriptor (di numero) fd nel set fdset. void FD_CLR(int fd, fd_set *fdset); elimina il file descriptor (di numero) fd dal set fdset. int FD_ISSET(int fd, fd_set *fdset); verifica se il file descriptor (di numero) fd e' presente (valore ritornato !=0) o no (valore ritornato ==0) nel set fdset. Oltre a queste operazioni possiamo pensare anche a operazioni di intersezione e unione di insiemi, e al complemento di un insieme rispetto alluniverso (vedi esercizi).

5 5 Il tipo Unix fd_set.3 La rappresentazione concreta Unix del tipo fd_set e costituita da un array di bit, tanti quanto grande e luniverso U dei file descriptor. Lelemento k dellarray e associato allelemento k di U: se k e presente nellinsieme il valore del bit corrispondente e 1, se k non e presente nellinsieme il valore del bit corrispondente e 0. Questa rappresentazione concreta e possibile per due motivi: 1.Luniverso U e di dimensione limitata e ammissibile che la complessita spaziale della rappresentazione sia proporzionale alla dimensione di U(piuttosto che al numero di elementi effettivamente presenti in un insieme). Poiche ad ogni elemento delluniverso e associato un solo bit, la rappresentazione concreta risulta comunque anche spazialmente efficiente. 2.Il valore degli elementi dellinsieme puo essere utilizzato come indice nellarray di bit.

6 6 Il tipo Unix fd_set.4 La rappresentazione concreta di un fd_set puo essere ad esempio la seguente: typedef unsigned long long fd_set[16]; Le operazioni su fd_set sono realizzate concretamente operando (eventualmente su gruppi di bit, e.g. quelli che fanno parte di un unsigned long long ) tramite gli operatori <<, |, &, ~ Gli operatori ~, | e & operano parallelamente su tutti i bit di una parola di memoria: per una macchina a 64 bit, su 64 bit per volta. Per implementare loperazione di unione/intersezione su insiemi basati su un universo di 1024 elementi sono percio necessarie 16 operazioni elementari.

7 7 Il tipo Unix fd_set.5 La complessita delle operazioni su fd_set e la seguente: FD_ZERO, come unione e intersezione di fd_set sono formalmente lineari nel numero di elementi delluniverso (non nel numero di elementi contenuti nellinsieme!), ma in pratica, per come sono implementate, possono essere considerate di complessita O(1) (sono costituite di un numero fisso e molto limitato di operazioni, attualmente 16). FD_SET, FD_CLR, FD_ISSET sono di complessita O(1). Di complessita effettivamente lineare nel numero di elementi di U sono invece operazioni come la ricerca dellelemento minimo o massimo di un insieme, la ricerca dellelemento precedente o di quello successivo di un elemento dato.

8 8 Il tipo Unix fd_set.6 Loperazione FD_ISSET() ha complessita O(1), ma identificare tutti gli elementi di un insieme ha complessita effettivamente lineare nel numero di elementi delluniverso (devo effettuare la verifica di appartenenza elemento per elemento, per ogni elemento delluniverso). Una situazione analoga la si ha se si vogliono visualizzare tutti gli elementi di un insieme: la complessita delloperazione e O(#U). Per limitare la complessita delloperazione di identificazione di tutti gli elementi di un insieme la system call select() richiede come primo parametro il valore dellelemento massimo inserito nellinsieme.

9 9 Tabelle hash Una tabella hash consente di rappresentare insiemi (anche di elementi non ordinabili) realizzando operazioni di inserimento di un elemento verifica di presenza/assenza di un elemento rimozione di un elemento (con qualche attenzione) in tempo O(1) (quasi). Non sono convenientemente supportate operazioni come: Ricerca dell'elemento minimo o di quello massimo. Ricerca dell'elemento successivo o precedente. Enumerazione ordinata degli elementi di un insieme. Unione /intersezione. Applicazioni: tavole simboli servizi di directory ricezione di messaggi duplicati o corrotti

10 10 Tabelle hash In un albero la ricerca di un elemento avviene tramite una successione di confronti. Si e visto pero che e possibile ordinare senza confronti, per distribuzione. La rappresentazione a stringa di bit per un insieme di numeri naturali di piccole dimensioni si basa sul principio di distribuzione. Questa rappresentazione pero ha una complessita spaziale che e proporzionale non al numero di elementi presenti nellinsieme ma alle dimensioni delluniverso dal quale sono tratti gli elementi dellinsieme. Sarebbe possibile utilizzare la stessa tecnica ma con una complessita spaziale molto minore (nel caso di universi grandi o infiniti), piu vicina alla cardinalita del singolo insieme che a quella delluniverso? Anche nel caso in cui il valore degli elementi delluniverso non e utilizzabile come indice in un array?

11 11 Tabelle hash In una rappresentazione a stringa di bit la locazione dellelemento x nella stringa e identificata dal valore stesso di x. In una tabella hash (HT) la locazione dell'elemento x nella tabella e' identificata tramite il calcolo di una opportuna funzione hash(x) che dice a quale indice si dovrebbe trovare l'elemento. L'elemento x deve essere inserito nella HT all'indice hash(x) Se l'elemento x e' presente nella HT, esso si trova all'indice hash(x) Da cio' discende che una HT deve essere costituita da una struttura contigua di memoria indicizzabile (un array di celle, o bucket) e accedibile in modo random una HT e' costituita da b bucket consecutivi Ogni bucket della HT puo' in generale contenere s elementi, con s 1 il numero s puo' essere limitato a priori o illimitato

12 12 Dimensioni e loro relazioni Perche' si considera che debba/possa essere s>1? La funzione hash() mappa l'insieme di tutti i possibili elementi dell'universo U considerato (e.g. gli identificatori utilizzabili in un programma C) sul range di interi 0..b-1. Sia #U la dimensione di questo universo. Di norma: #U e' molto grande, o addirittura infinito il numero n di elementi di U effettivamente considerati ogni volta e' molto minore di #U #U >> b (conseguenza dei punti precedenti) Notazione: il rapporto n / #U e' chiamato densita' degli elementi il rapporto = n / (s*b) e' chiamato densita' o fattore di carico della tabella in caso s sia illimitato si definisce = n / b

13 13 Collisione e overflow Poiche' #U>>b la funzione hash() sara' necessariamente tale da mappare molti elementi di U sullo stesso bucket. Due elementi i1 e i2 tali per cui hash(i1)=hash(i2) sono detti essere sinonimi. Non si puo' ovviamente forzare nessuna disciplina che impedisca l'utilizzo di elementi sinonimi. in effetti di norma e impossibile sapere a priori se due elementi sono sinonimi. Quando capita effettivamente che due elementi utilizzati siano mappati sullo stesso bucket si dice che c'e' stata una collisione. In caso di collisione gli elementi possono essere comunque registrati nel bucket purche' il loro numero non ecceda s. Nel caso piu' di s elementi effettivamente utilizzati siano mappati su uno stesso bucket si dice che c'e' stato overflow. Ovviamente perche' ci possa essere overflow s non deve essere illimitato. Se s=1 c'e' overflow tutte le volte che c'e' collisione.

14 14 Requisiti per un accesso efficiente perche' l'accesso ad una HT sia efficiente bisogna che il numero di collisioni sia limitato. infatti se ci sono molte collisioni su un bucket, quando cerco un elemento in quel bucket non mi basta un semplice confronto. Le operazioni non sono piu O(1)! se anche s e' molto grande o illimitato, il fattore di carico della tabella deve essere contenuto. infatti, se il fattore di carico e' elevato, e' piu' probabile che ci siano collisioni. la funzione hash() deve essere tale da minimizzare la probabilita' di collisione a parita' di fattore di carico. ma dato che il rapporto b/#U e' di solito molto piccolo e' chiaro che non e' possibile evitare collisioni. la funzione hash() deve anche essere semplice da calcolare.

15 15 Dimensioni di una HT Il fattore di carico puo essere minimizzato aumentando b, il numero di bucket dellHT. Gli unici vincoli a questo aumento sono: il costo in termini di spazio laumento del tempo per creare e distruggere lHT. Le HT non prevedono infatti operazioni che possano richiedere una scansione di tutti i bucket. Non e ad esempio pensabile una operazione di enumerazione degli elementi contenuti in una tabella. Infatti gli elementi non sono recuperabili in forma ordinata. E una differenza significativa rispetto al caso dei bidoni utilizzati per radix sort, dove lalgoritmo prevedeva una loro scansione, e poneva quindi un limite alla convenienza di un loro aumento.

16 16 Funzione hash() Deve avere le seguenti proprieta': dipendere dall'intero valore dell'elemento e non solo da una sua parte. e.g. se gli elementi sono identificatori, non deve dipendere solo dai primi o dagli ultimi caratteri ma da tutta la stringa. se x e' un elemento a caso di U allora la probabilita' che hash(x)=k deve essere 1/b per tutti i b bucket k (0 k b-1). in questo modo ogni elemento x di U ha uguale probabilita' di essere mappato su ciascuno dei b bucket della HT. Una funzione hash che abbia questa proprieta' e' detta essere uniforme. Esistono diverse funzioni hash ben definite: MD4, MD5 (RFC 1321) e SHA-1 (NIST - FIPS PUB 180) utilizzati nella network security funzioni non-standard piu' semplici basate su XOR (o somma), modulo di numeri primi, quadrati,...

17 17 Funzione hash() e dimensioni della tabella Fra funzione hash() e dimensione b della tabella c'e' evidentemente una relazione, dato che la funzione hash() deve ritornare un intero k tale che 0 k

18 18 Gestione dell'overflow: linear open addressing In ogni caso deve essere definita una politica per la gestione della condizione di overflow. Nel caso s sia illimitato si considera convenzionalmente come situazione di overflow l'evento di collisione. Consideriamo il caso s limitato, e per comodita' sia s=1. Una prima condizione per riconoscere l'evento di collisione/ overflow e' che un bucket/slot sia riconoscibile come (non) vuoto: si assume che questo sia possibile. In caso di collisione nell'inserire l'elemento x la politica di linear open addressing specifica: 1.Si cerca sequenzialmente e circolarmente nella HT, a partire da hash(x), il primo bucket vuoto. 2.Li' si inserisce x. 3.Se non si riesce a trovare un bucket vuoto prima di ri- scandire circolarmente il bucket hash(x) cio' significa che la HT e' piena e non piu' utilizzabile.

19 19 Gestione dell'overflow: linear open addressing Come e' in questo caso l'algoritmo di ricerca di un elemento nella HT? elemento HT[b]; boolean HTcontains(elemento e) { int baseScan = hash(e); if (!isEmpty(HT[scan] && HT[baseScan]==e) return (TRUE); else { for (int scan = (baseScan+1) % b; scan!=baseScan; scan = (scan+1) % b) { if (isEmpty(HT[scan])) return (FALSE); if (HT[scan]==e) return (TRUE); } return (FALSE); }

20 20 Gestione dell'overflow: linear open addressing Quando si utilizza questa politica nella HT tendono a formarsi gruppi (cluster) di elementi. I gruppi di elementi tendono anche ad auto-alimentarsi e a fondersi tra di loro, cosi' che il numero di confronti eseguiti dalla funzione di ricerca tende a crescere. Il numero di confronti necessario a verificare la presenza di un elemento non e' piu' quindi O(1) come desiderato. In effetti risulta che il numero medio atteso di confronti tra elementi per verificare la presenza di un elemento (che e effettivamente presente) e': Questo nell'ipotesi di scelta casuale degli elementi che sono presenti nella HT e di uniformita' della funzione hash. Non solo la complessita' media e' elevata; il caso peggiore e' O(n)!

21 21 Gestione dell'overflow: linear open addressing Sono stati utilizzati vari metodi per cercare di risolvere i problemi del linear open addressing pur continuando a gestire l'overflow all'interno della HT: quadratic probing: anziche' inserire/cercare in bucket consecutivi si cerca in bucket distanziati successivamente di k 2 in modo da limitare il fenomeno del raggruppamento. rehashing: i bucket successivi sono cercati utilizzando una sequenza di diverse funzioni hash. La politica di open addressing presenta anche un altro problema: Come e' possibile cancellare elementi dalla HT? E' evidente che non e' sufficiente dichiarare empty un bucket: quel bucket potrebbe essere stato "saltato" perche' pieno durante l'inserzione con overflow di un altro elemento, e settarlo vuoto farebbe fallire la funzione HTcontains() definita prima.

22 22 Gestione dell'overflow: chaining o external clash list Il problema fondamentale della politica di open addressing e' che la ricerca di un elemento puo' implicare il coinvolgimento anche di elementi che non sono sinonimi di quello cercato. Questo problema viene eliminato se creiamo bucket di dimensione s illimitata. Questo puo' essere fatto facilmente realizzando il bucket tramite una lista (chaining o external clash list): un bucket della HT e' effettivamente costituito solo della testata della lista degli elementi sinonimi mappati su quel bucket. Nella ricerca di un elemento e' necessario confrontarlo con gli elementi che sono contenuti nel bucket su cui esso e' mappato dalla funzione hash, cioe con elementi che sono suoi sinonimi. L'inserimento nella lista del bucket non richiede alcuna speciale disciplina: la lista puo essere una lista LIFO semplicemente linkata.

23 23 Gestione dell'overflow: chaining o external clash list In questo caso il numero medio atteso di confronti tra elementi per verificare la presenza di un elemento risulta essere (nell'ipotesi di scelta casuale degli elementi che sono presenti nella HT e di uniformita' della funzione hash): per un elemento presente in tabella: per un elemento non presente in tabella: dove, come gia' detto, e' =n/b. (infatti in ogni lista sono presenti in media elementi, che devono essere scanditi tutti nel caso di elemento non presente in tabella, in media solo meta' nel caso di elementi presenti in tabella) Nota che un ulteriore vantaggio di questo metodo e' che, e' vero che richiede l'allocazione dei link per la gestione delle liste, ma richiede l'allocazione all'interno della HT solo delle testate di lista, in genere di dimensione molto minore di quella degli elementi. Anche l'operazione di cancellazione non presenta difficolta'.


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