Linear Hashing – Ankit Jain
Hash table is a data structure that associates keys with values. To know more about liner hashing refer Wikipedia. Here are main points that summarizes linear hashing. Full buckets are not necessarily split Buckets split are not necessarily full Every bucket will be split sooner or later and so all Overflows will be reclaimed and rehashed. s is independent to overflowing bucket At level i, s is be
リニアハッシュ（Linear Hash）
今年の技術士二次試験には、Linear Hashに関する出題がありました。 恥ずかしながら、僕はLinear Hashって分からなかったのですが、Hashに関する一般的な知識から何とか回答することはできました。 木構造との比較でPros & Consを求めた出題ですので、Linear Hashを深追いする必要はないのでしょうけれど、分からなかったことをそのままにしないのが僕のPolicy。なぜかあまり情報が見つからなかったので、Memoっておくことにしました。 Linear HashのHash関数は他にもあるかも知れませんが、調べた感じでは．．． h[i](c) = c mod (2^i)N 式の意味は後で分かると思うので、実際の動きを追ってみます。 まず、Hash空間のSizeの初期状態が4だとします。（N=4） このとき、iは０としておきます。（今は深く考えないでください。） すると、
細かすぎて伝わらないmdbm
おまけ話として、mdbmはLinear Hashingと呼ばれるハッシュアルゴリズムの影響を強く受けています。 Linear Hashingの詳細はwikipediaをご覧ください。 http://en.wikipedia.org/wiki/Linear_hashing このアルゴリズムによりmdbmは、扱うデータサイズが大きくなれば、動的にHashTableを拡大することができる非常に便利な特性を持っています。 しかし、冷静になって考えてみてみましょう。このLinear Hasingの管理用のテーブルを走査する計算コストは可能なら避けるべきです。 mdbmをはじめ、多くのKVSでは最終的なデータのサイズの予想がつくのであれば、あらかじめ大きめのサイズでデータベースファイルを作成する方が好ましいでしょう。 この辺の話に興味がありましたら、コードの「hashval_to_pagenum()」
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