哈希表冲突解决办法.docx

一）哈希表简介非哈希表的特点：关键字在表中的位置和它之间不存在一个确定的关系，查找的过程为给定值一次和各个关键字进行比较，查找的效率取决于和给定值进行比较的次数。 哈希表的特点：关键字在表中位置和它之间存在一种确定的关系。哈希函数：一般情况下，需要在关键字与它在表中的/storage_networking/存储位置之间建立一个函数关系，以f(key)作为关键字为key的记录在表中的位置，通常称这个函数f(key)为哈希函数。hash :?翻译为“散列”，就是把任意长度的输入，通过散列算法，变成固定长度的输出，该输出就是散列值。?这种转换是一种压缩映射，散列值的空间通常远小于输入的空间，不同的输入可能会散列成相同的输出，所以不可能从散列值来唯一的确定输入值。?简单的说就是一种将任意长度的消息压缩到莫伊固定长度的消息摘要的函数。hash冲突：(大师兄自己写的哦)就是根据key即经过一个函数f(key)得到的结果的作为地址去存放当前的key value键值对(这个是hashmap的存值方式)，但是却发现算出来的地址上已经有人先来了。就是说这个地方要挤一挤啦。这就是所谓的hash冲突啦二）哈希函数处理冲突的方法1）开放定址法：其中 m 为表的长度对增量di有三种取法：线性探测再散列 di = 1 , 2 , 3 , ... , m-1平方探测再散列 di = 1 2 , -12 , 22 , -22 , 32 , -32 , ... , k2 ,?-k2(大师兄备注：吗单，上面的平方探测再散列是加1的平方；减1的平方，加2的平方，减2的平方，加3的平方，减3的平方。。。加k的平方，减k的平方。卧擦，老师你能再坑点么？法科。要是你直接看这个平方探测再散列的di是怎么来的，不一定能看懂老师ppt的这个写法，是平方的意思。上面的红色字呢，相当于是老师的ppt，是对应上面的图片一起看的。)随机探测再散列 di 是一组伪随机数列例子：我在上面的这个配图底部写的那个红色的12，我当时测试的时候，不知道这个12，也就是上面增量 di 的由来。不知道，限制知道了，那是1的2次方。。。。老师懒得或者说不会给数字打角标。2）链地址法3、4）再哈希、建立公共溢出区3.再hash法，就是算hashcode的方法不止一个，一个要是算出来重复啦，再用另一个算法去算。反正很多，直到不重复为止咯。大师兄猜的4.建立一个公共溢出区域，就是把冲突的都放在另一个地方，不在表里面。具体实现就 不知道啦，也是大师兄猜的。总结一下的就是下面的四行字：1.开放定址法（线性探测再散列，二次探测再散列，伪随机探测再散列）2.再哈希法3.链地址法(Java hashmap就是这么做的)4.建立一个公共溢出区