hash哈希冲突的解决

哈希冲突解决方法
最新推荐文章于 2025-09-09 17:58:23 发布
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哈希冲突的解决

有两种办法

1.拉链法，其实就是把冲突的对象放入一个单链表中，java中的hashmap就是使用的这种办法

2.开地址法 就是通过一定的算法二次指定位置

 

https://blog.youkuaiyun.com/lyp_558/article/details/49499035

哈希冲突详解：5种常见解决方案及性能对比_副本
AI 算法实战派
06-03 1111
哈希表是计算机科学中最重要且广泛应用的数据结构之一，它能够在平均情况下实现O(1)时间复杂度的查找、插入和删除操作。然而，哈希冲突是使用哈希表时不可避免的问题。本文旨在全面解析哈希冲突的产生原因、影响以及各种解决方案的实现细节和性能特点。本文将首先介绍哈希表的基本概念和工作原理，然后详细分析五种常见的哈希冲突解决方案，包括它们的实现方式、性能特点和适用场景。最后，我们将通过实际代码示例和性能对比，帮助读者理解如何在实际应用中选择合适的冲突解决方案。哈希表(Hash Table)
哈希冲突详解：5种常见解决方案及性能对比
AI 算法实战派
05-26 927
哈希表是计算机科学中最重要且广泛应用的数据结构之一，几乎存在于所有现代编程语言的标准库中。然而，哈希冲突问题一直是影响哈希表性能的关键因素。本文旨在全面解析哈希冲突的各种解决方案，帮助读者深入理解其工作原理和适用场景。本文将首先介绍哈希表的基本概念，然后详细讲解5种哈希冲突解决方案，包括它们的实现原理、代码示例和性能分析。最后，我们将比较这些方法的优缺点，并提供实际应用中的选择建议。哈希表(Hash Table)：一种通过键(key)直接访问值(value)的数据结构。
哈希冲突及四种解决方法
好奇心大爆炸
04-15 2536
原文链接https://www.cnblogs.com/higerMan/p/11907117.html 哈希冲突的产生原因 哈希是通过对数据进行再压缩，提高效率的一种解决方法。但由于通过哈希函数产生的哈希值是有限的，而数据可能比较多，导致经过哈希函数处理后仍然有不同的数据对应相同的哈希值。这时候就产生了哈希冲突。 产生哈希冲突的影响因素 装填因子（装填因子=数据总数 / 哈希表长）、哈希函数、处...
S20 哈希冲突 解决的四种方法
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wt20050610的博客
09-09 984
实际开发中，链地址法因性能稳定、灵活度高，是最常用的冲突处理方式；开放地址法和再散列函数法适用于内存受限场景；公共区溢出法仅在冲突率极低的简单场景中使用。选择时需结合 “内存开销”“冲突率”“实现复杂度” 三个核心因素，优先保证哈希地址分布均匀，降低冲突概率。
哈希冲突
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Juliussss
06-09 1万+
问题一、什么是哈希冲突 由于哈希算法被计算的数据是无限的，而计算后的结果范围有限，因此总会存在不同的数据经过计算后得到的值相同，这就是哈希冲突。（两个不同的数据计算后的结果一样） 问题二、如何解决哈希冲突 1、开放地址法（再散列法） 线性探查法 平方探查法 双散列函数探查法 2、链地址法（拉链法） 3、再哈希法 4、创建公共溢出区 详细解释： 1、开放地...
哈希冲突解决的几种方式
2203_75565612的博客
03-26 1255
对于开放定址法，在我们设计的哈希表中我们需要严格监控负载因子的大小，应该严格限制在0.7-0.8以下，比如Java的系统库限制了负载因子的大小严格为0.75，当负载因子过高时我们可以通过增大哈希表的数组大小来调整负载因子。我们将降低冲突率的方式大概分为两大类，一类是通过前期合理的设计，尽可能的避免哈希冲突的发生，一类是在哈希冲突发生后想办法去存储原来的数值减少哈希冲突带来的危害。我们认为哈希表的冲突率是不高的，冲突个数是可控的，也就是每个桶中的链表的长度是一个常数。，先通过哈希函数计算哈希地址，下标为。
Java进阶—哈希冲突的解决
tanmoney的博客
03-23 1561
哈希函数：哈希函数是一种将输入数据(键)映射到固定大小范围的输出值(哈希值)的函数。哈希函数通常用于存储 数据存储和检索领域，例如哈希表中。哈希表：哈希表(Hash Table)，也成为哈希映射(Hash Map)或字典（Dictionary），是一种常见的数据结构，用于实现关联数组，它可以将键映（Key）射到值(Value)哈希冲突：由于哈希算法被计算的数据是无限的，而计算后的结果范围有限，当两个或更多键被哈希函数映射到相同的索引位置时，就会发生哈希冲突。
【C++】哈希详解--哈希冲突解决办法
风铃的博客
04-08 2538
文章目录1.哈希概念2.哈希碰撞（哈希冲突）2.1哈希冲突产生原因2.1.1哈希函数设计原则2.1.2常见哈希函数2.2 处理哈希冲突的方法1.闭散列定义1.1线性探测1.2二次探测哈希负载因子2.开散列1.定义2.实现3.扩容3.开散列与闭散列比较 1.哈希概念 顺序结构以及平衡树中，元素关键码与其存储位置之间没有对应的关系，因此在查找一个元素时，必须要经过关键码的多次比较。 顺序查找时间复杂度为O(N)，平衡树中为树的高度，即O(log2N )，搜索的效率取决于搜索过程中元素的比较次数。 所以我们期待
哈希表相关概念、hash函数、hash冲突解决方案、代码示例
01-15
理解哈希函数的构造方法和冲突解决策略是设计和使用哈希表的关键，这对于优化算法和提升软件性能具有重要意义。无论是在字典、集合、去重等基本数据结构的实现，还是在字符串匹配、数据压缩、拼写检查等复杂应用场景...
哈希冲突、哈希冲突的解决方法
干货小抽屉
05-13 774
首先，什么是哈希表？什么又是哈希冲突？ ①哈希表是基于数组的一种存储方式.它主要由哈希函数和数组构成。当要存储一个数据的时候，首先用一个函数计算数据的地址，然后再将数据存进指定地址位置的数组里面。这个函数就是哈希函数，而这个数组就是哈希表。 ②哈希冲突是指哈希函数算出来的地址被别的元素占用了，也就是，这个位置有人了。好的哈希函数会尽量避免哈希冲突。 那么发生了哈希冲突，要怎么解决呢？ 解决哈希冲突有以下几种方法： ①开放定址法： 这种方法也称再散列法，其基本思想是：当关键字key的哈希地址p=H（key
哈希冲突的四种解决方法！！
qq_40425140的博客
08-06 2355
解决哈希冲突的四种方法 1.开放地址方法 　　（1）线性探测 　　　按顺序决定值时，如果某数据的值已经存在，则在原来值的基础上往后加一个单位，直至不发生哈希冲突。　 　　（2）再平方探测 　　　按顺序决定值时，如果某数据的值已经存在，则在原来值的基础上先加1的平方个单位，若仍然存在则减1的平方个单位。随之是2的平方，3的平方等等。直至不发生哈希冲突。 　　（3）伪随机探测 　　　按顺序决定值时，如果某数据已经存在，通过随机函数随机生成一个数，在原来值的基础上加上随机数，直至不发生哈希冲突。
哈希冲突详解
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03-07 478
哈希冲突详解
浅谈哈希冲突
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08-15 463
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
什么是Hash冲突
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09-13 2056
在哈希表中，不同的关键字值对应到同一个存储位置的现象。即两个不同对象的HashCode相同，这种现象称为hash冲突。
hash冲突是什么？
闲来垂钓碧溪上的博客
06-30 277
当我们在一堆数据中查找一个元素时，使用普通方法得到的时间复杂度是O(N)，使用搜索树的时间复杂度为O(logn)，而现在告诉你有一种数据结构可以只使用O(1)的时间复杂度就可以查找，对程序的效率提升是一种质的飞跃。而这就是哈希（散列）。；capacity为存储元素底层空间总的大小。
哈希表和哈希冲突
weixin_42044037的博客
08-19 8408
哈希表（hash table）是根据关键码（key）值（value）进行直接访问的数据结构 hash table的查询速度非常快，时间复杂度几乎是o（1）。如果需要在一秒种内查找上千条记录通常使用哈希表(例如拼写检查器)哈希表的速度明显比树快，树的操作通常需要O(N)的时间级。 基本思想：将元素的关键字k通过函数f映射到存储地址p，即p=f(k). 创建哈希表时按上述规则将关键字为k的元素存到...
【C++哈希（一）】哈希&哈希冲突
G17861308017的博客
05-19 2309
C++哈希、哈希表以及哈希冲突
哈希冲突解决办法‘’
06-15
### 哈希冲突解决方案概述 哈希表是一种高效的数据结构，用于存储键值对。然而，在实际使用中，由于哈希函数的限制或数据分布的原因，可能会出现哈希冲突的现象，即不同的键被映射到同一个位置。为了解决这一问题，有多种方法可供选择[^1]。 以下是几种常见的哈希冲突解决方案： #### 1. 开放寻址法 开放寻址法的核心思想是在发生冲突时，寻找下一个可用的空闲位置来存储数据。具体实现方式包括以下几种： - **线性探测**：当发生冲突时，按照固定的步长（通常是1）依次查找下一个位置，直到找到空闲位置[^3]。 - **平方探测**：与线性探测类似，但步长为平方数序列，例如 \( i^2 \)，以减少聚集现象[^3]。 - **双重哈希**：使用第二个哈希函数计算步长，从而避免聚集问题。例如，假设第一个哈希函数为 \( h_1(k) = k \% m \)，第二个哈希函数为 \( h_2(k) = c - (k \% c) \)，其中 \( c < m \) 是一个常数[^4]。 #### 2. 链地址法 链地址法通过在每个哈希表槽位维护一个链表来解决冲突。当多个键被映射到同一个槽位时，这些键将被存储在该槽位对应的链表中。这种方法的优点是实现简单且易于扩展，但可能增加内存开销。 #### 3. 再哈希法 再哈希法的基本思想是使用多个哈希函数。当发生冲突时，尝试用另一个哈希函数重新计算地址，直到找到空闲位置[^3]。这种方法可以有效减少冲突概率，但需要额外设计多个哈希函数。 #### 4. 公共溢出区 公共溢出区方法将哈希表分为两部分：主表和溢出区。主表用于存储大部分数据，而溢出区用于存储冲突的数据。当主表中的某个槽位发生冲突时，冲突的元素会被存储到溢出区[^1]。这种方法可以提高空间利用率，但可能降低查询效率。 #### 5. 完美哈希 完美哈希是一种针对静态数据集的无冲突方案。它通过预先构建哈希函数，确保所有键都能被唯一映射到不同的槽位[^2]。虽然完美哈希在特定场景下非常高效，但它通常不适用于动态数据集。 --- ### 示例代码 以下是一个基于链地址法的哈希表实现示例： ```python class HashTable: def __init__(self, size): self.size = size self.table = [[] for _ in range(size)] def hash_function(self, key): return key % self.size def insert(self, key, value): index = self.hash_function(key) for item in self.table[index]: if item[0] == key: item[1] = value # 更新值 return self.table[index].append([key, value]) # 插入新值 def search(self, key): index = self.hash_function(key) for item in self.table[index]: if item[0] == key: return item[1] return None # 测试 ht = HashTable(5) ht.insert(1, "one") ht.insert(6, "six") print(ht.search(1)) # 输出: one print(ht.search(6)) # 输出: six ``` --- ### 性能权衡 在选择哈希冲突解决方案时，需要综合考虑以下几个方面： - **时间 vs 空间**：开放寻址法通常占用较少的空间，但可能增加查找时间；链地址法则相反。 - **实现复杂度 vs 性能稳定性**：简单的方法如链地址法容易实现，但性能可能受负载因子影响较大；复杂方法如完美哈希则需要更多前期准备。 - **通用性 vs 特殊优化**：通用方法适用于大多数场景，而特殊优化方法（如完美哈希）仅适用于特定场景。 --- ###
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