129.Rehashing-重哈希（中等题）_hash 中等题-优快云博客

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本文介绍了一种在哈希表存储元素过多时进行容量扩增并重新安排哈希值的方法——重哈希。通过示例详细展示了如何将哈希表容量加倍，并重新分布链表中的元素，以解决哈希冲突问题。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

重哈希

题目

哈希表容量的大小在一开始是不确定的。如果哈希表存储的元素太多（如超过容量的十分之一），我们应该将哈希表容量扩大一倍，并将所有的哈希值重新安排。假设你有如下一哈希表：

size=3, capacity=4

哈希函数为：
```
int hashcode(int key, int capacity) {
return key % capacity;
}
```
这里有三个数字9，14，21，其中21和9共享同一个位置因为它们有相同的哈希值1(21 % 4 = 9 % 4 = 1)。我们将它们存储在同一个链表中。
重建哈希表，将容量扩大一倍，我们将会得到：

size=3, capacity=8

给定一个哈希表，返回重哈希后的哈希表。

注意事项
哈希表中负整数的下标位置可以通过下列方式计算：
C++/Java：如果你直接计算-4 % 3，你会得到-1，你可以应用函数：a % b = (a % b + b) % b得到一个非负整数。
Python：你可以直接用-1 % 3，你可以自动得到2。
样例

给出 [null, 21->9->null, 14->null, null]
返回 [null, 9->null, null, null, null, 21->null, 14->null, null]
题解

/**
 * Definition for ListNode
 * public class ListNode {
 *     int val;
 *     ListNode next;
 *     ListNode(int x) {
 *         val = x;
 *         next = null;
 *     }
 * }
 */
public class Solution {
    /**
     * @param hashTable: A list of The first node of linked list
     * @return: A list of The first node of linked list which have twice size
     */    
    public ListNode[] rehashing(ListNode[] hashTable) {
        ListNode[] reHashTable = new ListNode[hashTable.length * 2];
        for (int i=0;i<hashTable.length;i++)
        {
            if (hashTable[i] != null)
            {
                ListNode node = hashTable[i];
                while (node != null)
                {
                    int hc = (node.val % reHashTable.length + reHashTable.length) % reHashTable.length;
                    if (reHashTable[hc] == null)
                    {
                        reHashTable[hc] = new ListNode(node.val);
                    }
                    else
                    {
                        ListNode dummy = reHashTable[hc];
                        while (dummy.next != null)
                        {
                            dummy = dummy.next;
                        }
                        dummy.next = new ListNode(node.val);
                    }
                    node = node.next;
                }
            }
        }

        return reHashTable;
    }
};