哈希冲突的解决方法

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本文介绍了哈希冲突的解决方法。首先阐述哈希法基本思想，即建立关键字与存储位置的对应关系H。接着说明构造哈希函数的方法，如除留余数法、平方取中法。最后列举常用处理哈希冲突的方法，包括开放地址法及其细分、链地址法、再哈希法。

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哈希冲突的解决方法

哈希法的基本思想

  1. 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H，使得p=H(k)，H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H(k)的单元；
  2. 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=H(k)，从而达到按关键字直接存取元素的目的。

构造哈希函数的方法

  1. 除留余数法
  2. 平方取中法

常用处理哈希冲突的方法

  1. 开放地址法
    线性探测再散列
    二次探测再散列
    伪随机探测再散列
  2. 链地址法
  3. 再哈希法
哈希冲突详解：5种常见解决方案及性能对比
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05-26 758
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。
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解决哈希（HASH）冲突的主要方法
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虽然我们不希望发生冲突，但实际上发生冲突的可能性仍是存在的。当关键字值域远大于哈希表的长度，而且事先并不知道关键字的具体取值时。冲突就难免会发 生。另外，当关键字的实际取值大于哈希表的长度时，而且表中已装满了记录，如果插入一个新记录，不仅发生冲突，而且还会发生溢出。因此，处理冲突和溢出是 哈希技术中的两个重要问题。 1、开放定址法     　用开放定址法解决冲突的做法是：当冲突发生时，
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liwenxia626的专栏
07-23 1463
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哈希冲突的解决办法
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接近 1 时，就可能会有大量的散列冲突，导致大量的探测、再散列等，性能会下降很多。所谓二次探测，跟线性探测很像，线性探测每次探测的步长是 1，那它探测的下标序列就是 hash(key)+0，hash(key)+1，hash(key)+2……而且，因为链表中的结点是零散分布在内存中的，不是连续的，所以对 CPU 缓存是不友好的，这方面对于执行效率也有一定的影响。2.查找的时候也是一样的，如果经过散列函数计算的位置是空闲的就是不存在，如果有元素，比较元素是否相等，然后继续往后遍历，如果到空位置都不相等就是无。
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在实际的应用中，选取合适的哈希函数可减少冲突，但冲突是不可避免的。所以我就想给大家说几种解决哈希冲突的方法啦~ 首先就是开放定址法，用这个方法处理冲突的核心思想就是在冲突发生的时候，形成一个地址序列，顺着这个序列挨个去检查探测，一直等到找到一个“空”的开放地址。把我们发生冲突的关键字值存放到这个“空”地址中去。这个地址的算法一般就是：Hi=(H(key)+di)%m    这里面的i=1，2，。
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