一.什么是哈希表
散列表(Hash table,也叫哈希表),是根据键(Key)而直接访问在内存存储位置的数据结构。也就是说,它通过计算一个关于键值的函数,将所需查询的数据映射到表中一个位置来访问记录,这加快了查找速度。这个映射函数称做散列函数(哈希函数),存放记录的数组称做散列表。
二.哈希表本质
哈希表其实是一种数据结构
哈希表本质上是个数组,底层实现是在数组上然后在加工, 称 哈希表。
1.实现哈希表的方式分为:
数组+链表
数组+二叉树
2.以hashMap分析
1).可以发现hashMap是由 哈希表 实现的,
2).底层实际上是数组 [], 数组下标对应存储的是Entry(K,V)键值对
3.哈希表是怎么存储数据的
哈希表是根据KEY值通过 哈希函数 计算得到一个值,这个值是用来确定Entry要存放在哈希表哪个位置的,实际上这个值就是数组的下标值,用来确定放在数组的哪个位置上。
看图分析: 键值对 Entry<张三,100分> ,通过对key“张三”采用 哈希函数 计算得到 值0,这个值0就代表了我们应该把 Entry<张三,100分> 放到数组下标等于0的位置上。
注意:数组中0的位置存放的是一个键值对Entry对象
三.哈希冲突
哈希冲突/哈希碰撞都是一个意思
1.为什么会发生
看图理解为什么发生哈希冲突
通过上图分析得知,KEY值"张三","李四"通过哈希函数计算都得到了同一个值0,此时就产生了哈希冲突。
此时下标0的位置已经被键值对Entry<张三,100分>占用了,那李四改怎么办。
2.解决哈希冲突的办法
关于哈希冲突的解决办法有好几种,这里只介绍两种主要的方法,一个是开放寻址法,一个是拉链法。
1.开放寻址法
开放寻址法采用的方式是在数组上另外找个新位置
这里所说的开放寻址法其实简单来说就是,既然位置被占了,那就另外再找个位置,怎么找其他的位置?,其实也有很多的实现,最基本的就是既然当前位置被占用了,我们就看看该位置的后一个位置是否可用,也就是0的位置被占用了,我们就看看1的位置,如果没有被占用,那就放到这里呗,当然,也有可能2的位置也被占用了,那咱就继续往下找,看看3的位置,一次类推,直到找到空位置。
Java中的ThreadLocal就是利用了开放寻址法。
2.拉链法(hashMap就是采用此法)
1.拉链法 就是还是在原来下标0的位置上,这里采用的是链表,什么意思呢?就像图中所示,现在张三和李四都要放在0找个位置上,但是张三先来的,已经占了这个位置,待在了这个位置上了,那李四呢?解决办法就是链表,这时候这个0的位置存放的不单单是之前的那个Entry了,此时的Entry还额外的保存了一个next指针,这个指针指向数组外的另外一个位置,将李四安排在这里,然后张三那个Entry中的next指针就指向李四的这个位置,也就是保存的这个位置的内存地址,如果还有冲突,那就把又冲突的那个Entry放在一个新位置上,然后李四的Entry中的next指向它,这样就形成了一个链表。
2.当冲突过多的时候,这块的链表会变得比较长 ,拿java集合类中的HashMap来说,如果这里的链表长度大于等于8的话,链表就会转换成树结构,当然如果长度小于等于6的话,就会还原链表。以此来解决链表过长导致的性能问题。
3.这样设计是因为中间有个7作为一个差值,来避免频繁的进行树和链表的转换,因为转换频繁也是影响性能
4.哈希表的扩容
当初始数组(哈希表) 被占用的位置比较多的时候,出现哈希冲突的概率同时会增高,所以需要进行扩容。
比如HashMap,HashMap构造一个具有默认初始容量为16和加载因子为0.75(16*0.75容量就会增加容量,不会等到达16)的空HashMap。当它当前的容量占总容量的百分之七十五的时候就需要扩容了。
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的意思是:因为数组扩大了,所以一般哈希函数也会有变化,这里的Hash也就是把之前的数据通过新的哈希函数计算出新的位置来存放。
5.读取哈希表数据
比如现在要通过“李四”来查找学生的成绩,我们首先通过KEY“李四”利用哈希函数得出位置0,然后我们就去数组下标位置0get数据,拿到这个Entry之后我们需要看看这个Entry的key是不是我们的KEY“李四”,发现是“张三”,这不是我们要的key,然后根据这个Entry的next知道下一给位置,在比较key,成功找到“李四”。
对于开放寻址那种也是这个思路,先确定到这个位置,然后再看这个位置上的key是不是我们要的,如过不是那就看看下一个位置的。
6.哈希函数是核心
设计哈希函数的几种方法
比如有直接定址法,数字分析法,折叠法,随机数法和除留余数法等等
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