Hash算法以及HashMap的一些小知识

本文深入解析哈希算法的核心概念,包括散列表(哈希表)的工作原理、负载因子、冲突处理及HashMap实现细节。通过实例阐述哈希函数、桶的概念,并解释如何利用散列减少数据检索时间。

     Hash算法(转至https://www.cnblogs.com/xiohao/p/4389672.html)

      散列表,又叫哈希表,它是基于快速存取的角度设计的,也是一种典型的“空间换时间”的做法。顾名思义,该数据结构可以理解为一个线性表,但是其中的元素不是紧密排列的,而是可能存在空隙。

      散列表(Hash table,也叫哈希表),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。这个映射函数叫做散列函数,存放记录的数组叫做散列表。比如我们存储70个元素,但我们可能为这70个元素申请了100个元素的空间。70/100=0.7,这个数字称为负载因子。我们之所以这样做,也 是为了“快速存取”的目的。我们基于一种结果尽可能随机平均分布的固定函数H为每个元素安排存储位置,这样就可以避免遍历性质的线性搜索,以达到快速存取。但是由于此随机性,也必然导致一个问题就是冲突。所谓冲突,即两个元素通过散列函数H得到的地址相同,那么这两个元素称为“同义词”。这类似于70个人去一个有100个椅子的饭店吃饭。散列函数的计算结果是一个存储单位地址,每个存储单位称为“桶”。设一个散列表有m个桶,则散列函数的值域应为[0,m-1]。

     HashMap请看https://www.cnblogs.com/chenssy/p/3521565.html,其中一些问题i <<= 2;//i = i<<2 i等于i乘以2的2次方,>>就是相除了。

转载于:https://www.cnblogs.com/freakkkkk/p/9477484.html

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