# D1, часть 1. Сложность и хеш-таблицы (урок)

Это не проверка, а урок: сначала разбираем, потом сам решаешь. Читать сверху вниз,
код в разборах можно копировать и запускать — это образец, а не ответ на задачу.

## 1. Что такое O-нотация (без воды)

O-нотация отвечает на вопрос «как растёт время работы, когда данных становится в 10 раз
больше». Константы и младшие слагаемые отбрасываются: 3n + 100 → O(n).

Три правила, которых хватает для 90% вопросов:

1. **Последовательные блоки складываются, остаётся старший.** O(n) + O(n²) → O(n²).
2. **Вложенные циклы перемножаются.** Цикл n по циклу n → O(n²).
3. **Деление задачи вдвое даёт log n.** Бинарный поиск в 1 000 000 элементов:
   2²⁰ ≈ 1 048 576, значит 20 шагов → **O(log n), а число сравнений ≈ 20**.

Полезно помнить наизусть: `log₂(1000) ≈ 10`, `log₂(10⁶) ≈ 20`, `log₂(10⁹) ≈ 30`.
Каждое умножение данных на 1000 добавляет примерно 10 шагов — это и есть смысл log n.

**Амортизированная сложность** — средняя стоимость операции, если редкая дорогая операция
«размазывается» по множеству дешёвых. Классический пример: `std::vector::push_back` —
обычно O(1), но при переполнении копирует весь массив за O(n); в среднем всё равно
**амортизированное O(1)**, потому что ёмкость удваивается.

**Худший случай ≠ средний.** Хеш-таблица: в среднем поиск O(1), но если хеш-функция плохая
и все ключи попали в одну корзину, поиск вырождается в перебор → **O(n)**.

## 2. Таблица сложностей, которую надо знать

| Структура | Поиск | Вставка | Удаление | Память |
|---|---|---|---|---|
| Массив (не отсортирован) | O(n) | O(1) в конец | O(n) | O(n) |
| Отсортированный массив | O(log n) | O(n) | O(n) | O(n) |
| Связный список | O(n) | O(1) по указателю | O(1) по указателю | O(n) |
| Хеш-таблица (средн.) | O(1) | O(1) | O(1) | O(n) |
| Хеш-таблица (худш.) | O(n) | O(n) | O(n) | O(n) |
| Бинарная куча | O(n) поиск | O(log n) | O(log n) удалить корень | O(n) |
| Сбалансированное BST (map) | O(log n) | O(log n) | O(log n) | O(n) |

Кучи отдельно: **построение из произвольного массива — O(n)** (не O(n log n) — это
частый вопрос), вставка одного элемента — O(log n), взятие максимума — O(1).

Сортировки: quicksort — в среднем O(n log n), в худшем **O(n²)** (уже отсортированный
массив при плохом выборе опорного); mergesort — всегда O(n log n) и **устойчив**;
heapsort — O(n log n), неустойчив, O(1) доп. памяти. Нижняя оценка для сортировки
сравнениями — **Ω(n log n)**, быстрее сравнениями нельзя.

Устойчивость = равные элементы сохраняют исходный порядок. Устойчивы: merge, insertion,
bubble, counting. Неустойчивы: quick, heap, selection.

## 3. Хеш-таблица: как устроена

Идея: по ключу считаем число (хеш) и превращаем его в индекс массива. Хотим получить
адрес за одно действие, без перебора.

Компоненты: **массив корзин**, **хеш-функция**, **правило разрешения коллизий**, **фактор
загрузки** (сколько занято от общего размера).

Коллизия — два разных ключа дали один индекс. Это норма, а не ошибка.

Два способа разрешения:

- **Цепочки (chaining):** в каждой корзине список/вектор элементов. Просто, но много
  мелких аллокаций; при плохом хеше одна цепочка растёт до O(n).
- **Открытая адресация (open addressing):** все элементы лежат в самом массиве. Занято —
  ищем следующую свободную ячейку по правилу: линейное зондирование `(i+1) % cap`,
  квадратичное `(i + k²) % cap`, двойное хеширование `(i + k·h2) % cap`.
  Быстрее по кэшу, но есть проблема **удаления**: если просто очистить ячейку, цепочка
  зондирования порвётся и поиск не найдёт элемент дальше. Решение — **tombstone**
  (надгробие): помечаем ячейку «был элемент», поиск идёт дальше, вставка может её занять.

**Фактор загрузки** `load = size / capacity`. При открытой адресации держат ≤ 0.7:
чем плотнее, тем длиннее пробеги. При превышении — **rehash**: выделяем массив вдвое
больше и переносим все элементы (это O(n), но редко, поэтому амортизированно дёшево).

Почему ёмкость берут степенью двойки: тогда `idx = hash & (cap - 1)` вместо дорогого
деления по модулю. Отсюда же требование: хеш-функция должна хорошо перемешивать младшие
биты (для строк — FNV-1a или `std::hash<std::string>`).

## 4. Разбор примера: считаем сложности

```cpp
// (а) сумма элементов
long long sum(const std::vector<int>& v) {      // O(n): один проход
    long long s = 0;
    for (int x : v) s += x;
    return s;
}

// (б) пары с суммой k
bool has_pair(const std::vector<int>& v, int k) { // O(n^2): вложенный цикл
    for (size_t i = 0; i < v.size(); ++i)
        for (size_t j = i + 1; j < v.size(); ++j)
            if (v[i] + v[j] == k) return true;
    return false;
}

// (в) то же, но через хеш-множество
bool has_pair_fast(const std::vector<int>& v, int k) { // O(n) в среднем
    std::unordered_set<int> seen;
    for (int x : v) {
        if (seen.count(k - x)) return true;   // поиск в среднем O(1)
        seen.insert(x);
    }
    return false;
}
```

(в) — типовой ответ на собеседовании: «перебор O(n²), но с хеш-множеством получаем O(n)
за счёт O(n) дополнительной памяти». Уметь назвать и время, и память — половина ответа.

## 5. Разбор примера: как руками собрать хеш-таблицу

Учебный минимальный вариант (это разбор, не зачётная задача — запусти и поиграйся):

```cpp
#include <cstdint>
#include <string>
#include <vector>
#include <iostream>

// 1. хеш-функция: FNV-1a, хорошо перемешивает
uint64_t fnv1a(const std::string& s) {
    uint64_t h = 1469598103934665603ULL;
    for (unsigned char c : s) { h ^= c; h *= 1099511628211ULL; }
    return h;
}

// 2. таблица с цепочками
struct HashTable {
    struct Node { std::string key; int val; Node* next; };
    std::vector<Node*> buckets;
    size_t sz = 0;

    explicit HashTable(size_t cap = 8) : buckets(cap, nullptr) {}

    size_t index(const std::string& k) const { return fnv1a(k) % buckets.size(); }

    void put(const std::string& k, int v) {
        Node* n = buckets[index(k)];
        for (; n; n = n->next) if (n->key == k) { n->val = v; return; } // уже есть — обновляем
        buckets[index(k)] = new Node{k, v, buckets[index(k)]};          // вставка в голову цепочки
        ++sz;
        if (sz * 10 > buckets.size() * 7) rehash();                     // load > 0.7
    }

    bool get(const std::string& k, int& out) const {
        for (Node* n = buckets[index(k)]; n; n = n->next)
            if (n->key == k) { out = n->val; return true; }
        return false;
    }

    void rehash() {
        std::vector<Node*> old = buckets;
        buckets.assign(old.size() * 2, nullptr);
        for (Node* head : old)
            for (Node* n = head; n; ) {
                Node* next = n->next;
                size_t i = index(n->key);
                n->next = buckets[i];
                buckets[i] = n;
                n = next;
            }
    }
};
```

Что здесь важно понять по шагам: `index()` — где именно ищем; `put` — сначала ищем
существующий ключ (иначе будут дубли), потом вставляем; `rehash` — заново раскладываем
**все** узлы, потому что индекс зависит от размера массива.

Открытая адресация отличается только поиском места: вместо цепочки идём вперёд по массиву
до свободной ячейки, а при удалении ставим tombstone.

## 6. Что спросят на собеседовании (готовые ответы)

- «Средняя и худшая сложность поиска в хеш-таблице?» — амортизированное O(1), худшая O(n)
  при коллизиях.
- «Что такое load factor и зачем rehash?» — доля занятых ячеек; при превышении порога
  (обычно 0.7–1.0) массив растёт, иначе пробеги/цепочки удлиняются.
- «Как удалять при открытой адресации?» — tombstone, иначе порвётся цепочка зондирования.
- «Почему ёмкость — степень двойки?» — `hash & (cap-1)` вместо `%`, дешевле.
- «Чем цепочки отличаются от открытой адресации?» — цепочки проще и терпят load > 1,
  но аллокации; открытая адресация кэш-дружелюбнее, но требует load ≤ 0.7 и tombstone.

## 7. Материалы (первопартийные)

- cppreference: `std::unordered_map`, `std::hash` — https://en.cppreference.com/w/cpp/container/unordered_map
- OSTEP, часть «Data Structures»/«Hashing» — https://pages.cs.wisc.edu/~remzi/OSTEP/
- Codeforces EDU, курс по структурам данных — https://codeforces.com/edu/courses
- Визуализация открытой адресации — https://www.cs.usfca.edu/~galles/visualization/OpenHash.html

## 8. Проверь себя (ответы внизу, не подглядывай сразу)

1. Сложность поиска в `unordered_map` в среднем и в худшем?
2. Сколько сравнений в худшем случае у бинарного поиска в массиве из 10⁶ элементов?
3. `heapify` из произвольного массива — за сколько?
4. Какая из сортировок устойчива: quick, merge, heap?
5. Зачем tombstone при открытой адресации?

<details>
<summary>Ответы</summary>

1. Амортизированное O(1); худшая O(n) — все ключи в одной корзине.
2. 20 (`log₂ 10⁶ ≈ 20`).
3. O(n), снизу вверх от середины массива к началу.
4. merge (устойчива), quick и heap — нет.
5. Чтобы удаление не разрывало цепочку зондирования: поиск должен пройти дальше удалённой
   ячейки до элемента, который был вставлен за ней.
</details>

## 9. Ссылки на задачи этого дня

- `tasks/10_hash` — своя таблица с открытой адресацией (главная задача дня, идёт ступенями).
- `tasks/01_bits` — битовые операции на C, разминка для рук.
- `tasks/03_ring` — кольцевой буфер, база для сетевого кода.