解决Hash冲突的方法总结

本文介绍了四种常见的哈希冲突处理方法:开放地址法、再哈希法、链地址法及建立公共溢出区。开放地址法包括线性探测再散列、二次探测再散列和伪随机探测再散列等;再哈希法通过使用多个哈希函数解决冲突;链地址法则将冲突的元素以链表形式存储;公共溢出区则是为冲突元素提供额外存储空间。

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Hash碰撞冲突
我们知道,对象Hash的前提是实现equals()和hashCode()两个方法,那么HashCode()的作用就是保证对象返回唯一hash值,但当两个对象计算值一样时,这就发生了碰撞冲突。如下将介绍如何处理冲突,当然其前提是一致性hash。

1.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。

2.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

3.链地址法(拉链法)
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

4.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。

拉链法的优缺点:
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,拉链法中增加的指针域可忽略不计,因此节省空间;
④在用拉链法构造的散列表中,删除结点的操作易于实现。只要简单地删去链表上相应的结点即可。而对开放地址法构造的散列表,删除结点不能简单地将被删结 点的空间置为空,否则将截断在它之后填人散列表的同义词结点的查找路径。这是因为各种开放地址法中,空地址单元(即开放地址)都是查找失败的条件。因此在 用开放地址法处理冲突的散列表上执行删除操作,只能在被删结点上做删除标记,而不能真正删除结点。
缺点:
指针需要额外的空间,故当结点规模较小时,开放定址法较为节省空间,而若将节省的指针空间用来扩大散列表的规模,可使装填因子变小,这又减少了开放定址法中的冲突,从而提高平均查找速度。
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作者:zeb_perfect 
来源:优快云 
原文:https://blog.youkuaiyun.com/zeb_perfect/article/details/52574915 
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<think>好的,我现在要回答用户关于HashMap如何解决哈希冲突的问题。首先,我需要回顾一下自己对这个问题的了解。HashMap是Java中常用的数据结构,基于哈希表实现,用于存储键值对。哈希冲突是指不同的键通过哈希函数计算得到相同的哈希值,导致它们需要存储在同一个位置的情况。解决哈希冲突方法主要有开放寻址法和链地址法,而Java的HashMap采用的是链地址法。 接下来,我需要确认这个理解是否正确。查阅资料发现,Java的HashMap确实使用链地址法,不过在Java 8之后,当链表长度超过一定阈值时,会转换为红黑树,以优化查询性能。这一点可能用户没有提到,但作为补充信息可能会有帮助。 然后,用户可能想知道具体的实现细节,比如哈希函数的设计、如何处理冲突,以及为什么选择链地址法而不是其他方法。需要解释链地址法的基本原理,即在每个哈希桶中维护一个链表(或红黑树),所有哈希值相同的键值对都存储在这个链表中。当发生冲突时,新的元素会被添加到链表的末尾,或者当链表过长时转换为红黑树。 同时,可能需要提到负载因子(load factor)的作用,它决定了何时进行扩容。默认负载因子是0.75,当哈希表中的条目数超过负载因子与容量的乘积时,哈希表会进行扩容,减少冲突的概率。扩容的过程是重新计算所有键的哈希值,并分配到新的桶中,这也有助于分散冲突。 另外,哈希函数的质量也很重要,好的哈希函数可以减少冲突的发生。HashMap中的哈希函数通过对键的hashCode()进行二次处理(扰动函数)来增加哈希值的随机性,比如将高位的特征也参与到低位的计算中,从而减少因为低位相同导致的冲突。 可能用户还想了解其他解决冲突方法,比如开放寻址法中的线性探测、二次探测等,但需要明确说明HashMap没有采用这些方法,而是选择了链地址法,并解释为什么链地址法更适合HashMap的使用场景,比如处理高冲突情况下的效率问题,以及红黑树优化长链表查询的优势。 此外,需要注意在Java不同版本中的实现差异,比如Java 8之前的版本只使用链表,而Java 8之后引入了红黑树,这是为了应对哈希碰撞攻击,当大量键被映射到同一个桶时,链表查询的时间复杂度会退化为O(n),而红黑树可以保持O(log n)的时间复杂度。 最后,可能需要给出一个简单的例子,说明当两个键的哈希值相同时,它们会被放在同一个桶的链表或树中,这样在查找时,先通过哈希找到桶,再遍历链表或树来找到具体的键值对。 总结回答的结构应该是先解释哈希冲突的概念,然后详细说明HashMap使用的链地址法,包括链表和红黑树的转换,负载因子和扩容机制,哈希函数的优化,以及不同版本的实现差异。同时,对比其他方法如开放寻址法,说明为什么选择链地址法,并可能给出示例代码或流程图帮助理解。 在组织语言时,要保持清晰,分点说明,确保用户能够逐步理解每个部分的作用和原理。避免使用过于专业的术语,或者在使用时进行解释,确保回答易于理解。同时,检查是否有遗漏的重要点,比如线程安全问题(虽然用户没问,但可能相关),不过根据问题范围,可能不需要涉及。</think>在Java的`HashMap`中,主要通过以下方法解决哈希冲突: --- ### **一、核心方法:链地址法(Separate Chaining)** 1. **基本实现原理** - 每个哈希桶(bucket)中存储一个链表(或红黑树)。 - 当不同的键(key)通过哈希函数计算出相同的哈希值时,这些键值对会被放入同一个桶的链表中。 **示例**: ```java // 假设 key1 和 key2 的哈希值相同(hash冲突) map.put(key1, value1); // 存入桶的链表头 map.put(key2, value2); // 添加到同一桶的链表中 ``` 2. **红黑树优化(Java 8+)** - 当链表长度超过阈值(默认8)时,链表会转换为红黑树,将查询时间复杂度从$O(n)$优化到$O(\log n)$。 - 当红黑树节点减少到阈值以下(默认6)时,恢复为链表。 --- ### **二、辅助优化手段** 1. **扰动函数(Hash Function)** - 对键的`hashCode()`进行二次处理,混合高位和低位特征,减少哈希碰撞概率。 **Java实现**: ```java static final int hash(Object key) { int h; return (key == null) ? 0 : (h = key.hashCode()) ^ (h >>> 16); } ``` 2. **动态扩容(Resize)** - 当元素数量超过阈值(`容量 × 负载因子`,默认负载因子0.75)时,哈希表扩容为原来的2倍。 - 扩容后重新计算键的哈希位置,分散冲突。 --- ### **三、对比其他冲突解决方式** | 方法 | 实现原理 | 缺点 | HashMap的选择原因 | |----------------|----------------------------|-----------------------------|----------------------------| | **开放寻址法** | 线性探测/二次探测寻找空桶 | 易产生聚集现象,扩容成本高 | 链表更灵活,避免探测开销 | | **再哈希法** | 使用多个哈希函数 | 计算成本高,实现复杂 | 扰动函数已足够高效 | --- ### **四、操作流程示例** 以插入数据为例: 1. 计算键的哈希值:`hash = hash(key)` 2. 定位桶位置:`index = (n - 1) & hash`(n为桶数量) 3. 插入链表/红黑树: - 若桶为空,直接插入新节点。 - 若桶非空,遍历链表/树: - 发现相同键则更新值。 - 无相同键则追加到链表尾部(或插入红黑树)。 --- ### **五、实际应用建议** 1. **自定义对象作为键时**: - 必须正确重写`equals()`和`hashCode()`方法,确保哈希值分布均匀。 - **错误示例**: ```java // 未重写hashCode(),导致所有实例哈希值不同 class BadKey { private int id; // 省略hashCode()和equals() } ``` 2. **高并发场景**: - 使用`ConcurrentHashMap`替代,避免链表/Tree结构调整时的线程安全问题。 --- ### **总结** `HashMap`通过**链地址法+红黑树**解决哈希冲突,辅以**扰动函数优化哈希分布**和**动态扩容降低碰撞概率**,在时间复杂度与空间效率之间取得了平衡。
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