C# 数据结构哈希表冲突解决策略详解：5种方法全面解析

已于 2024-10-05 10:31:17 修改
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分类专栏： 一起学学C#【一】 文章标签： 数据结构 c# 散列表
于 2024-10-04 04:00:00 首次发布
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数据结构哈希表冲突解决策略详解：5种方法全面解析

引言

哈希表是一种高效的数据结构，用于快速插入、查找和删除数据。然而，哈希表的一个常见问题是冲突（collision），即不同的键值映射到同一个哈希位置。本文将详细介绍哈希表冲突的几种解决策略，并通过具体的代码示例和步骤解析，让你轻松掌握这些方法。让我们一起揭开哈希表冲突解决的神秘面纱吧！

1. 什么是哈希表冲
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哈希函数：5大核心概念深度解析
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09-27 749
哈希函数（Hash Function）是一种将任意大小的数据映射到固定大小的数据的函数。这种函数接收一个输入（通常称为消息或数据），并返回一个通常固定大小的字符串，这个返回的字符串就叫做哈希值（Hash Value）、哈希码（Hash Code）、哈希和（Hash Sum）或哈希（Hash）。
哈希冲突
p20110321的博客
03-23 522
如果使用普通哈希，可能会发生哈希值重复，称为哈希冲突假设我们用哈希算法，通过哈希值进行了n次比较，每次比较错误率为1/M,则总错误率为1−1−M1​n错误率M=1/p,当n=1e7时，带入得知总错误率为1%，一般情况下有20组数据，错误率为20%出题人往往，设置特殊的数据，让哈希冲突的概率提高。如何解决呢？
C#中字典Dictionary的实现原理
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02-27 1606
当哈希表中的元素数量达到一定阈值时，会重新分配更大的数组，并将原有的键值对重新散列到新的数组中，以保持哈希表的性能。Dictionary 类在 C# 中提供了一种高效的键值对存储和查找的数据结构，它的内部实现基于哈希表，通过合适的哈希函数和解决哈希冲突的方法，能够在大多数情况下保持高效的性能表现。否则返回 false。在添加键值对时，会首先计算键的哈希码，然后根据哈希码找到对应的桶，将键值对存储在该桶中。Keys： 获取一个包含字典中所有键的集合，通常用于遍历字典中的键。
深入解析C#字典（Dictionary）：原理、性能优化与应用实践(全是干货，建议收藏)
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m0_56259289的博客
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在C#开发中，字典（Dictionary<TKey, TValue>）作为最核心的集合类型之一，凭借其O(1)时间复杂度的查询特性，成为处理键值对数据的首选容器。本文将深入剖析字典的底层实现机制，探讨最佳实践，并分享高性能使用技巧。
设计哈希集合 & 解决哈希冲突的三种方法
s11show_163的博客
01-27 541
概述 这是教科书上一个经典问题，用来测试一个人的数据结构知识。因此，是不可以用任何内置的 HashSet 数据结构来解决此问题。 为了实现 HashSet 数据结构，有两个关键的问题，即哈希函数和冲突处理。 哈希函数：目的是分配一个地址存储值。理想情况下，每个值都应该有一个对应唯一的散列值。 冲突处理：哈希函数的本质就是从 A 映射到 B。但是多个 A 值可能映射到相同的 B。这就是碰撞。因此，我们需要有对应的策略来解决碰撞。总的来说，有以下几种策略解决冲突： 单独链接法：对于相同的散列值，我们将它们放到一
C#散列表(Hash表的理解，解决哈希冲突)
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03-29 3824
散列是一种常见的储存数据的技术，采用这种计算可以非常迅速的插入和检索数据。散列所采用的数据结构被称位是散列表。但是查找最大值或者最小值这样的查找操作，散列表无法执行的非常快。 散列表容量最好的容量大小为质数，因为这样在取余求哈希值的时候可以减小哈希冲突。 一般求字符的散列值都是使用霍纳法则来进行求值。霍纳法则也叫秦九韶算法，西方称为霍纳法则. 将字符转换成ASCII码的键值来得到哈希值。 ...
浅谈C# Dictionary(版本：DotNet48)
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原理和处理问题是：每个Hash值对应一个索引，就需要声明一个超级大容量的数组，而且两个不同的key生成的哈希值也有可能相同，这就会产生Hash碰撞。前者用哈希桶，将Hash值分类装到一个个桶里，减小了索引的范围，也使查找的效率更高；字典内部是通过两个数组存储，一个是哈希桶用于解决哈希冲突(拉链法)，存储的是每个链表的头结点Entry下标。一个是Entry数组，内部形成一个链表，存储每一个数据实体。FindEntry:寻找实体的函数，用Hash算法获得哈希码，桶下标是根据Hash值除以桶长度求余获得；
C#数据结构实现详解：CsDataStructures项目解析
4. 散列表：讨论散列表（哈希表）的原理和实现，包括冲突解决机制、负载因子和动态扩展等方面，并通过C#代码展示其在快速数据检索中的应用。 5. 高级数据结构：可能还会涉及堆、优先队列、并查集等更高级的数据结构...
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汇编语言数据结构详解：数组、栈与队列的高效实现
本文系统地探讨了汇编语言中的基本数据结构—数组、栈和队列—的实现原理和优化策略。在第一章中，概述了汇编语言的基础知识，为理解后续章节奠定了基础。第二章详细讲解了数组在汇编中的实现，包括数组的内存布局与...
hash冲突的4种解决方案
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简介 解决hash冲突（哈希冲突）有以下四种方法：法1：链地址法 对于相同的哈希值，使用链表进行连接。（HashMap使用此法）优点处理冲突简单，无堆积现象。即非同义词决不会发生冲突，因此平均查找长度较短； 适合总数经常变化的情况。（因为拉链法中各链表上的结点空间是动态申请的） 占空间小。装填因子可取α≥1，且结点较大时，拉链法中增加的指针域可忽略不计 删除结点的操作易于实现。只要简单地删去链表上相应的结点即可。 缺点查询时效率较低。（存储是动态的，查询时跳转需要更多的时间） 在key-value可以预知，
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先例举几个问题：1，Hashtable为什么速度查询速度快，而添加速度相对慢，且其添加和查询速度之比相差一个数量等级？                              2，装填因子（ Load Factor）是什么，hashtable默认的装填因子是多少？                              3，hashtable里的元素是顺序排序的吗？
c#字典底层
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09-19 173
最后桶的 index 也是2,则更新buckets[2]=1,Entry[1]存入对应数据,并且Entry[1].next=0；假设我们查找关键字a,由前面得出index=2,找到buckets[2]的值为1,去到Entry[1]中查找键为b,不是我们要找的a,由next查找下标为0的Entry[0],至此找到键为a的数据。字典内部有两个主要的数组,一个是Entry结构体数组-其中存储hash值、键值对、发生冲突指向的上一个Entry位置,一个是buckets数组-存放对应Entry下标。
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02-26 3452
一 .线性探测 取余数寻址,如果地址被占用继续往后移.比如: 随之而来的一个问题是:如果后面的数据大多取余之后都是8或者9,hash碰撞就会加剧,一方面导致插入效率降低(我们称之为主集团问题(primary clustering)),另一方面还增大了主集团的面积.由此,引入新的方法. 二. 二次探测 例如如果hash function计算出的新元素位置为H,实际该位置已被使用,那么我们依次尝试H...
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Sigh～
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http://blog.sina.com.cn/s/blog_54f82cc20100zuuy.html 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
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在Java编程语言中，最基本的结构就是两种，一种是数组，一种是模拟指针(引用),所有的数据结构都可以用这两个基本结构构造，HashMap也一样。当程序试图将多个 key-value 放入 HashMap 中时，以如下代码片段为例： HashMap<String,Object> m=new HashMap<String,Object>();m.put("a", "rrr1...
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