hash是如何处理冲突的?

课堂趣事：两位张三

最新推荐文章于 2025-08-24 17:00:00 发布

最新推荐文章于 2025-08-24 17:00:00 发布 · 118 阅读

老师依据座位表寻找张三，却发现同一位置上坐着两位同学都自称是张三，引发了一段课堂上的小趣事。

摘要: 老师拿着座位表，找到张三的座位，"啊？为什么这个位置上有两人，你们谁是张三？" 阅读全文

jillzhang 2006-11-03 11:09 发表评论

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Hash冲突处理方式

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04-16

211

链地址法、再哈希法、建立公共溢出区、开放定址法

【并发】第三篇 Hash冲突的解决方法

入坑太深起不来

03-27

980

哈希（hash）是将任意长度的输入数据转化为固定长度的输出数据的算法。哈希函数会将输入数据压缩并映射为一个固定长度的哈希值，通常用一个字符串或数字来表示。哈希冲突是指两个不同的输入值在经过哈希函数计算后得到了相同的哈希值。由于哈希函数的输出长度是固定的，而输入的数据可能有无限多的可能性，所以哈希冲突是不可避免的。哈希冲突会引起一些问题，例如当使用哈希表进行数据存储时，如果有两个不同的键经过哈希函数计算得到了相同的哈希值，就会导致数据冲突，可能会导致数据丢失或覆盖。

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问题 D: Hash表-链表法解决冲突

weixin_65908362的博客

12-10

950

首先把关键字的后四位数字求和，该和对10求模，然后按照求模结果，放进存储表中对应标号的位置。（例如，求模结果是2，则这个关键字应该放在存储表中标号为2的位置）最终按行输出存储表中每一个位置内存储的关键字，如果为空，则输出#但是，不同的关键字可能会产生相同的求模结果，用链表法解决冲突。按行输出存储表中每一个位置内存储的关键字，如果为空，则输出#给定一组关键字，你需要把这组数据以规定的方法放进存储表中。第一行是一个整数n，表示接下来会输入的n个关键字。给定一个长度为10，标号为[0..9]的存储表。

简单HashTable（链表解决冲突）

硅谷海盗的博客

07-23

1125

public class Entry&lt;k, v&gt; { int capacity; Node[] no; public Entry(int n) { capacity = n; no = new Node[n]; } //链表类 class Node&lt;k, v&gt; { k ke...

数据结构--链表法解决冲突问题构造的哈希表/LRU缓存淘汰算法

qq_36047533的博客

04-16

2446

数据结构--哈希表1. 链表法解决冲突问题构造的哈希表参考链接：2. LRU缓存淘汰算法参考链接： 1. 链表法解决冲突问题构造的哈希表参考链接： https://www.cnblogs.com/lpshou/archive/2012/05/08/2490191.html 2. LRU缓存淘汰算法参考链接： https://blog.youkuaiyun.com/qq1332479771/article/...

哈希表（链地址法处理冲突）

最新发布

java专栏

08-24

898

Redis哈希冲突解决方案精要哈希冲突指不同键生成相同哈希值，Redis采用多层机制应对： 1️⃣ 链地址法：冲突键值形成链表存储，查找效率O(1)-O(n) 2️⃣ 开放寻址法：线性探测寻找空槽位，触发扩容时负载因子降至0.375 3️⃣ 双哈希函数：结合MurmurHash等算法降低冲突概率300% 4️⃣ 动态扩容：渐进式rehash迁移数据，避免服务卡顿 5️⃣ 集群分槽：16384槽位均摊，3节点可使冲突率降至33% 性能对比显示，一致性哈希使节点变更时的数据迁移量从50%降至5%，而虚拟节点策

HASH冲突处理

02-17

HASH冲突的介绍和几种解决方案，用例子来讲述冲突的处理方式。

如何解决hash冲突

09-02

这种方法结合了开放地址法和链地址法的特点，既可以利用空闲位置，又可以处理大量冲突。选择哪种解决冲突的方法取决于具体的应用场景。例如，如果数据分布均匀，开放地址法可能是好的选择；如果冲突较多，链地址法...

图解-解决哈希冲突的三种办法

z1061342204的博客

09-14

1414

是一种常用的解决哈希冲突的方法，它通过在哈希表的每个槽（位桶）中使用链表（在Java 8中，为了提高性能，链表在长度超过一定阈值时会转换成红黑树）来存储具有相同哈希值的元素。这个图展示了一个简单的哈希表，其中包含多个槽（buckets），每个槽直接存储元素，当发生哈希冲突时，会使用探查序列在表中寻找下一个空闲的槽。开放地址法的优点是空间利用率高，但缺点是删除操作复杂，需要特别标记已删除的元素，以避免在探查时误认为是空槽。是另一种解决哈希冲突的方法，它要求所有元素都存储在哈希表中，即装载因子不超过1。

hash冲突解决方案

weixin_41645232的博客

09-18

804

1、链地址法 HashMap中发生hash碰撞时使用的就是这种方法，会以链表方式存储hash冲突的元素。当链表过长的时候必须要扩容，否则查找性能随着链表的长度增长而下降。 2、开放定址法当哈希碰撞时，按照算法的特定方式去往下寻找到下一个空的散列桶。如图77跟48碰撞，按照规定的算法往下查找到槽位为20是空的，所以77会放到20的槽位上。同理，插入78时，跟77发生哈希冲突，因为77移位占了他的位置，所以78也会往后找到空的槽位，因此放到了21槽。这种方式会可能会导致哈希聚集在一起，从而导致后续更频繁

Java篇（六）

weixin_45913657的博客

07-28

159

线程上下文切换（Thread Context Switching）是指在多线程环境下，操作系统将当前正在运行的线程的上下文（包括寄存器内容、程序计数器、栈指针等）保存起来，并将另一个处于等待状态的线程的上下文加载到CPU中，使其成为当前运行的线程的过程。在多线程环境中，当一个线程的时间片用完或者发生阻塞时，操作系统会进行线程上下文切换，切换到另一个就绪的线程继续执行。这个过程涉及到保存和恢复线程的上下文，包括保存线程的执行状态、寄存器值、栈指针等信息，并加载另一个线程的上下文。

HashMap原理(二):链表+红黑树解决哈希冲突

Android Engineer.

02-28

2341

解决哈希冲突最常见的两种方法：链表法和开放寻址法。

链表法解决hash冲突

weixin_30527323的博客

10-15

851

/* @链表法解决hash冲突 * 大单元数组，小单元链表 */ #pragma once #include <string> using namespace std; template<typename map_t> struct Node { size_t key; map_t content; ...

哈希表及处理冲突的方法

一步两步先生的博客

11-20

4948

一，概念哈希法又称***散列法、杂凑法以及关键字地址计算法***等，相应的表称为哈希表。这种方法的基本思想是：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，使得p=f(k)，f称为哈希函数。创建哈希表时，把关键字为k的元素直接存入地址为f(k)的单元；以后当查找关键字为k的元素时，再利用哈希函数计算出该元素的存储位置p=f(k)，从而达到按关键字直接存取元素的目的。 ...

解决散列表冲突方法

LishcCai的博客

03-26

1万+

1 解决冲突方法1.1 链接法又叫拉链法,将具有同一散列地址的记录存储在一条线性链表中1.2 开放定址法通过对原hash函数进行修改,添加探查函数,当出现冲突时,往下一个地址写数据图中p(i)为探查函数探查函数分为以下四种: 线性探查法:(p(i)为1,2,...,...n) 二次探查法随机探查法:(p(i)为随机数) 双散列函数法使用开放...

Java之解决散列表的冲突用开放定址法和链表法

weixin_44519342的博客

02-15

420

Java之解决散列表的冲突用开放定址法和链表法

基于链表法解决冲突问题的散列表

YnnuSL的博客

04-16

1472

基于链表法解决冲突问题的散列表 /*链接法解决哈希散列碰撞问题*/ #include <stdio.h> #include <stdlib.h> #include <time.h> #include <math.h> #define N 20 //数组数量 #define Nhash 7 //哈希槽的数量 #define N_R ...

HashMap中怎么解决hash冲突？

03-12

<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。解决哈希冲突的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的方法，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。