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  • 哈希碰撞

    2020-09-14 16:35:44
    一、什么是哈希碰撞 所谓哈希(hash),就是将不同的输入映射成独一无二的、固定长度的值(又称"哈希值")。它是最常见的软件运算之一。如果不同的输入得到了同一个哈希值,就发生了"哈希碰撞"(collision)。 二、...

    一、什么是哈希碰撞

    所谓哈希(hash),就是将不同的输入映射成独一无二的、固定长度的值(又称"哈希值")。它是最常见的软件运算之一。如果不同的输入得到了同一个哈希值,就发生了"哈希碰撞"(collision)。

    二、哈希碰撞产生原理

    举个例子,假设要将某些元素存放在长度length,则其中某一个元素的key值为k,则其哈希值hash的计算公式为:

    hash = (k)%length
    

    假设length = 16,那么两个不同元素的key值分别为12和28,那么他们所取得的hash值都等于12,这就造成冲突了。

    三、解决方法

    1.开放地址法
    开放地址法有一个公式:

    Hi = H((key)+di) % m (i = 1,2,3,...,k)  (k <= m-1)
    

    其中,m为哈希表的表长,di是产生冲突时的增量序列。
    ①线性探查法
    当didi取值为1,即为线性探查法,每次冲突后,向后移动一个位置。
    基本思想
    将散列表T[0…m-1]看成是一个循环向量,若初始探查的地址为d(即h(key)=d),则最长的探查序列为:d,d+l,d+2,…,m-1,0,1,…,d-1即:探查时从地址d开始,首先探查T[d],然后依次探查T[d+1],…,直到T[m-1],此后又循环到T[0],T[1],…,直到探查到T[d-1]为止。
    探查过程终止于三种情况:
    (1)若当前探查的单元为空,则表示查找失败(若是插入则将key写入其中);
    (2)若当前探查的单元中含有key,则查找成功,但对于插入意味着失败;
    (3)若探查到T[d-1]时仍未发现空单元也未找到key,则无论是查找还是插入均意味着失败(此时表满)。
    缺点

    1. 处理溢出需另编程序。
    2. 按上述算法建立起来的哈希表,删除工作非常困难。假如要从哈希表 HT 中删除一个记录,按理应将这个记录所在位置置为空,但我们不能这样做,而只能标上已被删除的标记,否则,将会影响以后的查找。
    3. 线性探测法很容易产生堆聚现象。所谓堆聚现象,就是存入哈希表的记录在表中连成一片。按照线性探测法处理冲突,如果生成哈希地址的连续序列愈长 ( 即不同关键字值的哈希地址相邻在一起愈长 ) ,则当新的记录加入该表时,与这个序列发生冲突的可能性愈大。因此,哈希地址的较长连续序列比较短连续序列生长得快,这就意味着,一旦出现堆聚 ( 伴随着冲突 ) ,就将引起进一步的堆聚。

    ②线性补偿探测法
    将线性探测的步长从 1 改为 Q ,即将上述算法中的 j = (j + 1) % m 改为: j = (j + Q) % m ,而且要求 Q 与 m 是互质的,以便能探测到哈希表中的所有单元。

    ③随机探测法
    将线性探测的步长从常数改为随机数,即令: j = (j + RN) % m ,其中 RN 是一个随机数。在实际程序中应预先用随机数发生器产生一个随机序列,将此序列作为依次探测的步长。这样就能使不同的关键字具有不同的探测次序,从而可以避 免或减少堆聚。基于与线性探测法相同的理由,在线性补偿探测法和随机探测法中,删除一个记录后也要打上删除标记。

    2.再哈希法
    这种方法是同时构造多个不同的哈希函数:

     Hi=RH1(key)  i=12,…,k
    

    当哈希地址Hi=RH1(key)发生冲突时,再计算Hi=RH2(key)……,直到冲突不再产生。这种方法不易产生聚集,但增加了计算时间。

    3.链地址法(拉链法)
    可以理解为数组+链表,即在一个线性数组里的每一个元素存储一个链表的头结点。例如:, 第一个键值对A进来,通过计算其key的hash得到的index=0,记做:Entry[0] = A。一会后又进来一个键值对B,通过计算其index也等于0,则进行B.next = A,Entry[0] = B,如果又进来C,index也等于0,那么C.next = B,Entry[0] = C。也就是说数组中存储的是最后插入的元素。
    优点:
    ① 拉链法处理冲突简单,且无堆积现象,即非同义词决不会发生冲突,因此平均查找长度较短;
    ② 由于拉链法中各链表上的结点空间是动态申请的,故它更适合于造表前无法确定表长的情况;
    ③ 开放定址法为减少冲突,要求装填因子α较小,故当结点规模较大时会浪费很多空间。而拉链法中可取α≥1,且结点较大时,拉链法中增加的指针域可忽略不计,因此节省空间;
    ④ 在用拉链法构造的散列表中,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。而对开放地址法构造的散列表,删除结点不能简单地将被删结 点的空间置为空,否则将截断在它之后填人散列表的同义词结点的查找路径。这是因为各种开放地址法中,空地址单元(即开放地址)都是查找失败的条件。因此在 用开放地址法处理冲突的散列表上执行删除操作,只能在被删结点上做删除标记,而不能真正删除结点。
    缺点:
    指针需要额外的空间,故当结点规模较小时,开放定址法较为节省空间,而若将节省的指针空间用来扩大散列表的规模,可使装填因子变小,这又减少了开放定址法中的冲突,从而提高平均查找速度。

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  • 什么是哈希? 比方我有个原始值,“老铁双击666”, ...上面的30比方就是老铁双击666,但为什么后面还有值呢,因为其他值经过哈希运算后拿到的哈希值也可能是0,这就是哈希冲突(哈希碰撞),解决方法有很多,我这

    什么是哈希?

    比方我有个原始值,S=[“老铁双击666”,‘感谢老铁送的飞机’],
    通过某种算法(比如java的hasecode(获得变量的物理地址))得到的666这个就是“哈希码“(将字符串转换成尽可能不重复的int类型数字),
    然后通过“哈希算法“(如取余法等)获得的值比如1, 这个1就是“哈希值“,把“哈希值“作为数组下标,把该下标对应的位置作为键值对的存储位置这个就叫“桶”,存储“1对应老铁双击666“这些关系的就是哈希表。

    说明一下:上面的取余运算是666%N,N在下图的意思中是3,正常是count(S)/5,太长会产生很多空项,太短很多值会很长变成链式搜索

    什么是哈希冲突?

    1.拉链法:

    在这里插入图片描述
    上图为什么1位置后面有两个数据呢?因为其他值经过哈希运算后拿到的哈希值也可能是1,这就是哈希冲突(哈希碰撞),解决方法有很多,链地址法适用于经常进行插入和删除的情况。

    2.开放地址法:

    线性探测法
    (图为线性探测法)
    线性探测法:假设元素29哈希运算后还是29
    插入元素29:元素29的哈希值为29,29%14=1,但1号元素已经有数值15了,然后检查下一个元素(2号元素),但2号元素已经有数值30了,然后检查下一个元素(3号元素),3号元素为空,插入到3号元素
    搜索元素29:元素29的哈希值为29,29%14=1,检查1号元素,15!=29;然后检查下一个元素(2号元素),30!=29;然后检查下一个元素(3号元素),29=29,返回数值,查找完毕。
    双重哈西法:又称再哈西法,再原来哈西函数的基础上再准备一个哈西函数2,如地址冲突,运行函数2,如又冲突,则函数2得到的值加一,再加二直到不在冲突。

    总结

    hash table哈希表是基于数组的一种存储方式,其存储上就是用于存储键值对(<key,value>)的集合(数组)。当要存储一个数据的时候,首先用一个函数计算 数据的地址,然后再将数据存进指定地址位置的数组里面。这个函数就是哈希函数,而这个数组就是哈希表,哈希的主要应用是哈希表和分布式缓存


    注:自己的理解归纳,有错误敬请留言指正。
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  • 哈希冲突-哈希碰撞

    千次阅读 2019-03-22 14:37:24
    当我们对某个元素进行哈希运算,得到一个存储地址,然后要进行插入的时候,发现已经被其他元素占用了,其实这就是所谓的哈希冲突,也叫哈希碰撞。 哈希函数的设计至关重要,好的哈希函数会尽可能地保证 计算简单和...

    当我们对某个元素进行哈希运算,得到一个存储地址,然后要进行插入的时候,发现已经被其他元素占用了,其实这就是所谓的哈希冲突,也叫哈希碰撞
    哈希函数的设计至关重要,好的哈希函数会尽可能地保证 计算简单散列地址分布均匀,但是,我们需要清楚的是,数组是一块连续的固定长度的内存空间,再好的哈希函数也不能保证得到的存储地址绝对不发生冲突。那么哈希冲突如何解决呢?
    哈希冲突的解决方案有多种:开放地址法(发生冲突,继续寻找下一块未被占用的存储地址),再散列函数法链地址法,而HashMap即是采用了链地址法,也就是数组+链表的方式,

    简单来说,HashMap由数组+链表组成的,数组是HashMap的主体链表则是主要为了解决哈希冲突而存在的,如果定位到的数组位置不含链表(当前entry的next指向null),那么对于查找,添加等操作很快,仅需一次寻址即可;如果定位到的数组包含链表,对于添加操作,其时间复杂度为O(n),首先遍历链表,存在即覆盖,否则新增;对于查找操作来讲,仍需遍历链表,然后通过key对象的equals方法逐一比对查找。所以,性能考虑,HashMap中的链表出现越少,性能才会越好

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  • 哈希碰撞与生日攻击

    2019-02-21 09:45:23
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  • 解决哈希碰撞的方法

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    什么是hash表

    根据设定的哈希函数H(key)和处理冲突的方法将一组关键字映像到一个有限的连续的地址集(区间)上,并以关键字在地址集中的“像”作为记录在表中的存储位置,这种表便称为哈希表,这一映像过程称为哈希造表或者散列,所得的存储位置称哈希地址或散列地址。

    什么是Hash哈希碰撞(也叫“冲突”)

    对应不同的关键字可能获得相同的hash地址,即 key1 ≠ key2,但是H(key1) = H(key2)。
    这种现象就是冲突,而且这种冲突只能尽可能的减少,不能完全避免。为什么不能完全避免?
    因为哈希函数是从关键字集合和地址集合的映像,通常关键字集合为无限大、长度不受限制(密码、或者文件都可以作为关键字),而地址集合确有限,无限量 映射到 有限量 上肯定是存在重合的部分,这就是冲突。
    你想啊,200个男的匹配100个女的,那肯定是存在冲突的啊,保不准哪两个就打起来了。

    1 开放地址法(再散列法)

    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,…kk,-kk(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。

    2 再哈希法Rehash

    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。
    这种方法是同时构造多个不同的哈希函数:
    Hi=RH1(key) i=1,2,…,k

    当哈希地址Hi=RH1(key)发生冲突时,再计算Hi=RH2(key)……,直到冲突不再产生。
    这种方法不易产生聚集,但增加了计算时间。

    3 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,基本思想就是,将所有哈希地址为i的元素构成一个称为同义词链的单链表,并将单链表的头指针存在哈希表的第i个单元中,因而查找、插入和删除主要在同义词链中进行。链地址法适用于经常进行插入和删除的情况。
    在这里插入图片描述

    优点:

    1. 拉链法处理冲突简单,且无堆积现象,即非同义词决不会发生冲突,因此平均查找长度较短;
    2. 由于拉链法中各链表上的结点空间是动态申请的,故它更适合于造表前无法确定表长的情况;
    3. 开放定址法为减少冲突,要求装填因子α较小,故当结点规模较大时会浪费很多空间。而拉链法中可取α≥1,且结点较大时,拉链法中增加的指针域可忽略不计,因此节省空间;
    4. 在用拉链法构造的散列表中,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。而对开放地址法构造的散列表,删除结点不能简单地将被删结 点的空间置为空,否则将截断在它之后填人散列表的同义词结点的查找路径。这是因为各种开放地址法中,空地址单元(即开放地址)都是查找失败的条件。因此在 用开放地址法处理冲突的散列表上执行删除操作,只能在被删结点上做删除标记,而不能真正删除结点。

    缺点:

    1. 指针需要额外的空间,故当结点规模较小时,开放定址法较为节省空间,而若将节省的指针空间用来扩大散列表的规模,可使装填因子变小,这又减少了开放定址法中的冲突,从而提高平均查找速度。

    4 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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  • 哈希碰撞的解决方案

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空空如也

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