解决hash冲突

Hash入门-通过线性探测解决哈希冲突 1. 直接定制法--(常用) 取关键字的某个线性函数为散列地址:Hash(Key)= A*Key + B 优点:简单、均匀 缺点:需要事先 知道关键字的分布情况 使用场景:适合查找比较小且连续的情况 面。= ,但有:Hash( ) == Hash( ),即:不同关键字通过 相同哈希哈数计算出相同的哈希地址,该种现象称为哈希冲突或哈希碰撞。如果该位置中没有元素则直接插入新元素,如果该位置中有元素发生哈希冲突,使用线性探 测找到下一个空位置,插入新元素。表接近满,插入数据容易冲突,冲突越多,效率越低。 阅读详情

作者:jillzhang
出处:http://jillzhang.cnblogs.com/   

  上篇文章哈希查找因何快?我们使用它需要付出什么代价 只是简单介绍了使用hash所带来的利与弊。并未涉及hash的技术细节,本文则着重学习一下如何解决哈希编址的冲突问题。
1)冲突是如何产生的?
上文中谈到,哈希函数是指如何对关键字进行编址的规则,这里的关键字的范围很广,可视为无限集,如何保证无限集的原数据在编址的时候不会出现重复呢?规则本身无法实现这个目的。举一个例子,仍然用班级同学做比喻,现有如下同学数据
张三,李四,王五,赵刚,吴露.....
假如我们编址规则为取姓氏中姓的开头字母在字母表的相对位置作为地址,则会产生如下的哈希表

位置 字母 姓名  
0 a    
1 b    
2 c    

...
10    L     李四  

...
22 W 王五,吴露  
..
25  Z  张三,赵刚  

我们注意到,灰色背景标示的两行里面,关键字王五,吴露被编到了同一个位置,关键字张三,赵刚也被编到了同一个位置。老师再拿号来找张三,座位上有两个人,"你们俩谁是张三?"
2)如何解决冲突问题
既然不能避免冲突,那么如何解决冲突呢,显然需要附加的步骤。通过这些步骤,以制定更多的规则来管理关键字集合,通常的办法有:
a)开放地址法
开放地执法有一个公式:Hi=(H(key)+di) MOD m i=1,2,...,k(k<=m-1)
其中,m为哈希表的表长。di 是产生冲突的时候的增量序列。如果di值可能为1,2,3,...m-1,称线性探测再散列。
如果di取1,则每次冲突之后,向后移动1个位置.如果di取值可能为1,-1,2,-2,4,-4,9,-9,16,-16,...k*k,-k*k(k<=m/2) 
称二次探测再散列。如果di取值可能为伪随机数列。称伪随机探测再散列。仍然以学生排号作为例子,
现有两名同学,李四,吴用。李四与吴用事先已排好序,现新来一名同学,名字叫王五,对它进行编制
10.. .... 22 .. .. 25
李四.. .... 吴用 .. .. 25
    赵刚未来之前
10.. .. 22 23 25
李四..   吴用 王五  
    (a)线性探测再散列对赵刚进行编址,且di=1
10... 20 22 .. 25
李四.. 王五 吴用    
    (b)二次探测再散列,且di=-2 
1... 10... 22 .. 25
王五.. 李四.. 吴用    
   (c)伪随机探测再散列,伪随机序列为:5,3,2 

b)再哈希法 
当发生冲突时,使用第二个、第三个、哈希函数计算地址,直到无冲突时。缺点:计算时间增加。
比如上面第一次按照姓首字母进行哈希,如果产生冲突可以按照姓字母首字母第二位进行哈希,再冲突,第三位,直到不冲突为止
c)链地址法
将所有关键字为同义词的记录存储在同一线性链表中。如下:

因此这种方法,可以近似的认为是筒子里面套筒子
d.建立一个公共溢出区
假设哈希函数的值域为[0,m-1],则设向量HashTable[0..m-1]为基本表,另外设立存储空间向量OverTable[0..v]用以存储发生冲突的记录。
经过以上方法,基本可以解决掉hash算法冲突的问题。
注:之所以会简单得介绍了hash,是为了更好的学习lzw算法,学习lzw算法是为了更好的研究gif文件结构,最后,我将详细的阐述一下gif文件是如何构成的,如何高效操作此种类型文件。


当 AI + 可视化融入消防:开启智能消防新时代 总结来说,AI + 可视化技术融入消防,开启了智能消防新时代。它以精准预警、高效救援和全面资源管理,革新消防工作方式。从前期规划到系统搭建,再到后期运维,每个环节都为提升消防能力奠定基础。尽管面临技术成本、数据安全和人员适应等挑战,但随着技术发展和应用推广,这些问题将逐步解决。相信在 AI + 可视化助力下,消防领域将不断进步,为人们创造更安全生活环境,有效抵御火灾威胁。 阅读详情

相关推荐

揭秘Synopsys EDA中的AI黑科技:DSO.ai如何改变传统芯片设计流程

本文深入探讨了Synopsys EDA中的AI黑科技DSO.ai如何革新传统芯片设计流程。通过数据驱动的方法论、功耗优化革命和时序收敛智能加速,DSO.ai显著提升了设计效率和质量,实现了从经验驱动到AI驱动的范式转变。文章还提供了实战指南,帮助团队跨越AI EDA的实施鸿沟。

weixin_29296241的博客 526

hash是如何处理冲突的?[转]

copy from : http://www.cnblogs.com/jillzhang/archive/2006/11/03/548671.html    上篇文章哈希查找因何快?我们使用它需要付出什么代价 只是简单介绍了使用hash所带来的利与弊。并未涉及hash的技术细节,本文则着重学习一下如何解决哈希编址的冲突问题。1)冲突是如何产生的?上文中谈到,哈希函数是指如何对关键字进行编址的规则,

virus026的专栏 1130

【tensorrt】——深入解析TypeError: pybind11::init()报错:CUDA版本冲突与解决方案

本文深入解析了TensorRT中常见的TypeError: pybind11::init()报错问题,重点探讨了CUDA版本冲突的根源与解决方案。通过实际案例展示了PyTorch与TensorRT的版本兼容性问题诊断方法,并提供了conda环境管理、环境变量配置等实用修复技巧,帮助开发者有效解决CUDA初始化失败问题。

ggg99的专栏 272

解决ValueError: unsupported hash type

hash = pbkdf2(password, salt, iterations, digest=self.digest) File "/usr/local/lib/python2.7/site-packages/Django-1.8.7-py2.7.egg/django/utils/crypto.py", line 139, in pbkdf2 digest().name, password, salt, iterations, dklen) ValueError: unsupported hash ty

dqchouyang的专栏 5099

WinCC与PLC在西门子逻辑赛项中的通信配置避坑指南

本文针对西门子逻辑赛项中WinCC与PLC通信配置的常见问题,提供了一套实战避坑指南。重点解析了WinCC、PLC与EET仿真平台的三角通信架构,强调了IP地址规划、防火墙设置等关键环节的注意事项,并给出了系统化的故障诊断流程与排查技巧,帮助选手和技术人员快速定位并解决通信故障,确保监控系统稳定运行。

weixin_29165725的博客 107

地图坐标系大全:常用地图坐标系详解与转换指南

地图坐标系是用于描述地图上位置的数学模型。它可以用来表示地球表面上的任意一个点,使得这个点的位置可以在地图上精确定位。不同的地图坐标系采用不同的基准面和投影方式,因此会有不同的坐标系参数,不同的坐标系之间也需要进行坐标转换。在地图制图、导航、GIS等领域中,地图坐标系是一个非常重要的概念。

weixin_39888010的博客 1万+

什么哈希冲突?怎么解决哈希冲突的问题?

一、哈希表是基于数组的一种存储方式.它主要由哈希函数和数组构成。 (1):当要存储一个数据的时候,首先用一个函数计算数据的地址,然后再将数据存进指定地址位置的数组里面。这个函数就是哈希函数,而这个数组就是哈希表。 (2):哈希冲突是指哈希函数算出来的地址被别的元素占用了,也就是,这个位置有人了。 二、如何解决哈希冲突? (1)开放定址法或散列法: 基本思想是:当关键字key的哈希地址p=H(key)出现冲突时,以p为基础,产生另一个哈希地址p1,如果p1仍然冲突,再以p...

Da_Bao_zi的博客 835

用VINS-Fusion跑通EuRoC数据集:Ubuntu22.04+ROS2环境下的保姆级评测指南

本文详细介绍了在Ubuntu22.04和ROS2 Humble环境下使用VINS-Fusion处理EuRoC数据集的完整流程。从环境配置、数据集转换到参数调优和性能评估,提供了一套全面的多传感器融合分析方案,帮助开发者在无人机精准定位场景中实现高效部署与优化。

weixin_29212867的博客 517

【最新版】Hashcat 用法详解

Hashcat v7+ 提供强大的密码恢复功能,支持300+哈希算法和5种攻击模式(字典/组合/暴力/混合/规则)。本文详细介绍其安装配置、核心语法(如攻击模式选择、GPU优化、会话管理)和密文自动识别技术,包含实战示例和参数速查表,帮助安全人员高效执行渗透测试和密码审计。

vortex5的博客 6708

UniApp消息推送进阶:不用插件实现动态语音播报(含保活策略)

本文详细介绍了在UniApp中实现动态语音播报的进阶方案,无需依赖第三方插件。核心采用透传消息传递动态数据,结合本地TTS引擎合成语音,并针对不同安卓厂商提供了深度通道配置与差异化保活策略,有效解决了App退至后台或被清理后语音播报失效的难题。

weixin_29224309的博客 487

VTK 显示大量点云数据及交互(点云拾取、着色、测量等)功能

VTK (Visualization Toolkit) 是一个强大的开源可视化库,非常适合处理点云数据。下面将介绍如何使用 VTK 显示大量点云数据,并实现点云拾取、着色、测量等功能。

深之JohnChen的专栏 1996

hashcat使用

hashcat有着很强大的功能

weixin_49765221的博客 3704

2025年微信小程序获取手机号授权登录注册详细教程(含服务端)。不弹窗原因以及减少组件用量的方法

前端把获取到的code传给后端,后端获取access_token和前端传过来的code,请求服务器接口,即可获取到手机号。

coderYYY的博客 3万+

Hash函数与算法、哈希查找、哈希冲突解决方法总结

Hash哈希 1.基本概念   Hash,也叫哈希或散列,就是把任意长度的输入(也叫预映射),通过散列算法,变换成固定长度的输出,该输出就是散列值。   若结构中存在和关键字key相等的记录,则必定在H(key)的存储位置上。称该H(key)为哈希函数。   根据设定的哈希函数H(key)和处理冲突方法将一组关键字映射到一个有限的地址区间上,并以关键字在地址区间中的象作为记录在表中的存储位置,这种...

qq_37020594的博客 1万+

ET2012新版免狗免安装绿色软件

ET2012新版免狗免安祖昂绿色软件。,新界面,新视觉,

visio安装包

Microsoft Office Visio 是一款专业的制图软件。利用经过更新的形状、协作工具和数据链接图表,创建专业级图表以简化复杂的信息。

HashMap的哈希算法与冲突解决

在工程实践中,开发者需根据输入安全性、元素数量、键类型特性,灵活选择哈希器、预分配容量、优化哈希实现,才能充分发挥 HashMap 的性能优势。HashMap 的默认初始容量为4,当元素数量超过“容量×负载因子(默认0.75)”时,会触发2倍扩容(重新计算所有元素的哈希值与桶索引),带来显著性能开销。Rust HashMap 采用链地址法解决冲突,但其实现并非简单的链表,而是结合了“链表+红黑树”的动态优化策略,兼顾了常规场景与极端冲突场景的性能。同时,合理的容量设计降低了冲突率,间接提升查找性能。

2502_94037233的博客 1840

C# WinForm 基于DirectShow.dll编写的程序,可边预览边保存视频,音频和图片

基于微软的DirectShow.dll的二次开发1.自动识别连接的摄像头跟麦克风且可以对其进行选择(默认选中第一个)2.可录制wmv和avi两种格式的视频并且都带有音频,avi可以录制的分辨率和帧数进行选择,wmv默认进行了淸晰度优化如不喜欢可去除代码中有相关提示3.可在预览点开之后进行拍照,也可边录制视频边拍照4.添加了视频和音频的压缩功能(酌情使用)这次二次开发发现C#对DirectShow的相关信息太少,这次做完也不敢藏私共享出来,还望大家指正

hashmap hash冲突怎么解决_在Java中,HashMap中是用哪些方法来解决哈希冲突的?

1.基本概念哈希算法:根据设定的哈希函数H(key)和处理冲突方法将一组关键字映象到一个有限的地址区间上的算法。也称为散列算法、杂凑算法。哈希表:数据经过哈希算法之后得到的集合。这样关键字和数据在集合中的位置存在一定的关系,可以根据这种关系快速查询。非哈希表:与哈希表相对应,集合中的 数据和其存放位置没任何关联关系的集合。由此可见,哈希算法是一种特殊的算法,能将任意数据散列后映射到有限的空间上,通...

weixin_42514736的博客 2628

IDEA的使用指南

IDEA基于java的使用手册,可以最快速的上手,在使用中不断的丰富自己的使用技巧.

解决Hash(哈希表)冲突的四种方案

哈希是一种通过对数据进行压缩, 从而提高效率的一种解决方法,但由于哈希函数有限,数据增大等缘故,哈希冲突成为数据有效压缩的一个难题。本文主要介绍哈希冲突、解决方案,以及各种哈希冲突的解决策略上的优缺点。哈希冲突即不同key值产生相同的地址,即发生了hash冲突。一般来说,哈希冲突是无法避免的,所以就有了解决方案。常见的解决Hash冲突的方案有开放寻址法、链地址法和再哈希法。

frozenpenguin的博客 1万+

如何解决hash冲突,ThreadLocal如何解决哈希冲突

hash冲突与ThreadLocal如何解决哈希冲突

DCFT_newone的博客 3386

什么是哈希算法?什么是哈希冲突以及怎样解决哈希冲突?

哈希算法有很多种,一般来讲哈希越长的算法,安全性也就越高,安全度足够高的哈希,或者说没有任何人能够成功实现碰撞的哈希,才有资格被考虑用在加密场合,而这类的哈希算法也被叫做加密哈希算法。这种方法也称再散列法,其基本思想是:当关键字key的哈希地址p=H(key)出现冲突时,以p为基础,产生另一个哈希地址p1,如果p1仍然冲突,再以p为基础,产生另一个哈希地址p2,…哈希函数的目的是将任意长度的输入转换为固定长度的输出,这就意味着,不同的输入可能会转换成相同的输出,这就导致了「哈希冲突」,也叫「哈希碰撞」。

mischen520的博客 1305

Rust HashMap 的哈希算法与冲突解决深度解析

map解释FxHasher是一种基于 xxHash 的快速哈希函数,常用于编译器内部。我们通过指定构造器,在可信输入场景下显著降低哈希开销。FxHasher不具备 SipHash 的安全性,因此只建议在性能敏感且无对抗风险的代码中使用。

2501_94033535的博客 1065

解密 Rust HashMap:哈希算法与冲突解决的高效之道

有时我们希望在性能敏感的场景(如游戏引擎或嵌入式系统)中牺牲部分安全性换取速度。Rust 允许通过println!("{:?此时,开发者可替换为更快但安全性较低的算法,如 FNV 或 AHash,以满足特定需求。

rui371的博客 949

Hash表的介绍以及哈希冲突以及解决方法

一 什么是Hash表 概念: 哈希表(又叫散列表)是根据关键码值(Key value)而直接进行访问的数据结构。也就是说,它通过把关键码值映射到表中一个位置来访问记录,以加快查找的速度。这个映射函数叫做散列函数,存放记录的数组叫做散列表。 二 什么是Hash冲突(也叫“碰撞”) 哈希表其实就是一个存放哈希值的一个数组,哈希值是通过哈希函数计算出来的,那么哈希冲突就是两个不同值的东西,通过哈希函数计算出来的哈希值相同,这样他们存在数组中的时候就会发生冲突,这就是哈希冲...

qq_17498355的博客 1847

Hash算法解决冲突的四种方法

Hash算法解决冲突的方法一般有以下几种常用的解决方法 1.开放定址法: 所谓的开放定址法就是一旦发生了冲突,就去寻找下一个空的散列地址,只要散列表足够大,空的散列地址总能找到,并将记录存入 公式为:fi(key) = (f(key)+di) MOD m (di=1,2,3,……,m-1) ※ 用开放定址法解决冲突的做法是:当冲突发生时,使用某种探测技术在散列表中形成一个探测序列。沿此序列逐个单元地查找,直到找到给定的关键字,或者 碰到一个开放的地址(即该地址单元为空)为止(若要插入,...

奔跑入坑大数据 8419

哈希算法和解决哈希冲突的四种方法

哈希算法和解决哈希冲突的四种方法   http://blog.youkuaiyun.com/qq_27093465/article/details/52269862 哈希函数有五种实现方式: A. 直接定址法:取关键字的线性函数值作为哈希地址。 B. 数字分析法:取关键字的中的若干位作为哈希地址。 C. 平方取中法:取关键字平方后的中间几位作为哈希地址。 D. 折叠法:将关键字分割成位数相同的几部分(最后...

u010412301的博客 3372

深入理解 Rust `HashMap` 的哈希算法与冲突解决机制

本文深入解析了 Rust `HashMap` 的底层机制,包括其默认哈希算法 `SipHash-1-3` 的安全与性能权衡、开放寻址与二次探测的冲突解决策略,以及装载因子与扩容逻辑。文中通过代码示例展示自定义哈希器与性能实验,结合表格与思维导图,总结优化策略,帮助开发者在实际项目中高效、安全地使用 `HashMap`。

qq_46698164的博客 1116

解决哈希(HASH)冲突的主要方法

http://blog.sina.com.cn/s/blog_54f82cc20100zuuy.html 虽然我们不希望发生冲突,但实际上发生冲突的可能性仍是存在的。当关键字值域远大于哈希表的长度,而且事先并不知道关键字的具体取值时。冲突就难免会发 生。另外,当关键字的实际取值大于哈希表的长度时,而且表中已装满了记录,如果插入一个新记录,不仅发生冲突,而且还会发生溢出。因此,处理

Sigh~ 4万+
上一篇: MySql引擎
下一篇: Java中Overload和Override的区别
浪里一淘
博客等级 码龄15年 19粉丝 34原创
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付:10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值