Да, можно использовать комбинацию методов открытой адресации и цепочек в хеш-таблицах, что иногда называется "двухуровневой хеш-таблицей" или "совмещение методов". Примером комбинированного подхода может быть система, где основная таблица использует метод открытой адресации, но каждый элемент в этой таблице вместо конкретного значения хранит указатель на небольшой вспомогательный список (цепочку), помогающий управлять коллизиями.
Данный подход может быть полезен, если вы хотите избежать чрезмерно длинных цепочек, которые склонны возникать при большом количестве коллизий, и также предотвратить слишком много "прыжков" при открытой адресации, которая может быть неэффективна, когда таблица заполняется. Тем не менее, он требует дополнительной памяти для хранения указателей вместо самих значений.
Чтобы повысить эффективность такой комбинированной хеш-таблицы, можно следовать нескольким рекомендациям:
1. **Оптимизация функции хеширования**: Использовать криптостойкую хеш-функцию, подходящую для вашего набора данных для минимизации коллизий.
2. **Изменение размера**: Если таблица становится слишком заполненной (фактор загрузки становится слишком высоким), следует увеличить размер таблицы и перехешировать элементы. Также можно уменьшить размер таблицы, если много элементов были удалены.
3. **Бакеты переменной длины**: Для каждого бакета вместо массива можно использовать динамические структуры данных (например, связный список или дерево поиска), чтобы они могли расти и уменьшаться по мере необходимости.
4. **Локальность ссылок**: Старайтесь максимизировать локальность ваших данных, чтобы улучшить работы кеша процессора. Например, попытайтесь минимизировать количество памяти, переходящее через цепочки.
5. **Двойное хеширование**: В методе открытой адресации использовать двойное хеширование для поиска следующего свободного бакета может помочь равномернее распределить элементы и снизить вероятность кластеризации.
6. **Использование кеш-оптимизированных структур**: Применение структур данных, таких как красно-черные деревья или B-деревья, внутри бакетов может ускорить поиск в случае коллизии.
По вопросу памяти, указанный подход может быть более эффективен, если возможно оптимизировать размер бакетов под максимально ожидаемое количество коллизий, избегая при этом оверхеда, связанного с большим количеством недоиспользованных бакетов или с прыжками при открытой адресации.
Также важно подумать о архитектуре системы: например, если вы работаете на 32-битной системе, то использование типов данных меньшего размера (например, 32-битных