C++高频面试知识总结 part3

本文详细探讨了哈希表的快速查找原理,冲突解决方法(链式法和开放地址法),以及Redis中哈希表的扩容策略,特别是强调了渐进式扩容如何保证数据访问的正确性,避免一次性大规模操作对性能的影响。

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1.哈希表为什么快?

哈希表(Hash table,也叫散列表),是根据关键码值(Key value)而直接进行访问的数据结构。也就是说,它通过把关键码值映射到表中一个位置来访问记录,以加快查找的速度。相对于传统的线性查找,需要查找一个数组的元素,需要遍历整个数组,如果存在就返回.

而通过hash表,就能够大幅度的提高查找的效率.

2.哈希冲突解决方法

链式解决法:将所有哈希地址相同的记录都链接在同一链表中。这样,即使多个数据项具有相同的哈希值,它们也会被存储在同一个链表中,从而解决了冲突。当需要查找某个数据时,首先通过哈希函数计算出其哈希地址,然后在对应的链表中查找即可。比方说当20经过映射后已经存放到了table的0号位置, 则当60进来时,我们只需要设置一个指针让40指向60链式的去存储,就可以去避免冲突.
在这里插入图片描述

开放地址------线性勘测法:如果遇到冲突就往下一个位置寻找空位.遇到冲突,新位置=原始位置+i(i是冲突的次数)
假设数字关键字有 15 2 38 28 4 12 数组大小为13 下标=关键字%数组大小
则就会变成如下顺序去存储
在这里插入图片描述
开放地址------平方勘测法:线性勘测法会让数据可能会让数据扎堆,而平方勘测法

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