哈希的原理和代价

韩淼燃

于 2019-07-09 08:56:03 发布

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哈希表提供高效的键-值查找，其背后是哈希函数的作用。哈希函数通过特定规则（如直接定址、数字分析、平方取中等）将关键字分散到指定大小的顺序结构中，从而降低查找时间复杂度。然而，这种方法以增加空间复杂度为代价，可能导致冲突。冲突处理方法包括开放定址法，如线性探查法。堆聚现象是线性探查法的一个主要问题，可能影响查找效率。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

哈希表和哈希函数是大学数据结构中的课程，实际开发中我们经常用到Hashtable这种结构，当遇到键-值对存储，采用Hashtable比ArrayList查找的性能高。为什么呢？我们在享受高性能的同时，需要付出什么代价(这几天看红顶商人胡雪岩，经典台词：在你享受这之前，必须受别人吃不了的苦，忍受别人受不了的屈辱)，那么使用Hashtable是否就是一桩无本万利的买卖呢？就此疑问，做以下分析，希望能抛砖引玉。

1)hash它为什么对于键-值查找性能高

学过数据结构的，都应该晓得，线性表和树中，记录在结构中的相对位置是随机的，记录和关键字之间不存在明确的关系，因此在查找记录的时候，需要进行一系列的关键字比较，这种查找方式建立在比较的基础之上，在java中(Array,ArrayList,List)这些集合结构采用了上面的存储方式。

比如，现在我们有一个班同学的数据，包括姓名，性别，年龄，学号等。假如数据有