哈希表冲突

最新推荐文章于 2024-10-25 11:32:07 发布
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#java #开发语言 #后端

哈希表是啥子？

1、哈希表其实也叫散列表，两个是一个玩意，英文是Hash Table

2、哈希表是一个数据结构

在这里插入图片描述

 哈希冲突

当有两个不同key值经过哈希函数计算后，得到同一个下标，那么它们就存在在同一个桶里，那么就会产生哈希冲突。实际中冲突是不可避免的，只能通过改进哈希函数的性能来减少冲突。

解决哈希冲突的方法

1.开放寻址法

 简单来说，就是当你的位置被占了之后，你就只能再另换位置，那就可以看下一位（下一个桶）是否被占，如果没有就存在这个桶中，如果被占，那就再查找下一个位置，以此类推，直到找到空位置为止。

但这个有个问题，当你一直找不到空位置（但是实际情况是位置不会被占光的，因为有一定量的位置被占了的时候就会发生扩容），该怎么办呢？

这个时候就需要用到扩容了，而且这个扩容也不是简单的把数组扩大，而是新创建一个数组是原来的2倍，然后把原数组的所有Entry都重新Hash一遍放到新的数组。

重新Hash？ 也就是当你扩容之后，哈希函数就会发生变化，这里的hash就会通过新的哈希函数来计算出新的位置来存放。

2.拉链法(HashMap的冲突处理方式

 简单来说，就是当你位置被占之后，不会再找其他位置进行插入，而是我就要放在这个 位置，这个时候就会生成一个链表，这个时候这个位置不单单只是entry了还有next指针，这个指针指向另外一个位置，（指向的是这个位置的内存地址）。如果还有冲突，那么就继续把那个新的entry放在新的位置上，将这个李四的next指向它。这样就形成一个链表。

但是这里有一个问题，当我们这个链表存入的entry过多，也就是冲突太多，链表就会变得很长，就会导致性能问题，所以在hashmap中，解决了这个问题，也就是当你这个链表的长度大于等于8之后，这个链表就会转化成红黑树，当减小到6之后又会还原到链表。          

哈希函数是核心

当一个哈希函数设计好之后，能很大地提升性能。如果设计不好，就会一直发生冲突，一直撞。

设计哈希函数的方法：直接定址法，数字分析法，折叠法，随机数法和除留余数法

张九日。
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C# 数据结构哈希表冲突解决策略详解：5种方法全面解析
java专栏
10-04 815
哈希表冲突是指两个或多个不同的键值通过哈希函数计算后，映射到同一个哈希位置的情况。冲突是不可避免的，因此需要有效的解决策略来处理。
哈希表冲突解决方法详解 [使用C++实现]
PixelShadeZ的博客
08-26 287
但是，由于哈希表中的元素需要被存储在一个数组中，如果不同的元素映射到了相同的位置，就会发生冲突。双重散列法是指使用两个不同的哈希函数来计算位置，如果第一个哈希函数计算得到的位置已经被占用，则使用第二个哈希函数重新计算位置。以上就是哈希表中常见的冲突解决方法，不同的解决方法适用于不同的场景。链地址法是指在哈希表中每个元素都对应一个链表，当发生冲突时，将新元素插入对应位置的链表中。二次探测法是指从冲突位置开始，按照某个规律查找下一个空闲位置。线性探测法是指从冲突位置开始，依次往下查找第一个空闲的位置。
哈希表及处理冲突的方法
wangwei249的博客
04-14 1万+
一。哈希函数和哈希冲突的基本概念 1.哈希函数：   哈希法又称散列法、杂凑法以及关键字地址计算法等，相应的表成为哈希表。   基本思想：首先在元素的关键字K和元素的位置P之间建立一个对应关系f，使得P=f(K),其中f成为哈希函数。             创建哈希表时，把关键字K的元素直接存入地址为f(K)的单元；查找关键字K的元素时利用哈希函数计算出该元素的存储位置P=f(K
哈希表的冲突处理
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04-21 549
1、链地址法(拉链法) 指把所有的冲突关键字存储在一个线性链表中，这个链表由其散列地址唯一标识。 。首先来看使用拉链法解决哈希冲突的几个操作： ①插入操作：在发生哈希冲突的时候，我们输入域的关键字去映射到位桶（实际上是实现位桶的这个数据结构，链表或者红黑树）中去的时候，我们先检查带插入元素x是否出现在表中，很明显，这个查找所用的次数不会超过装载因子（n/m:n为输入域的关键字个数，m为位桶的...
详细版:哈希表（Hash Table)哈希冲突及其解决方法
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10-25 1108
哈希冲突是哈希表使用中不可避免的问题，但通过合理的解决方法，可以有效地管理和缓解冲突的影响。链地址法和开放地址法是两种主要的冲突解决策略，各有优缺点，大家需要根据具体应用场景和需求选择合适的方法。希望你喜欢这篇文章！如果有更多问题，欢迎随时提问。
哈希表、哈希冲突解决办法
baboon_chen
11-27 1416
我们知道，普通数组能够直接寻址，在O(1)时间内能访问到数组中的任意位置。它需要足够大的空间，为每一个关键字保留一个位置。当关键字取值的范围很大，储存空间又有限时，能不能同样用数组的形式实现O(1)查找？哈希表(Hash Table)就是这样的数据结构，当实际储存的关键字集合，比所有可能的关键字的全集小许多时，使用一个长度有限的数组去储存这些关键字，从而节省大量的空闲空间。它也被称作为散列表，因为它的键是分散存储在数组中的。如图，黄色区域为键的全集，范围为0~99，绿色区域为实际存储的键。
hash 冲突处理
master-dragon的专栏
08-21 523
http://www.360doc.com/content/14/0721/09/16319846_395862328.shtml
哈希表及处理冲突的方法.doc
02-08
哈希表及处理冲突的方法 哈希法是一种用于快速查找和存储数据的方法，通过将关键字转换为哈希地址来实现快速查找和存储。哈希法的基本思想是：首先在元素的关键字 k 和元素的存储位置 p 之间建立一个对应关系 f，...
哈希表冲突处理方案--python版
xymdsg的博客
03-30 2575
哈希表冲突处理方案–python版 面试虐我千百遍，我待面试如初恋！不去面试一下真不知道自己有多水。 哈希表 哈希表是一种数据结构，python中的dict类就是通过哈希表来实现的。在哈希表中映射关系支持使用键作为索引的抽象：假设在一个映射中含有n​n​n​个元组，对于一些N≥n​N\geq n​N≥n​情况，使用范围在(0,N−1)​(0,N-1)​(0,N−1)​的整数作为键，因此可以使用长度...
【数据结构笔记40】哈希表冲突处理方法：开放地址法（线性探测、平方探测、双散列、再散列），分离链接法
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两种解决哈希表冲突的思想。
哈希表以及哈希冲突
weixin_67807492的博客
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我们在前面讲解了TerrMap（Set）的底层是一个搜索二叉树，同时Set和Map还存在HashSet（Map）类，但是HahsMap（Set）到底是什么呢？本章来详细介绍以下。
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哈希表/哈希冲突及解决方法（较全）
不算太晚
08-06 9806
前导（题外话）： 关于哈希函数的选取，可以参见这篇文章，另外常见的字符串哈希函数及c++代码实现可以看这里 主要有：常用的字符串Hash函数还有ELFHash，APHash等等，都是十分简单有效的方法。这些函数使用位运算使得每一个字符都对最后的函数值产生影响。另外还有以MD5和SHA1为代表的杂凑函数，这些函数几乎不可能找到碰撞。 常用字符串哈希函数有BKDRHash，APHash，DJBHash，JSHash，RSHash，SDBMHash，PJWHash，ELFHash等等。 BKDRHash无论是在实
浅谈哈希冲突
skjhieidf的博客
08-15 446
写在前面 hashTable : 1:此类实现一个哈希表，该哈希表将键映射到相应的值。任何非 null 对象都可以用作键或值。 2:Hashtable 的实例有两个参数影响其性能：初始容量 (默认11)和加载因子(默认0.75)。容量 是哈希表中桶 的数量，初始容量 就是哈希表创建时的容量。注意，哈希表的状态为 open：在发生“哈希冲突”的情况下，单个桶会存储多个条目，这些条目必须按顺序搜索。加载因子 是对哈希表在其容量自动增加之前可以达到多满的一个尺度。初始容量和加载因子这两个参数只是对该实现的提
哈希表构造与冲突处理
ai_miracle的博客
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1.理解哈希表       在线性表、树等数据结构中，存储元素的位置是随机的，和元素本身不存在确定的关系，因此在查找元素时，需要进行比较，在这种比较的查找机制中，结果有大于、等于和小于，查找效率依赖于过程中比较的次数。       在理想的情况下不需要进行比较，一次存取便能得到所查元素。因此，需要在元素和元素存储位置之间建立一个确定的对应关系F，使得对于每一个元素K，有相应的存储位置F（K）对...
【数据结构之哈希表（一）】 解决哈希冲突的四种办法（举例推演）
weixin_43621681的博客
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解决哈希冲突的四种方法导语（一）开放定址法（1）线性探查法（2）线性补偿探查法（3）随机探测（4）二次探查（二）再哈希法（三）链地址法（四）建立公共溢出区结束语 导语 哈希表是我们在开发中经常使用到的一种数据结构。它的结构也决定了它不可避免地会产生冲突。那么，如何解决哈希冲突呢？ 我搜索了一些资料，如今结合自己的理解做一个学习记录。 我们先给出一个产生哈希冲突的例子： （16、25、3、29、5...
哈希冲突的详细解释
Flying_Fish_roe的博客
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哈希冲突（Hash Collision）是指在使用哈希表（如HashMapHashtable）进行数据存储时，不同的输入（键）通过哈希函数映射到同一个哈希值（hash value）或者同一个哈希表索引位置的情况。换句话说，即使两个键是不同的，它们的哈希值可能相同，导致它们在哈希表中存储时被分配到同一个存储位置（或桶）中，这就是哈希冲突。
哈希表冲突解决方案：开放寻址 vs 链地址法，哈希表冲突是什么意思
最新发布
04-03
<think>好的，我需要回答用户关于哈希表冲突解决方案的问题，特别是开放寻址法和链地址法，还要解释哈希表冲突的含义。让我先理清思路。 首先，用户可能已经了解哈希表的基本概念，但需要更深入的解释。我应该从哈希冲突的定义开始，明确什么是冲突，为什么会发生。然后比较两种主要的解决方法：开放寻址法和链地址法。要详细说明两者的工作原理、优缺点，以及适用场景。 我需要确保术语准确，比如“开放寻址法”和“链地址法”的正确描述。可能需要用例子来说明，比如链地址法中使用链表，而开放寻址法中的线性探测。还要提到其他变种，比如二次探测或双重哈希，但不需要太深入，以免用户混淆。 注意用户可能对时间复杂度感兴趣，所以应该比较两种方法在不同情况下的性能。例如，链地址法在负载因子高时仍能保持较好的性能，而开放寻址法可能需要更严格的负载控制。 另外，用户之前的对话中提到了哈希表冲突的解决方案，所以需要保持一致性，可能引用之前的例子，比如开放寻址和链地址法，但这次要更详细。需要检查之前的回答是否有提到这些内容，避免重复，同时补充更多细节。 还要确保语言通俗易懂，避免过于技术化，但保持专业性。使用中文，结构清晰，分点说明，可能用列表或对比表格来帮助理解。最后总结两者的选择依据，帮助用户根据实际情况做出决策。 需要注意用户可能的问题点，比如为什么会有不同的解决方法，各自的优缺点是什么，实际应用中如何选择。提前预判这些问题，并在回答中覆盖。同时，避免使用复杂公式，但必要时可以用简单的数学表达式，比如负载因子的计算，使用$...$格式。 最后，检查是否符合之前系统级指令的要求，如行内公式用$...$，独立公式用$$...$$，结构清晰，使用中文等。确保没有语法错误，信息准确可靠。</think>### 哈希表冲突详解与解决方案对比 #### 一、哈希表冲突的定义 哈希表冲突（Hash Collision）指**不同键值（key）通过哈希函数计算后得到相同的存储位置**。例如： - 假设哈希函数为 $h(key) = key \% 10$ - 插入 $key=15$ 和 $key=25$ 时，$h(15)=5$ 和 $h(25)=5$，此时两个键值会争夺索引5的位置 $$ \text{冲突概率} \propto \frac{\text{数据量}}{\text{哈希表容量}} \quad (\text{即负载因子} \lambda = \frac{n}{m}) $$ --- #### 二、核心解决方案对比 | **特性** | **开放寻址法 (Open Addressing)** | **链地址法 (Chaining)** | |-------------------|----------------------------------------------------|-----------------------------------------------------| | **存储结构** | 所有元素直接存储在哈希表数组内 | 数组每个槽位挂载链表/红黑树 | | **探测方式** | 线性探测/二次探测/双重哈希 | 无探测，直接链表追加 | | **查找时间复杂度** | 最佳$O(1)$，最差$O(n)$（全表遍历） | 最佳$O(1)$，最差$O(k)$（$k$为链表长度） | | **空间利用率** | 负载因子需保持$\lambda < 1$（通常$\lambda \leq 0.7$） | 可接受$\lambda > 1$（链表可无限延伸） | | **实现复杂度** | 需要处理多种冲突情况 | 数据结构简单 | --- #### 三、开放寻址法详解 1. **工作原理** 当发生冲突时，按预定规则寻找下一个可用槽位： - **线性探测**：$h'(key) = (h(key) + i) \% m$ （$i=1,2,3...$，易产生聚集现象） - **二次探测**：$h'(key) = (h(key) + c_1i + c_2i^2) \% m$ （缓解聚集，但可能无法遍历全表） - **双重哈希**：$h'(key) = (h_1(key) + i \cdot h_2(key)) \% m$ （最均匀的探测方法） 2. **代码示例** ```c // 线性探测插入算法 #define TABLE_SIZE 100 int hash_table[TABLE_SIZE]; void insert(int key) { int index = key % TABLE_SIZE; while (hash_table[index] != -1) { // -1表示空槽 index = (index + 1) % TABLE_SIZE; } hash_table[index] = key; } ``` 3. **典型应用场景** - 缓存系统（如CPU缓存） - 内存受限的嵌入式系统 - 需要数据局部性的场景 --- #### 四、链地址法详解 1. **工作原理** 每个哈希槽位维护一个链表，冲突元素直接追加到链表末端： $$ \text{操作复杂度} = \begin{cases} O(1) & \text{（哈希计算）} \\ O(k) & \text{（链表遍历，k为冲突元素数量）} \end{cases} $$ 2. **优化变种** - **链表→红黑树**（Java HashMap的优化，当链表长度>8时转换） - **动态扩容**（当$\lambda > threshold$时重建哈希表） 3. **代码示例** ```c // 链式节点结构 typedef struct Node { int key; struct Node *next; } Node; Node* hash_table[TABLE_SIZE]; void insert(int key) { int index = key % TABLE_SIZE; Node *new_node = malloc(sizeof(Node)); new_node->key = key; new_node->next = hash_table[index]; hash_table[index] = new_node; } ``` 4. **典型应用场景** - 数据库索引 - 高级语言标准库（如Python字典） - 高负载因子场景（$\lambda > 0.9$） --- #### 五、选择策略 | **考量维度** | **选择开放寻址法** | **选择链地址法** | |--------------------|---------------------------------------|-------------------------------------| | 内存限制 | ✅ 内存紧凑，无额外指针开销 | ❌ 需要存储指针 | | 数据规模动态变化 | ❌ 扩容成本高 | ✅ 链表易扩展 | | 缓存友好性 | ✅ 数据连续存储 | ❌ 链表节点可能分散 | | 并发安全需求 | ❌ 探测过程易产生竞争 | ✅ 分段锁易实现 | --- #### 六、实战建议 1. **开放寻址法适用场景** - 数据总量可预估 - 追求极致存取速度 - 例如：实时交易系统的订单缓存 2. **链地址法适用场景** - 数据规模变化剧烈 - 需要高负载容忍度 - 例如：Web服务器的会话管理 3. **混合方案案例** Redis字典结合两种方法： - 初始使用链地址法 - 当哈希表扩容时转为开放寻址法 通过理解这两种方法的底层机制，开发者可根据实际场景选择最优解，必要时可参考Linux内核的`hlist`（双头链表）或Java的`ConcurrentHashMap`分段锁实现。
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