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  • hash冲突

    2019-11-21 17:30:03
    hash冲突 当做hash计算时 A与B计算出来的值都是C,这就发生了hash冲突。 解决的办法如下 开放定址法 keyA=hash(A);出现冲突时,我们以keyA为基础再进行hash计算, 例如:keyA1 = hash(A+keyA);公式定义如下 为...

    hash冲突

    • 当做hash计算时 A与B计算出来的值都是C,这就发生了hash冲突。
    • 解决的办法如下
    • 开放定址法
      keyA=hash(A);出现冲突时,我们以keyA为基础再进行hash计算,
      例如:keyA1 = hash(A+keyA);公式定义如下
      为产生冲突的key获取一个地址序列
      H1,H2,H3....Hs;(1Sm1)H_1,H_2,H_3....H_s;( 1\leq S \leq m-1)
      H0=hash(key);H_0 = hash(key);
      Hi=(hash(key)+di)MODm;H_i = (hash(key)+d_i)MODm;
      i=1,2,3,s i=1,2,3,s
      这里的m,是表的长度tablesize
      怎么理解呢,就是在原有的hash值基础上增加一个值di再进行取模,避免与之前的key出现冲突,
      其中 di有几种取值方式。
      1.线性探索即累计+1的方式{1,2,3,4…m-1}
      2.平方探索
      f(i)=i2f(i)=i^2
      Hi=(hash(key)+f(i))m;H_i=(hash(key)+f(i))m;
      平方探测因为是平方探测,因此出现冲突的概率依然很高,
    • 再hash算法是重新建立一个hash函数,计算hash值
    • 公共溢出区 就是将hash表分为两个表一个存正常hash的值,另一个表存储发生冲突的值。

    不过开放定址法这种方式在位置都被占的情况下就没有办法了。因为不论怎么探索,都会hash冲突。怎么办?
    于是就有了拉链法了
    拉链是啥?
    看图
    在这里插入图片描述
    大概结构就是这个样子,hash表位置冲突后,不是重新定址,而是直接冲突值存到这个位置,例如图中1的位置冲突的value为31,21,11。此时1的位置存储的是一个指针指向最先存入的value位置,以此类推,没次冲突时将新的值添加下一个节点。
    此方法有啥好处?
    1 上面说了为了解决多次hash冲突,而且删除节点时也方便了。
    2 节点删除也更容易了
    3 查询时间缩短(因为不用重新定址,一步就能定位到具体位置,在根据位置查询数据)
    缺点呢?
    如果有一个人点碰撞值,会导致一条很长的链表出现,因为单链表,检索需要一个个查找
    所以在jdk1.8以后hashmap替换了链表,使用了红黑树。
    触发链表转红黑树的负载因子是8(同一个hash表位置冲突值满8个也不容易)
    删除节点时,红黑树转成链表的因子数是6

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  • Hash冲突

    2019-09-30 16:55:00
    Hash冲突 对象Hash的前提是实现equals()和hashCode()两个方法,那么HashCode()的作用就是保证对象返回唯一hash值,但当两个对象计算值一样时,这就发生了碰撞冲突。 开放地址法 开放地执法有一个公式:Hi=(H(key)+...

    Hash冲突

    对象Hash的前提是实现equals()和hashCode()两个方法,那么HashCode()的作用就是保证对象返回唯一hash值,但当两个对象计算值一样时,这就发生了碰撞冲突。

    开放地址法

    开放地执法有一个公式:Hi=(H(key)+di) MOD m i=1,2,…,k(k<=m-1)
    其中,m为哈希表的表长。di 是产生冲突的时候的增量序列。如果di值可能为1,2,3,…m-1,称线性探测再散列。
    如果di取1,则每次冲突之后,向后移动1个位置.如果di取值可能为1,-1,2,-2,4,-4,9,-9,16,-16,…k*k,-k*k(k<=m/2),称二次探测再散列。
    如果di取值可能为伪随机数列。称伪随机探测再散列。

    再哈希法

    当发生冲突时,使用第二个、第三个、哈希函数计算地址,直到无冲突时。缺点:计算时间增加。
    比如上面第一次按照姓首字母进行哈希,如果产生冲突可以按照姓字母首字母第二位进行哈希,再冲突,第三位,直到不冲突为止

    链地址法(拉链法)

    将所有关键字为同义词的记录存储在同一线性链表中。如下:

    建立一个公共溢出区

    假设哈希函数的值域为[0,m-1],则设向量HashTable[0..m-1]为基本表,另外设立存储空间向量OverTable[0..v]用以存储发生冲突的记录。

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  • HASH冲突

    2019-04-11 10:39:08
    Hashmap 基于hash值 来存放数据 先看下2个值的HASH public static void main(String[] args) { System.out.println("Aa".hashCode()); System.out.println("BB"....hash值一样的情况,就会产生 HASH冲突问题。 h...

    Hashmap 基于hash值 来存放数据

    先看下2个值的HASH

    public static void main(String[] args) {
    		System.out.println("Aa".hashCode());
    		System.out.println("BB".hashCode());
    	}
    结果都是:
    2112
    2112
    

    hash值一样的情况,就会产生 HASH冲突问题。
    hashMAP 里解决HASH冲突问题,使用的是链表法,就是把HASH值一样的数据,使用链表存起来

    final V putVal(int hash, K key, V value, boolean onlyIfAbsent,
                       boolean evict) {
            Node<K,V>[] tab; Node<K,V> p; int n, i;
            if ((tab = table) == null || (n = tab.length) == 0)
               // 初始化
                n = (tab = resize()).length;
            if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null)
            //  (n - 1) & hash  算出一个数组位置,就是一个筒,如何为空,就new 一个节点
                tab[i] = newNode(hash, key, value, null);
            else {
                Node<K,V> e; K k;
                if (p.hash == hash &&
                    ((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
                    // 如果hash值一样,key 也是一样, 就直接替换
                    e = p;
                else if (p instanceof TreeNode)
                // 如果是一个红黑树,就调用红黑树的方法去实现
                    e = ((TreeNode<K,V>)p).putTreeVal(this, tab, hash, key, value);
                else {
                    for (int binCount = 0; ; ++binCount) {
                        if ((e = p.next) == null) {
                        // 这里是 无论是 hash值一样,还是 key不一样,都是直接存放到链表里面,解决hash冲突
                            p.next = newNode(hash, key, value, null);
                            if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD - 1) // -1 for 1st
                                treeifyBin(tab, hash);
                            break;
                        }
                        if (e.hash == hash &&
                            ((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
                            break;
                        p = e;
                    }
                }
                if (e != null) { // existing mapping for key
                    V oldValue = e.value;
                    if (!onlyIfAbsent || oldValue == null)
                        e.value = value;
                    afterNodeAccess(e);
                    return oldValue;
                }
            }
            ++modCount;
            if (++size > threshold)
                resize();
            afterNodeInsertion(evict);
            return null;
        }
    
    

    题外话: hashmap 非线程安全的,在并发下,由于 hash冲突,可能会导致出现 环形链表导致系统CPU100%。

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  • 首先说一下hash冲突吧,hash冲突在hash表中一般情况下是会遇到的; hash冲突指的是你在向hash表中存数据时,首先要通过key值进行指定的hash算法进行计算,然后得到一个值,这个值就是你要将这个key对应的value存入的...

    首先说一下hash冲突吧,hash冲突在hash表中一般情况下是会遇到的;
    hash冲突指的是你在向hash表中存数据时,首先要通过key值进行指定的hash算法进行计算,然后得到一个值,这个值就是你要将这个key对应的value存入的地址。但是在这个地址中已经有值存在,所以这个时候就发生了hash冲突,不同的key通过hash算法得到了对应的同一个值。

    hash冲突解决的方法:

    1. 再hash法:这种方法就是有多个hash算法,当使用一个hash算法计算得到值发生hash冲突时那就使用另外一个hash算法,直到没有hash冲突。这种方法增加了计算的时间。

    2. 开放地址法
      这种方法也称再散列法,其基本思想是:当关键字key的哈希地址p=H(key)出现冲突时,以p为基础,产生另一个哈希地址p1,如果p1仍然冲突,再以p为基础,产生另一个哈希地址p2,…,直到找出一个不冲突的哈希地址pi ,将相应元素存入其中。这种方法有一个通用的再散列函数形式:
      Hi=(H(key)+di)% m i=1,2,…,n
      其中H(key)为哈希函数,m 为表长,di称为增量序列。增量序列的取值方式不同,相应的再散列方式也不同。主要有以下三种:
      线性探测再散列
      dii=1,2,3,…,m-1
      这种方法的特点是:冲突发生时,顺序查看表中下一单元,直到找出一个空单元或查遍全表。

    二次探测再散列
    di=12,-12,22,-22,…,k2,-k2 ( k<=m/2 )
    这种方法的特点是:冲突发生时,在表的左右进行跳跃式探测,比较灵活。

    伪随机探测再散列
    di=伪随机数序列。
    具体实现时,应建立一个伪随机数发生器,(如i=(i+p) % m),并给定一个随机数做起点。

    例如,
    已知哈希表长度m=11,哈希函数为:H(key)= key % 11,则H(47)=3,H(26)=4,H(60)=5,假设下一个关键字为69,则H(69)=3,与47冲突。
    如果用线性探测再散列处理冲突,下一个哈希地址为H1=(3 + 1)% 11 = 4,仍然冲突,再找下一个哈希地址为H2=(3 + 2)% 11 = 5,还是冲突,继续找下一个哈希地址为H3=(3 + 3)% 11 = 6,此时不再冲突,将69填入5号单元。
    如果用二次探测再散列处理冲突,下一个哈希地址为H1=(3 + 12)% 11 = 4,仍然冲突,再找下一个哈希地址为H2=(3 - 12)% 11 = 2,此时不再冲突,将69填入2号单元。
    如果用伪随机探测再散列处理冲突,且伪随机数序列为:2,5,9,………,则下一个哈希地址为H1=(3 + 2)% 11 = 5,仍然冲突,再找下一个哈希地址为H2=(3 + 5)% 11 = 8,此时不再冲突,将69填入8号单元。

    1. 链地址法
      就是当发生hash冲突的时候,就使用一个链表来存放这些值。也就是将hash算法得到的值相同的key对应的value放在一个链表中。
      Java中的hashmap中就是使用了这个方法。
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