2022q1 Homework1 (quiz1)

--- tags: linux2022 --- # 2022q1 Homework1 (quiz1) contributed by < [`qwe661234`](https://github.com/qwe661234) > [測驗題目](https://hackmd.io/@sysprog/linux2022-quiz1) ## 測驗一 Two Sum ### Hash Table Structure ![](https://i.imgur.com/5FQZ6Lo.png) hash table bucket 以 non-circular doubly-linked list 來儲存 * hlist_head: 指向 bucket list 的第一個節點 * hlist_node: bucket list 中的節點 `map_t` * bits: hash table 的 size. * ht: array of hlist_head ```c struct hlist_head { struct hlist_node *first; }; struct hlist_node { struct hlist_node *next, **pprev; }; typedef struct { int bits; struct hlist_head *ht; } map_t; ``` ### map_init Create hash table ```c #define MAP_HASH_SIZE(bits) (1 << bits) map_t *map_init(int bits) { map_t *map = malloc(sizeof(map_t)); if (!map) return NULL; map->bits = bits; map->ht = malloc(sizeof(struct hlist_head) * MAP_HASH_SIZE(map->bits)); if (map->ht) { for (int i = 0; i < MAP_HASH_SIZE(map->bits); i++) (map->ht)[i].first = NULL; } else { free(map); map = NULL; } return map; } ``` ### container_of 給定結構體成員的位址, 回推該結構體的起始位置 reference: https://hackmd.io/@sysprog/linux-macro-containerof ```c #define container_of(ptr, type, member) \ ({ \ void *__mptr = (void *) (ptr); \ ((type *) (__mptr - offsetof(type, member))); \ }) ``` ### hash function ```c #define GOLDEN_RATIO_32 0x61C88647 static inline unsigned int hash(unsigned int val, unsigned int bits) { /* High bits are more random, so use them. */ return (val * GOLDEN_RATIO_32) >> (32 - bits); } ``` ### hash key * key: value of array element * data: array index ```c struct hash_key { int key; void *data; struct hlist_node node; }; ``` ### find_key 由於不同的 key value 經過 hash funciton 後可能得到一樣的 value, 所以經過 hash 後需要到對應的 bucket 中尋找 `node->key == key` 的 node 並回傳 ```c static struct hash_key *find_key(map_t *map, int key) { struct hlist_head *head = &(map->ht)[hash(key, map->bits)]; for (struct hlist_node *p = head->first; p; p = p->next) { struct hash_key *kn = container_of(p, struct hash_key, node); if (kn->key == key) return kn; } return NULL; } ``` ### map_get 在 hash table 中尋找對應 key value 的 node ```c void *map_get(map_t *map, int key) { struct hash_key *kn = find_key(map, key); return kn ? kn->data : NULL; } ``` ### map_add 一開始會在 hash table 中尋找對應 key value 的 node, 若已存在就不重複加入若不存在, 先配置記憶體給 new node 並設好 key 與 data, 接著以 hash funciton 得到的 value 去找出 bucket 對應的 `hlist_head`,`first` 為 bucket 中的第一個 node (或是 NULL), 接下來的操作其實就是把原本的 `first` 接在 new node 後面, 把 new node 變成 `first`. ```graphviz digraph structs { rankdir="LR" node[shape=record]; struct1 [label="0|<1>1|2|3|4|5|..."] node[shape=record]; struct2 [shape=record, label="{first|{pprev|<n>next}}"]; node[shape=record]; struct3 [label= "{new node|{pprev|<n>next}}"]; struct1:1 -> struct2; struct2:p -> struct1:1; struct2:n -> NULL; } ``` ```graphviz digraph structs { rankdir="LR" node[shape=record]; struct1 [label="0|<1>1|2|3|4|5|..."] node[shape=record]; struct2 [shape=record, label="{<f>first|{pprev|<n>next}}"]; node[shape=record]; struct3 [label= "{<f>new node|{pprev|<n>next}}"]; struct1:1 -> struct3:f; struct2:p -> struct3:n; struct3:n -> struct2:f struct3:p -> struct1:1 struct2:n -> NULL; } ``` :::info 1. AAA = `n->next = first` 將 new node 的 next 指向原本的 `first` 2. BBB = `n->pprev = &h->first` 將 new node 的 pprev 指向此 bucket 的 hlist_head ::: ```c void map_add(map_t *map, int key, void *data) { struct hash_key *kn = find_key(map, key); if (kn) return; kn = malloc(sizeof(struct hash_key)); kn->key = key, kn->data = data; struct hlist_head *h = &map->ht[hash(key, map->bits)]; struct hlist_node *n = &kn->node, *first = h->first; n->next = first; if (first) first->pprev = &n->next; h->first = n; n->pprev = &h->first; } ``` ### map_deinit 清除 hash table ```c void map_deinit(map_t *map) { if (!map) return; for (int i = 0; i < MAP_HASH_SIZE(map->bits); i++) { struct hlist_head *head = &map->ht[i]; for (struct hlist_node *p = head->first; p;) { struct hash_key *kn = container_of(p, struct hash_key, node); struct hlist_node *n = p; p = p->next; if (!n->pprev) /* unhashed */ goto bail; struct hlist_node *next = n->next, **pprev = n->pprev; *pprev = next; if (next) next->pprev = pprev; n->next = NULL, n->pprev = NULL; bail: free(kn->data); free(kn); } } free(map); } ``` ### main funciton 1. 首先建立 hash table 並配置 memory 給 return array 2. 接著 iterate array nums 3. 尋找 key vlaue 為 target - nums[i] 的 node 是否有在 hash table 中 * 找到就將 return array 的第一跟第二個 element 設為這兩個值的 array index, returnSize 設為 2 並 return * 找不到就建立 new node, key 為 nums[i], data 為 array index, 放入 hash table 中 4. 如果 nums 中任兩個 element 相加都不為 target, 則 returnSize = 0 ```c int *twoSum(int *nums, int numsSize, int target, int *returnSize) { map_t *map = map_init(10); *returnSize = 0; int *ret = malloc(sizeof(int) * 2); if (!ret) goto bail; for (int i = 0; i < numsSize; i++) { int *p = map_get(map, target - nums[i]); if (p) { /* found */ ret[0] = i, ret[1] = *p; *returnSize = 2; break; } p = malloc(sizeof(int)); *p = i; map_add(map, nums[i], p); } bail: map_deinit(map); return ret; } ``` ## Hash funciton Hash funciton: hash function 的功能是用來將 key 值轉換成對應的 index ### **Perfect function** 當所有的 key value 經過 hash funciton 轉換後, 得到 index 都不一樣時, 我們稱此 hash funciton 為 **perfect funciton**。 **Perfect funciton** 可以做到完美的 1-to-1, 也就是一組 key 對應到一組 value。假如 hash function 的時間複雜度是 O(1), 這樣我們僅僅只需要時間複雜度 O(1) 的時間就可以查找到 hash table 中的資料。但實際上 **perfect funciton** 很難做到, 我們不知道 key value 的 range 有多大, 所以不知道 bucket 的數量要多少才能滿足 1-to-1, 如果 hash table size 很大, 但其中有很多空間都沒有使用到也會造成不必要的浪費。由於多個 key value 可能對應到同一個 index, 所以一個 index 會對應到一個可以存數筆 data 的 bucket。綜合以上, 我們只能透過設計 hash function, 使其盡可能接近 **perfect funciton**。 ### Hash function 考慮因素 #### 1. 計算所需的時間複雜度要低希望 hash funciton 計算的時間複雜度為 O(1)。 #### 2. Collision 減少 Collision 是指不同的 key value 對應到相同的 index, collision 越少越接近 **perfect funciton**。 #### 3. 避免 Clustering 現象 Clustering 是指某些 bucket 存放很多筆資料, 而某些 bucket 存放的很少, 應該盡量讓 bucket 存放的資料筆數平衡, 否則容易造成 `Overflow`, 這樣會造成存取效率變差。 `Overflow` 是指 bucket 的記憶體空間滿了, 需要刪除一筆資料才能存入新的資料, `Overflow` 發生時, 決定哪一筆資料要被刪除也是重要的議題。 ### 常見 hash function 作法 #### 1. Division method h(k) = k % N 以 mod 運算後的餘數作為 index, 由於 key 值得範圍無法得知, 所以如何挑選適合的 N 很關鍵。 #### 2. Mid-square h(k) = $bits_{i,i + r - 1}(k^2)$ 將 key 值平方後, 取其 bit 第 $i$ ~ $i + r - 1$ 位, 得到的數字範圍會是 0 ~ $2^{r - 1}$, 所以 bucket 數量為 $2^r$ 即可。例如: key value = 6, $6^2 = 36$, 假設 i = 2, r = 3, 所以取其 bit 第 2 ~ 4 位所以將 $36_{10}$ = $100100_2$, 取第 2 ~ 4 位得 $010_2$, 所以 index = $2_{10}$。 #### 3. Folding addition 先將 key value 切割成片段後相加, 亦可以對相加後的結果做其他運算例如: key value = 3823749374, 將此 value 每三個數字分成一段 382 | 374 | 937 | 4, 再將這四個數字相加 index = 382 + 374 + 937 + 4 = 1697 可以進一步對 1697 進行其他運算例如: mod, 反轉... #### 4. Multiplication Method 由於大部分的情況下, 我們不知道 key value 的範圍以及分佈情形, 這樣的情形適用 `Multiplication Method` `Multiplication Method` 步驟: ![](https://raw.githubusercontent.com/alrightchiu/SecondRound/master/content/Algorithms%20and%20Data%20Structures/HashTable%20series/Intro/f8.png) key value 乘上 constant A -> 取小數點部分 -> 再乘上 m -> 再取整數部分的一系列步驟讓 hash function 能夠儘量把更多的 key value 中的 bit 納入考慮而增加隨機性。 (原因參考[這篇](http://alrightchiu.github.io/SecondRound/hash-tableintrojian-jie.html#dm)) K: key value A: a constant, 且 0 < A < 1 m: bucket 數量, 且 m = $2^p$ ## Linux hash function 在 linux 的 [hash.h](https://github.com/torvalds/linux/blob/master/tools/include/linux/hash.h) 中, hash funciton 的設計是使用上面所提到的 `Multiplication Method`, 但上面提到的 hash funciton 應該是要長得像 $h(K) = \lfloor m * (KA - \lfloor KA \rfloor) \rfloor$ 這個樣子, 但在 [hash.h](https://github.com/torvalds/linux/blob/master/tools/include/linux/hash.h) 中卻用到了 bit-shifting 的方式, 這是由於上述的 funciton 與 $h(K) = K * 2^w * A >> (w - p)$ 是等價的, 而且 bit-shifting 的效率比較好, 所以以這種方式來實作。 K: key value A: a constant, 且 0 < A < 1 m: bucket 數量, 且 m = $2^p$ $w$: 一個 word 有幾個 bit ### 為什麼兩個 function 等價我們假設一個 word 是 8 個 bit, 將 KA 的結果以 8 bit 整數配上 8 bit 浮點數表示 ```graphviz graph structs { node[shape=record]; struct1 [label="0|0|0|0|0|1|0|1"] node[shape=point] dot node[shape=record]; struct2 [label="1|1|1|0|1|0|0|0"] } ``` 根據 $h(K) = \lfloor m * (KA - \lfloor KA \rfloor) \rfloor$, 我們只需要 KA 的浮點數部分, 也就是後面的 8 個 bits, 再假設 m 是 8 = $2^3$, 所以乘上 m, 所以以上步驟等同於將前8個 bit 清除再往左移三位 ```graphviz graph structs { node[shape=record]; struct1 [label="0|0|0|0|0|1|1|1"] node[shape=point] dot node[shape=record]; struct2 [label="0|1|0|0|0|0|0|0"] } ``` 最後做下高斯只留下整數部分 ```graphviz graph structs { node[shape=record]; struct1 [label="0|0|0|0|0|1|1|1"] node[shape=point] } ``` 而這樣的操作等同於 KA 的結果先左移 8 位, 這樣前面 8 個 bit 為 KA 結果的浮點數部分, 依照前面的操作我們知道浮點數部分其實只要留下前 p 個 bit, 所以要右移 (w - p) 個 bit KA ```graphviz graph structs { node[shape=record]; struct1 [label="0|0|0|0|0|1|0|1"] node[shape=point] dot node[shape=record]; struct2 [label="1|1|1|0|1|0|0|0"] } ``` K * $2^w$ * A, 乘上 $2^w＄$ 等同於左移 8 個 bit ```graphviz graph structs { node[shape=record]; struct1 [label="1|1|1|0|1|0|0|0"] node[shape=point] dot node[shape=record]; struct2 [label="0|0|0|0|0|0|0|0"] } ``` 接著右移 (w - p), 也就是 8 - 3 = 5 個 bit, 因為在 linux 的實用中是用 uint, 所以只會留下整數部分 ```graphviz graph structs { node[shape=record]; struct1 [label="0|0|0|0|0|1|1|1"] node[shape=point] } ``` ### linux 程式碼我們擷取 32 bit 的 hash funciton 的程式碼 (64 bit 的 hash funciton 邏輯相同, 只是 word size 為 64) source: [hash.h](https://github.com/torvalds/linux/blob/master/tools/include/linux/hash.h) #### 程式碼解釋 * GOLDEN_RATIO_32: A * $2^{32}$ 後的結果 * __hash_32_generic(u32 val) * val: key value K * 這個 function 做的事情是算出 $K * 2^w * A$ 的結果 * hash_32(u32 val, unsigned int bits) * val: key value K * bits: 其實就是 p, $2^{bits}$ = bucket 數量 * 這個 function 做的事情是將 `__hash_32_generic(u32 val)` 算出的結果 $K * 2^w * A$ 右移 (32 - p) 因此, val * GOLDEN_RATIO_32 >> (32 - bits) $\equiv$ K * A * $2^w$ >> (w - p) ```c #define GOLDEN_RATIO_32 0x61C88647 #ifndef HAVE_ARCH__HASH_32 #define __hash_32 __hash_32_generic #endif static inline u32 __hash_32_generic(u32 val) { return val * GOLDEN_RATIO_32; } static inline u32 hash_32(u32 val, unsigned int bits) { /* High bits are more random, so use them. */ return __hash_32(val) >> (32 - bits); } ``` ### GOLDEN_RATIO 至於 A 為什麼使用 [golden ratio](https://zh.wikipedia.org/wiki/%E9%BB%84%E9%87%91%E5%88%86%E5%89%B2%E7%8E%87), A = $(\sqrt{5} - 1) / 2$ = 0.6180339887..., 這個數字是由 [Donald Knuth](https://en.wikipedia.org/wiki/Donald_Knuth) 所建議的, 在這份 [hunter college 的課程講義](http://www.compsci.hunter.cuny.edu/~sweiss/course_materials/csci335/lecture_notes/chapter05.pdf) 中有提出實驗結果圖, 其中當 A = [golden ratio](https://zh.wikipedia.org/wiki/%E9%BB%84%E9%87%91%E5%88%86%E5%89%B2%E7%8E%87) 時, 此 hash function 稱為 `Fibonacci hashing`, 且 key value 經此 funciton 轉換得到的 index 是相當分散的, 意即 Collision 很低。 ![](https://i.imgur.com/TU1DpWk.png) ### 比較 golden ratio 與非 golden ratio 這邊挑選了4個不同的數字作為 A * $2^{32}$, 並紀錄對 key value 0 ~ 1500 做 `hash_32(key value, 10)` 的結果 1. 0x61C88647 2. 0x80000000 3. 0x12345678 4. 0x54061094 圖的 x 軸是 key value, y 軸是 `hash_32(key value, 10)` 計算出的值 ![](https://i.imgur.com/kP2RoI9.png =50%x)![](https://i.imgur.com/BFgUtcA.png =50%x) ![](https://i.imgur.com/xEmZWP7.png =50%x)![](https://i.imgur.com/X1D9qBi.png =50%x) 由實驗個果圖可發現, golden ratio 作為 A 結果是最均勻分散的, 另外結果也證明 A 的值的對於 Collision 有很大的影響, 例如 A * $2^{32}$ = 0x80000000 時, 0 ~ 1500 只有兩種可能, 不僅每兩個數字就發生一次 Collision, 由於 data 只會存放於兩個 bucket, 因此 Cluster 程度相當嚴重。 ### Reference: * https://meteorv.dev/Data-Structure/hashing/#Collision-Overflow-%E7%9A%84%E8%99%95%E7%90%86%E6%96%B9%E6%B3%95 * http://alrightchiu.github.io/SecondRound/hash-tableintrojian-jie.html#dm * https://www.cs.hmc.edu/~geoff/classes/hmc.cs070.200101/homework10/hashfuncs.html * http://www.cs.nthu.edu.tw/~wkhon/ds/ds12/lecture/lecture18.pdf * http://www.compsci.hunter.cuny.edu/~sweiss/course_materials/csci335/lecture_notes/chapter05.pdf ## 測驗二 Remove Duplicates from Sorted List II :::info `COND1` = `COND2` = `head->next && head->val == head->next->val` ::: 邏輯是將值不重複的 node 的 next 指向下一個值不重複的 node, 忽略中間所有值重複的 node 先檢查 next node 是否存在, 接著檢查 next node 的值是否與 current node 的值重複。遇到重複會進入 `while` loop 直到 next node 與 current node 的值不重複, 對 next node 做遞迴, 唯有值不重複的 node 才會被回傳 ```c #include <stddef.h> struct ListNode { int val; struct ListNode *next; }; struct ListNode *deleteDuplicates(struct ListNode *head) { if (!head) return NULL; if (head->next && head->val == head->next->val) { /* Remove all duplicate numbers */ while (head->next && head->val == head->next->val) head = head->next; return deleteDuplicates(head->next); } head->next = deleteDuplicates(head->next); return head; } ``` ### 非遞迴版本: 邏輯與遞迴版本類似, 以指標的指標操作可以省去檢查 current node 是否為 head #### `*cur = (*cur)->next` 與 `cur = &(*cur)->next`差異 `*cur = (*cur)->next`: 將 head or 前一個 node 的 next 指向位置改為 next node `cur = &(*cur)->next`: iterate next, 將 cur 設為 next node ```c #include <stddef.h> struct ListNode { int val; struct ListNode *next; }; struct ListNode *deleteDuplicates(struct ListNode *head) { struct ListNode **cur; cur = &head; while (*cur) { if ((*cur)->next && (*cur)->val == (*cur)->next->val) { while ((*cur)->next && (*cur)->val == (*cur)->next->val) *cur = (*cur)->next; *cur = (*cur)->next; } else { cur = &(*cur)->next; } } return head; } ``` ## circular doubly-linked list 改寫 ### doubly-linked list structure Doubly-linked list and its value is integer. ```c struct list_head { struct list_head *prev; struct list_head *next; }; typedef struct { int value; struct list_head list; } element_t; ``` ### 迭代 (iterative) version 由於 list_head 不會變, 所以不用回傳 list_head 由於 safe 會保存 next node, 所以直接刪除當前節點, `while` loop 終止時, current node 會指向一串存在重複值 node list 中的最後一個 node, 所以 `while` loop 結束後要刪除 current node ```c void deleteDuplicates(struct list_head *head) { if (!head) return; struct list_head *cur, *safe; list_for_each_safe (cur, safe, head) { if (list_entry(cur, element_t, list)->value == list_entry(safe, element_t, list)->value) { while(safe != head && list_entry(cur, element_t, list)->value == list_entry(safe, element_t, list)->value) { list_del(cur); cur = safe; safe = safe->next; } list_del(cur); } } } ``` ### 遞迴 (recursive) version 如果 current node 有重複, 先遞迴 next node, 遞迴返回後再刪除 current node, 考慮到一串存在重複值的 node list 中的最後一個 node, 所以要檢查與 previous node 的值是否相同. ```c void deleteDuplicates(struct list_head *cur, struct list_head *head) { if(cur == head) return; if ((cur->next != head && list_entry(cur, element_t, list)->value == list_entry(cur->next, element_t, list)->value) || (cur->prev != head && list_entry(cur, element_t, list)->value == list_entry(cur->prev, element_t, list)->value)) { deleteDuplicates(cur->next, head); list_del(cur); } deleteDuplicates(cur->next, head); } ``` ## 測驗三 [LeetCode 146. LRU Cache](https://leetcode.com/problems/lru-cache/) [Least recently used (LRU)](https://en.wikipedia.org/wiki/Cache_replacement_policies#Least_recently_used_(LRU)) 是一種 cache 的置換機制, 主要是當 cache 記憶體已滿, 將最近最少使用的一筆資料與新資料替換, 這樣的機制是為了降低 cache miss rate, 在這題中要替換的是使用時間距離目前最遠的那筆資料。 ### Cache Data Structure 在 cache 的實作類似測驗一的 hash table, hheads[index] 會指向對應此 index 的 bucket, 而 bucket 是以 circular doubly-linked list 來實作。除了 hheads array 之外, 還有另外一個 dhead, 會指向一條用來紀錄的 circular doubly-linked list, 這邊紀錄的是 LRUNode 的使用情況, 最近使用的 node 會被擺在越前面, 越之前使用的 node 會被擺在越後面, 所以要替換時, 會選擇這一條 list 中最後面的 node 來做替換。 Cache 中的 node 和 dhead 所指向的 list 中的 node 是同一份。 ```c struct list_head { struct list_head *prev; struct list_head *next; }; ``` capacity: cache 容量, 即可存放的 data 筆數 count: data 目前存放了多少筆 data ```c typedef struct { int capacity, count; struct list_head dhead, hheads[]; } LRUCache; ``` hlink 用來連接 cache 中的 bucket, dlink 則是用來連接紀錄 node 使用情形的 list。 ```c typedef struct { int key, value; struct list_head hlink, dlink; } LRUNode; ``` ### lRUCacheCreate Create LRU cache, 並初始化 dhead and hhead array。這邊的 `sizeof(*obj)` 印出來是 24, 代表的是 count(4 bytes) + capacity(4 bytes) + dhead(16 bytes) 的空間, 另外的 `capacity * sizeof(struct list_head)` 則是配置給 hheads array 的空間。 ```c LRUCache *lRUCacheCreate(int capacity) { LRUCache *obj = malloc(sizeof(*obj) + capacity * sizeof(struct list_head)); obj->count = 0; obj->capacity = capacity; INIT_LIST_HEAD(&obj->dhead); for (int i = 0; i < capacity; i++) INIT_LIST_HEAD(&obj->hheads[i]); return obj; } ``` ### lRUCacheFree :::info MMM1 = list_for_each_entry_safe ::: dhead 所指向的 list 中代表目前存在 cache 中的所有 node, 所以將這條 list 中的所有 node 釋放等同於釋放 cache, 用 `list_for_each_entry_safe` 是因為有移除 node, 所以要先紀錄下一個 node 位置。 ```c void lRUCacheFree(LRUCache *obj) { LRUNode *lru, *n; list_for_each_entry_safe (lru, n, &obj->dhead, dlink) { list_del(&lru->dlink); free(lru); } free(obj); } ``` ### lRUCacheGet :::info MMM2 = list_for_each_entry ::: key 經過 hash funciton 後, 得到對應的 index, 再以此 index 找到對應的 bucket, 由於不同的 key 經過 hash function 可能得到相同的 index, 所以要從 bucket 中所有的 node 找到 `node>key == key` 的 node。 ```c int lRUCacheGet(LRUCache *obj, int key) { LRUNode *lru; int hash = key % obj->capacity; list_for_each_entry (lru, &obj->hheads[hash], hlink) { if (lru->key == key) { list_move(&lru->dlink, &obj->dhead); return lru->value; } } return -1; } ``` ### lRUCachePut :::info MMM3 = list_for_each_entry MMM4 = list_last_entry **MM4 的正確答案給 list_for_each_entry, 但應該是 list_last_entry, 如果是 list_for_each_entry 參數對不上** ::: key 經過 hash funciton 後, 得到對應的 index, 再以此 index 找到對應的 bucket, 接著到該 bucket 中找 `node->key == key` 的 node。 1. 有找到: 將 value 更新, 並將該 node 移到用來記錄使用情形的 list 中的第一個, 因為這個 node 當前被使用到。 2. 沒找到: 如果找不到代表需要新增 node 到 cache 中, 此時要檢查 cache 記憶體是否滿了。 * cache 記憶體已滿, 這邊的做法是先找到用來記錄使用情形的 list 中的最後一個 node, 因為這個 node 的使用時間是距離目前最遠的, 接著把他從 cache 和用來記錄使用情形的 list 中移除, 但是沒有 free 掉, 而是用同一份記憶體空間, 只是將其 key 和 value 更新, 從新放入 cache 中對應的 bucket 和用來記錄使用情形的 list 中。 * cache 記憶體還有剩餘空間的話, 則配置記憶體給新的 node 並設定好 key 和 value, 放入 cache 中對應的 bucket 和用來記錄使用情形的 list 中。 ```c void lRUCachePut(LRUCache *obj, int key, int value) { LRUNode *lru; int hash = key % obj->capacity; list_for_each_entry (lru, &obj->hheads[hash], hlink) { if (lru->key == key) { list_move(&lru->dlink, &obj->dhead); lru->value = value; return; } } if (obj->count == obj->capacity) { lru = list_last_entry(&obj->dhead, LRUNode, dlink); list_del(&lru->dlink); list_del(&lru->hlink); } else { lru = malloc(sizeof(LRUNode)); obj->count++; } lru->key = key; list_add(&lru->dlink, &obj->dhead); list_add(&lru->hlink, &obj->hheads[hash]); lru->value = value; } ``` ### Test fucntion 測試 `lRUCacheCreate` 是否有成功 ```c bool testLRUCacheCreate(LRUCache *cache) { if(!cache) return false; return true; } ``` 在 lRUCachePut 後測試 cache 是否有新增或更新該 key 所對應的 value。 ```c bool testCacheGet(LRUCache *cache, int key, int rightvalue) { if(!cache) { printf("cache is NULL"); return false; } int target = lRUCacheGet(cache, key); if(target != rightvalue) return false; return true; } ``` ## 改進觀察程式碼可以發現這邊所使用的 hash function 是 division method, 也就是直接把 key mod cache capacity, 可是者樣的作法可能導致 collision 和 cluster。例如: 假設 cache capacity 是 10, 而插入的 key value pair 是 (1, 1), (11, 11), (21, 21), (31, 31), (41, 41), 經過 hash funciton `key mod 10` 後, 這五個 node 得到的 index 都是 1, 而且這 5 個 node 都會接在 `hheads[1]` 之後, 因而導致存取效率變差。我們可以考慮將 hash funciton 改成在 hash.h 中的 `hash_32`, 並比較改變前後的執行時間。 ### 實驗本次實驗的 capacity 為 128 = $2^{7}$, bits = 7 #### hash_function_1 ```c int hash = key % obj->capacity(128); ``` #### hash_funciton_2 ```c int hash = hash_32(key, bits) % 128; ``` ```c #define GOLDEN_RATIO_32 0x61C88647 static inline u32 __hash_32_generic(u32 val) { return val * GOLDEN_RATIO_32; } static inline u32 hash_32(u32 val, unsigned int bits) { /* High bits are more random, so use them. */ return __hash_32(val) >> (32 - bits(7)); } ``` ### 實驗步驟取一個隨機整數, 接著到 cache 中尋找, 如果沒找到就將 key 和 value 都設為此隨機整數並加入 cache 中, 重複 n 次 ( n 從 0 ~ 2000000 )。 ```c int main(int argc, char** argv) { for(int size = 0; size <= 20000000; size+= 100000) { LRUCache *cache = lRUCacheCreate(128); int rand_num; clock_t start, end; start = clock(); srand(time(NULL)); for(int i = 0; i < size; i++) { rand_num = rand(); if(!lRUCacheGet(cache, rand_num)) lRUCachePut(cache, rand_num, rand_num); } end = clock(); printf("%d %lf\n", size, (end - start) / (double)(CLOCKS_PER_SEC) * 1000); lRUCacheFree(cache); } } ``` ### 實驗結果實驗結果圖顯示這兩個 hash function 在效能上的表現並無明顯差異 ![](https://i.imgur.com/6nGLiw8.png) ### 分析原因我對亂數經過 hash_function 後得到的 index 紀錄並作圖, 結果圖為對 2000 個亂數做 hash funciton 後得到的 index, 對比兩張圖可發現, 其實兩個 hash function 對亂數計算後, 產生的結果分佈狀況差不多, 故推論其為效能無明顯差異的原因。 ![](https://i.imgur.com/6C9OJQ1.png) ![](https://i.imgur.com/iln1OJZ.png) ## 測驗四 [LeetCode 128. Longest Consecutive Sequence](https://leetcode.com/problems/longest-consecutive-sequence/description/) ### Data Structure 這題的 data structure 實作類似測驗一的 hash table, heads[index] 會指向對應此 index 的 bucket, 而 bucket 是以 circular doubly-linked list 來實作。 ```c struct list_head { struct list_head *prev; struct list_head *next; }; struct seq_node { int num; struct list_head link; }; ``` ### find hash table 的 hash function 是 abs(key) % size, size 是 input array 的大小, function `find` 就是在 hash table 中尋找是否存在 key = num 的 node。 ```c static struct seq_node *find(int num, int size, struct list_head *heads) { struct seq_node *node; int hash = num < 0 ? -num % size : num % size; list_for_each_entry (node, &heads[hash], link) { if (node->num == num) return node; } return NULL; } ``` ### longestConsecutive 這個 function 拆成 3 個部分來看 #### part1 建立 hash table 並初始化 ```c int hash, length = 0; struct seq_node *node; struct list_head *heads = malloc(n_size * sizeof(*heads)); for (int i = 0; i < n_size; i++) INIT_LIST_HEAD(&heads[i]); ``` #### part2 interate input array 並為 array 中的數字建立 node 加入對應的 bucket 中。假設 inpur array = [98,1,3,2], size = 6 圖中的 head 分別有 prev 指向 bucket 的最後一個 node 和 next 指向 bucket 的第一個 node。 ```graphviz digraph structs { rankdir="LR" node[shape=record]; ht [label="0|<1>1|<2>2|<3>3|4|5"] node[shape=record]; node1 [shape=record, label="{<f>1|{pprev|<n>next}}"]; node[shape=record]; node2 [label= "{<f>2|{pprev|<n>next}}"]; node3 [label= "{<f>3|{pprev|<n>next}}"]; node98 [label= "{<f>98|{pprev|<n>next}}"]; node1:p -> ht:1; node1:n -> ht:1; node3:p -> ht:3; node3:n -> ht:3; node2:p -> ht:2; node2:n -> node98; node98:p -> node2:n; node98:n -> ht:2 } ``` ```c for (int i = 0; i < n_size; i++) { if (!find(nums[i], n_size, heads)) { hash = nums[i] < 0 ? -nums[i] % n_size : nums[i] % n_size; node = malloc(sizeof(*node)); node->num = nums[i]; list_add(&node->link, &heads[hash]); } } ``` #### part3 iterate input array 中的所有 element, 對於每一個 element 都去 hash table 找其左半邊連續數字是否存在在 hash table 中, 再搜尋其右半邊。在查找的過程中, 會把走訪過的 node 移除, 避免重複走訪的情形。例如: 當前 iterate 到的 element 是 5, 他就會先走 4 是否存在 hash table 中, 存在就 `len++`, 接著找 3, 直到該 key 在 hash table 找不到, 接著找 6, 7 ..., 找到做 `len++`, 找不到就結束, 繼續 iterate 下一個 element。 :::info LLL = --left RRR = ++right ::: ```c for (int i = 0; i < n_size; i++) { int len = 0; int num; node = find(nums[i], n_size, heads); while (node) { len++; num = node->num; list_del(&node->link); int left = num, right = num; while ((node = find(--left, n_size, heads))) { len++; list_del(&node->link); } while ((node = find(++right, n_size, heads))) { len++; list_del(&node->link); } length = len > length ? len : length; } } ``` #### 完整 funciton ```c int longestConsecutive(int *nums, int n_size) { int hash, length = 0; struct seq_node *node; struct list_head *heads = malloc(n_size * sizeof(*heads)); for (int i = 0; i < n_size; i++) INIT_LIST_HEAD(&heads[i]); for (int i = 0; i < n_size; i++) { if (!find(nums[i], n_size, heads)) { hash = nums[i] < 0 ? -nums[i] % n_size : nums[i] % n_size; node = malloc(sizeof(*node)); node->num = nums[i]; list_add(&node->link, &heads[hash]); } } for (int i = 0; i < n_size; i++) { int len = 0; int num; node = find(nums[i], n_size, heads); while (node) { len++; num = node->num; list_del(&node->link); int left = num, right = num; while ((node = find(LLL, n_size, heads))) { len++; list_del(&node->link); } while ((node = find(RRR, n_size, heads))) { len++; list_del(&node->link); } length = len > length ? len : length; } } return length; } ``` ### 改進之處原本的 fucntion `longestConsecutive` 在查找後將 node 從 hash table 中移除, 但移除後並未釋放記憶體, 以及在 funciton 結束後並未將配置給 heads 的記憶體釋放, 因此會造成 **memory leak**。 ### 測試我們以執行以下程式碼並透過 `Valgrind` 分析。 ```c int main(int argc, char** argv) { int a[10] = { 0, 3, 7, 2, 5, 8, 4, 6, 0, 1 }; printf("Longest Consecutive Sequence = %d\n", longestConsecutive(a, 10)); return 0; } ``` #### 分析結果 * `indirectly lost` 中的 1 個 blocks 是我們配置給 array of heads, 我們配置 10 個 `struct list_head`, 而一個 `struct list_head` 需要 16 bytes 的空間。 * `definitely lost` 是我們配置給 node 的空間, 我們總更配置了 9 個 node (key = 0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9), 但奇怪的地方是 `struct list_head` 需要 16 bytes, 而 `int` 需要 4 個 bytes, 總共只需 20 個 bytes, 為何印出卻是 24 個 bytes? 透過 `offsetof(struct seq_node, link)` 可以發現, link 的位移量是 8 而不是預期中的 4, 這邊推測是 memory alignment 所導致這樣的結果。 ![](https://i.imgur.com/Ixr7lF8.png) 為了驗證, 我們可以在 `struct seq_node` 的後方加上, 讓結構體的成員實際排列和空間佔用跟程式碼順序一致, 再次印出 `offsetof(struct seq_node, link)` 的結果, 可以發現結果為 4, 驗證我們的推測是正確的。 ```c struct seq_node { int num; struct list_head link; } __attribute__((packed)); ``` ##### reference: https://hackmd.io/@sysprog/linux-macro-containerof #### 改進程式碼在移除 node 之後, 將 node 記憶體釋放, 並在走訪完每個 node 後將配置給 head 的記憶體釋放。 ```c int longestConsecutive(int *nums, int n_size) { int hash, length = 0; struct seq_node *node; struct list_head *heads = malloc(n_size * sizeof(*heads)); for (int i = 0; i < n_size; i++) INIT_LIST_HEAD(&heads[i]); for (int i = 0; i < n_size; i++) { if (!find(nums[i], n_size, heads)) { hash = nums[i] < 0 ? -nums[i] % n_size : nums[i] % n_size; node = malloc(sizeof(node)); node->num = nums[i]; list_add(&node->link, &heads[hash]); } } for (int i = 0; i < n_size; i++) { int len = 0; int num; node = find(nums[i], n_size, heads); while (node) { len++; num = node->num; list_del(&node->link); free(node); int left = num, right = num; while ((node = find(--left, n_size, heads))) { len++; list_del(&node->link); free(node); } while ((node = find(++right, n_size, heads))) { len++; list_del(&node->link); free(node); } length = len > length ? len : length; } } free(heads); return length; } ``` #### 分析結果解決 memory leak 問題 ![](https://i.imgur.com/TbjPHj9.png) ### 以 Linux 核心風格的 hash table 重新實作 ```c #include <stddef.h> #include <stdlib.h> #include <stdio.h> struct hlist_node { struct hlist_node *next, **pprev; }; struct hlist_head { struct hlist_node *first; }; typedef struct { int size; struct hlist_head *ht; } map_t; struct hash_key { int key; struct hlist_node node; }; map_t *map_init(int size) { map_t *map = malloc(sizeof(map_t)); if (!map) return NULL; map->size = size; map->ht = malloc(sizeof(struct hlist_head) * size); if (map->ht) { for (int i = 0; i < size; i++) (map->ht)[i].first = NULL; } else { free(map); map = NULL; } return map; } #define container_of(ptr, type, member) \ ({ \ void *__mptr = (void *) (ptr); \ ((type *) (__mptr - offsetof(type, member))); \ }) static struct hash_key *find_key(map_t *map, int key) { int hash = key < 0 ? -key % map->size : key % map->size; struct hlist_head *head = &(map->ht)[hash]; for (struct hlist_node *p = head->first; p; p = p->next) { struct hash_key *kn = container_of(p, struct hash_key, node); if (kn->key == key) return kn; } return NULL; } void map_add(map_t *map, int key) { struct hash_key *kn = find_key(map, key); if (kn) return; kn = malloc(sizeof(struct hash_key)); kn->key = key; int hash = key < 0 ? -key % map->size : key % map->size; struct hlist_head *h = &map->ht[hash]; struct hlist_node *n = &kn->node, *first = h->first; n->next = first; if (first) first->pprev = &n->next; h->first = n; n->pprev = &h->first; } void map_del_node(struct hlist_node *n) { struct hlist_node *next = n->next, **pprev = n->pprev; *pprev = next; if (next) next->pprev = pprev; n->next = NULL, n->pprev = NULL; } int longestConsecutive(int *nums, int n_size) { int length = 0; struct hash_key *node; map_t *map = map_init(n_size); for (int i = 0; i < n_size; i++) { if (!find_key(map, nums[i])) { map_add(map, nums[i]); } } for (int i = 0; i < n_size; i++) { int len = 0; int num; node = find_key(map, nums[i]); while (node) { len++; num = node->key; map_del_node(&node->node); free(node); int left = num, right = num; while ((node = find_key(map, --left))) { len++; map_del_node(&node->node); free(node); } while ((node = find_key(map, ++right))) { len++; map_del_node(&node->node); free(node); } length = len > length ? len : length; } } free(map->ht); free(map); return length; } ```

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