如何解决hash冲突

原创 已于 2025-08-23 16:16:01 修改 · 521 阅读 · 6 ·
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#java #1024程序员节

于 2024-10-24 10:32:42 首次发布

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hash冲突

在使用hash表时肯定会遇到hash冲突的情况(看你设计的hashCode如何，设计的好，冲突就少一些)

但是冲突再少也会存在冲突，那就需要有处理冲突的方法，下面列出来一些处理hash冲突的方法

开放定址法

一旦发生冲突，就去寻找下一个空的散列地址，只要散列表足够大，总能找到空位

线性探测法

f(key) = (f(key)+di) mod m (di=1,2,3,…,m-1)

这种每次加一向后遍历查找空位的方式是线性探测法，但是这样对于存入和查找的效率都会很低

二次探测法

基于线性探测法进行改进，使得其可以双向探测，di=12,22,32…q2（q<=m/2）,使用平方运算来使的不让关键字都聚集在某一区域

再散列法

使用不同的散列函数来进行散列，一个冲突则使用另一个，不过这样做也增加了计算的时间

链地址法

将所有冲突的记录存储在一个单链表中，只是这样在查找时需要遍历单链表

公共溢出法

对于冲突的数据，都存放到另一个溢出表中，在查找时，先在散列表中进行查找，如果没有则去溢出表中顺序查找

参考文献

解决hash冲突的四种方法
渔舟的博客
09-24 1790
解决hash冲突的四种方法
【精品】链地址法解决Hash冲突
05-15
### 链地址法解决Hash冲突 #### 一、引言 哈希表是一种非常高效的数据结构，通过哈希函数可以快速地定位到数据所在的存储位置。然而，在实际应用中，由于哈希函数的设计和数据分布的原因，经常会出现多个不同的...
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什么是 Hash 冲突？如何解决 Hash 冲突？
qq_53946134的博客
07-26 2158
HashMap基于Hash算法实现的，采用数组的结果存储数据，数组长度的默认长度为16，我们通过put(key,value)存储，get(key)来获取。当传入key时，HashMap会根据key，hashCode()计算出hash值，根据hash值将value保存bucket里。当计算出的hash值相同时，我们称之为hash冲突。......
什么是hash冲突？以及解决方案
xzz的博客
02-20 1465
哈希冲突是指在哈希表中，两个或更多个不同的键被映射到了同一个哈希桶的情况。这种情况可能会导致数据丢失或者检索效率下降，因为不同的键被映射到了同一个位置，需要额外的操作来处理这种冲突。：当发生冲突时，继续寻找下一个可用的位置，直到找到空闲的位置为止。这种方法可能会导致聚集（clustering）现象，即冲突位置附近的空间被更频繁地使用。（Chaining）：在哈希表的每个位置维护一个链表（或者其他数据结构），将具有相同哈希值的键值对存储在同一个链表中。当发生冲突时，新的键值对被添加到对应位置的链表中。
解决hash冲突的四个方法
hehmxy的博客
10-25 344
通过构造性能良好的哈希函数，可以减少冲突，但一般不可能完全避免冲突，因此解决冲突是哈希法的另一个关键问题。创建哈希表和查找哈希表都会遇到冲突，两种情况下解决冲突的方法应该一致。下面以创建哈希表为例，说明解决冲突的方法。常用的解决冲突方法有以下四种： 开放定址法 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...
解决hash冲突的方法
m0_37817028的博客
04-29 260
转自 https://taoyongpan.iteye.com/blog/2401102 hash碰撞冲突： 我们都知道hashCode()的方法是为了产生不同的hash值，但是当两个对象的hash一样时，就发生了碰撞冲突； 解决方法： 我们 常用的解决方法有四种： ①：开放地址法； ②：再hash的方法； ③：拉链法； ④：建立公共溢出区法； 开放地址法： 基本思想：当发生地址冲突的时候，按照某...
java开放地址法和链地址法解决hash冲突的方法示例
08-25
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解决Hash冲突的方法
LANGZI7758521的专栏
09-17 839
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，处理冲突和溢出是 哈希技术中的两个重要问题。 1、开放定址法 用开放定址法解决冲突的做法是：当冲突发生时，使用某种探查...
HASH冲突处理
02-17
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hash，解决hash冲突的方法?
心向暖的博客
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​​​ 如何构造哈希函数 数字分析法； 平方取中法； 除留余数法； 伪随机数法； 处理冲突 线性探测； 二次探测； 伪随机数探测； 拉链探测。 如果负载因子是默认的0.75，HashMap(16)的时候，占16个内存空间，实际上只用到了12个，超过12个就扩容。 如果负载因子是1的话，HashMap(16)的时候，占16个内存空间，实际上会填满16个以后才会扩容。增大负载因子...
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飞飞飞的博客
12-07 7029
什么是hash冲突 简单来说就是一些值通过hash函数计算之后得到的hash值一样 一、链地址法 在hash值为k的元素对应的地址上建立一个链表，然后将所有hash值为K的元素都放在此链表上。 优点：因为是链表这种数据结构所有增删快 缺点：查询慢 在Java1.7以及之前都采用的是链地址法来解决HashMap中的hash冲突 在java1.8之后当链表长度大于8，且总数据量大于64的时候，链表就会转化成红黑树 二、开放定址法 当通过hash函数H(key)产生一个地址p=H(key)产生了hash冲突时
哈希冲突的常见解决方式
程序员小潘
11-24 3131
在Java中，哈希码代表的是一个对象的特征。它由哈希函数计算而来，设计良好的哈希函数会让不同的对象根据自己不同的特征来生成不同的哈希码。就像人的身份证号一样，根据每个人的特征生成，通过身份证号就可以知道这个人来自哪个区域，出生日期，性别信息等等。
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frozenpenguin的博客
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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。
hash冲突
jim_007的博客
09-24 293
什么是hash冲突？ 就是键(key)经过hash函数得到的结果作为地址去存放当前的键值对(key-value)(这个是hashmap的存值方式)，但是却发现该地址已经有人先来了，一山不容二虎，就会产生冲突。这个冲突就是hash冲突了。 一句话说就是：如果两个不同对象的hashCode相同，这种现象称为hash冲突。 解决hash冲突的办法 开发定址法（线性探测再散列，二次探测再散列，伪随机探测再散列） 再哈希法 链地址法 建立一个公共溢出区： java中HashM...
Hash冲突
社会你鑫哥的博客
03-28 1万+
哈希表的特点：关键字和它在表中存储位置之间存在一种函数关系。这个函数我们称为为哈希函数。 hash : 翻译为“散列”，就是把任意长度的输入，通过散列算法，变成固定长度的输出，该输出就是散列值。 这种转换是一种压缩映射，散列值的空间通常远小于输入的空间，不同的输入可能会散列成相同的输出，所以不可能从散列值来唯一的确定输入值，由此引出hash冲突。 简单的说就是一种将任意长度的消
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weiwjacsdn的博客
04-23 360
解决哈希冲突的三种方法（拉链法、开放地址法、再散列法） 拉链法的优点 与开放定址法相比，拉链法有如下几个优点： ①拉链法处理冲突简单，且无堆积现象，即非同义词决不会发生冲突，因此平均查找长度较短； ②由于拉链法中各链表上的结点空间是动态申请的，故它更适合于造表前无法确定表长的情况； ③开放定址法为减少冲突，要求装填因子α较小，故当结点规模较大时会浪费很多空间。而拉链法中可取α≥1，且结点较大时，拉...
HashMap是怎么解决Hash冲突的
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HashMap主要通过**链表法**和**红黑树优化**来解决Hash冲突，具体过程如下： 1. **链表法**：当多个键值对映射到同一个桶（即发生Hash冲突）时，HashMap会将这些键值对以链表的形式存储在同一个桶中。每个桶中的第一个元素是一个`Node`对象，后续冲突的元素会通过`next`指针依次连接，形成链表结构。 2. **红黑树优化**：当链表的长度超过阈值（默认为8）时，HashMap会将链表转换为红黑树。红黑树是一种自平衡的二叉查找树，能够保证在最坏情况下，查找、插入和删除操作的时间复杂度为O(log n)，从而提高HashMap的性能。 3. **扩容与再哈希**：当HashMap中的元素数量超过负载因子（默认为0.75）与容量的乘积时，HashMap会进行扩容操作。扩容后，所有元素会重新计算哈希值，并分配到新的桶中，从而减少冲突的可能性。 ```java // 伪代码示意HashMap的put操作（简化版） public V put(K key, V value) { // 计算key的哈希值，并定位到桶的位置 int hash = hash(key); int index = hash & (table.length - 1); // 检查桶中是否已有元素 if (table[index] == null) { // 桶为空，直接插入新节点 table[index] = new Node<>(key, value, null); } else { // 桶不为空，遍历链表或树 Node<K,V> e; if (table[index] instanceof TreeNode) { // 如果是红黑树，调用树的插入方法 e = ((TreeNode<K,V>)table[index]).putTreeVal(this, key, value); } else { // 如果是链表，遍历链表 for (e = table[index]; e != null; e = e.next) { // 如果找到相同的key，更新value if (e.key.equals(key)) { V oldValue = e.value; e.value = value; return oldValue; } } // 遍历完链表未找到相同key，将新节点添加到链表末尾 Node<K,V> newNode = new Node<>(key, value, table[index]); table[index] = newNode; // 检查链表长度是否超过阈值，如果是则转换为红黑树 if (链表长度 > 8) { treeifyBin(table, index); } } } // 如果插入新节点后元素数量超过阈值，进行扩容 if (++size > threshold) { resize(); } return null; } ```
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