哈希表是什么

最新推荐文章于 2025-09-25 14:04:52 发布

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#散列表 #数据结构 #java #哈希表

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本文详细介绍了哈希表的基本概念，包括其作为数据结构的工作原理、如何存储数据并解决哈希冲突，重点讲解了Java HashMap的实现。讨论了开放寻址法和拉链法，以及哈希表的扩容策略和数据查找过程。

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。