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  • 哈希冲突

    万次阅读 多人点赞 2019-06-09 21:12:41
    问题一、什么是哈希冲突 由于哈希算法被计算的数据是无限的,而计算后的结果范围有限,因此总会存在不同的数据经过计算后得到的值相同,这就是哈希冲突。(两个不同的数据计算后的结果一样) 问题二、如何解决哈希...

    问题一、什么是哈希冲突

    由于哈希算法被计算的数据是无限的,而计算后的结果范围有限,因此总会存在不同的数据经过计算后得到的值相同,这就是哈希冲突。(两个不同的数据计算后的结果一样)

    问题二、如何解决哈希冲突

    1、开放地址法(再散列法)

    •     线性探查法
    •     平方探查法
    •     双散列函数探查法

    2、链地址法(拉链法)

    3、再哈希法

    4、创建公共溢出区

    详细解释:

    1、开放地址法(前提是散列表的长度大于等于所要存放的元素)

    发生哈希冲突后,按照某一次序找到下一个空闲的单元,把冲突的元素放入。

    • 线性探查法:

        从发生冲突的单元开始探查,依次查看下一个单元是否为空,如果到了最后一个单元还是空,那么再从表首依次判断。如此执行直到碰到了空闲的单元或者已经探查完所有单元。

    • 平方探查法

        从发生冲突的单元加上1^2,2^2,3^2,...,n^2,直到遇到空闲的单元

    • 双散列函数探查法

        定义两个散列函数,分别为s1和s2,s1的算法和前面一致,s2取一个1~m-1之间并和m互为素数的数。s2作为步长。

    2、链地址法

       将哈希值相同的元素构成一个链表,head放在散列表中。一般链表长度超过了8就转为红黑树,长度少于6个就变为链表。 

    3、再哈希法

        同时构造多个不同的哈希函数,Hi = RHi(key) i= 1,2,3 … k; 
    当H1 = RH1(key) 发生冲突时,再用H2 = RH2(key) 进行计算,直到冲突不再产生,这种方法不易产生聚集,但是增加了计算时间。

    4、建立公共溢出区

        把哈希表分为公共表和溢出表,如果发生了溢出,溢出的数据全部放在溢出区。

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  • 哈希冲突与解决哈希冲突的两种方法1、哈希冲突2、解决哈希冲突的方法(1)链接法(2)开放寻址法①线性探查②二次探查③双重探查 注:本文注重对解决哈希冲突方法的介绍,而非对背后原理的介绍。 1、哈希冲突 当两个...


    注:本文注重对解决哈希冲突方法的介绍,而非对背后原理的介绍。

    1、哈希冲突

    当两个不同的数经过哈希函数计算后得到了同一个结果,即他们会被映射到哈希表的同一个位置时,即称为发生了哈希冲突。
    在此我们不对哈希冲突的危害进行过多的描述,本文的重点是通俗的介绍解决哈希冲突的几种方法。

    2、解决哈希冲突的方法

    解决哈希冲突的方法主要有链接法与开放寻址法。

    (1)链接法

    链接法的构思来源于链表的启发,将被哈希到哈希表同一位置的数通过链表进行连接,使得他们能够在哈希表中共存,从而解决了哈希冲突。链接法解决哈希冲突
    如图所示,被哈希到同一位置的k1、k4;k5、k2、k7;k8、k6这三组数,被按照先后哈希的顺序,以双向链表的形式进行链接,从而共同被保存在哈希表中,解决了哈希冲突。

    (2)开放寻址法

    不同于链接法对哈希表的改变从而解决哈希冲突,开放寻址法的解决方法是通过对哈希函数的改变,从而将被可能发生哈希冲突的数按照一定规律哈希到另一个位置,从而保存在哈希表中。

    需要注意的是,开放寻址法具有一个通用的位置计算公式,即
    hi(x)= ( Hash( x ) + F ( i ) ) % TableSize
    其中,hi(x)是第i次冲突的解决函数, Hash( x ) 是原哈希函数,F ( i )是不同的开放寻址法所定义的函数,TableSize是哈希表的大小。
    以下三种开放寻址法解决方式,所不同的仅是对F ( i )的不同定义而已。

    ①线性探查

    根据上面所叙述的通用公式,在线性探查中,F ( i ) 为探查的次数,即发生哈希冲突后,依次将哈希函数值加一后对表大小取模,重新计算新的哈希位置。
    在具体实现中表现为,某个数x被哈希到i号位置,发现i号位置已经被占用,则查找(i+1)号位置,直到找到一个空的位置进行存放。
    hi(x)= ( Hash( x ) + i ) % TableSize

    举例说明:
    线性探查举例
    将U中的数按顺序哈希到如图所示的TableSize=7的哈希表中,其中0、1、2、3由于不发生冲突,都按照 h0(x)= ( Hash( x ) + 0 ) % 7 进行哈希计算,被放入了0,1,2,3的位置。
    在进行7的哈希计算时发现 h0(7)= ( 7 + 0 ) % 7 = 0 ,而0号位置已经被占用,则进行冲突解决,尝试 h1(7)= ( 7 + 1 ) % 7 = 1 ,发现1号位置也被占用,继续探查,h2(7)= ( 7 + 2 ) % 7 = 2 ,h3(7)= ( 7 + 3 ) % 7 = 3 , h4(7)= ( 7 + 4 ) % 7 = 4 , 直到第三次探查,找到了4号位置是空的,则将7放入4号位置,解决了冲突。

    ②二次探查

    在二次探查(也称平方探查)中,F ( i ) 是探查次数的平方
    hi(x)= ( Hash( x ) + i^2 ) % TableSize
    同样举例说明:
    二次探查举例说明
    同样的,我们先将0、1哈希到表的0、1位置,且未发生冲突。
    接下来,我们对7进行哈希,发现 h0(7)= ( 7 + 0^2 ) % 7 = 0 ,且0号位置已被占用,则进行冲突解决,尝试 h1(7)= ( 7 + 1^2 ) % 7 = 1 ,发现1号位置同样被占用,继续探查, h2(7)= ( 7 + 2^2 ) % 7 = 4,此时4号位置未被占用,则将7放入4号位置,冲突解决。

    ③双重探查

    双重探查也称二次再散列法,是指第一次散列产生哈希地址冲突,为了解决冲突,采用另外的散列函数或者对冲突结果进行处理的方法。
    在双重探查中,F ( i ) 是一个新的哈希函数的值的整数倍
    通常情况下,我们有:
    hi(x)= ( Hash( x ) + i*Hash1( x ) ) % TableSize
    其中Hash1( x )是一个不同于Hash( x )的新的哈希函数。

    举例说明:
    双重探查举例说明
    此例中,我们定义Hash1( x ) = x mod 5 。
    则有 hi(x)= ( Hash( x ) + i*(x mod 5) ) % 7 。
    在这里,0、1、2被哈希到0、1、2的位置,且未发生哈希冲突。
    对7进行哈希计算,发现 h0(7)= ( 7 + 0^2 ) % 7 = 0 ,0号位置已经被占用,发生哈希冲突,则进行解决,尝试 h1(7)= ( 7 + 1*(7 mod 5) ) % 7 = 2,发现2号位置同样被占用,则继续探查, h2(7)= ( 7 + 2*(7 mod 5) ) % 7 = 4,发现4号位置为空,则将7放入4号位置,解决冲突。

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  • 哈希冲突,指的是当关键字集合很大时,关键字值不同的元素可能胡映像到哈希表的同一个地址。 即k1!=k2,但H(k1)=H(k2),这种现象就是哈希冲突。 那如何解决哈希冲突? 1.线性探测法 如下图,元素 15 已经占据了...

    哈希冲突,指的是当关键字集合很大时,关键字值不同的元素可能胡映像到哈希表的同一个地址。

    即k1!=k2,但H(k1)=H(k2),这种现象就是哈希冲突。

    那如何解决哈希冲突?

    1.线性探测法

    如下图,元素 15 已经占据了下标为 2 的位置,元素 2 本身也应该占据下标为 2 的位置,这时遇到哈希冲突,它就往下一个地址寻找空位。
    如果遇到冲突,就往下一个地址寻找空位。新地址 = 原始位置+i(i是查找次数)

    如:数据关键字:15 2 38 28 4 12   数组大小:13   哈希函数 下标=关键字 mod 13

    2.平方探测法

    如果遇到冲突,新地址 = 原始位置+i^2(i是查找次数)

    如:数据关键字:15 2 28 19 10  数组大小:13   哈希函数 下标=关键字 mod 13

    3.双哈希法

    要设置第二个哈希函数,如: hash2 (key)=R- (key mod R)

    如果遇到冲突.新位置=原始位置+ i*hash2 

     

     

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  • 在Java中,哈希码代表的是一个对象的特征。它由哈希函数计算而来,设计良好的哈希函数会让不同的对象根据自己不同的特征来生成不同的哈希码。就像人的身份证号一样,根据每个人的特征生成,通过身份证号就可以知道这...

    哈希

    Hash,一般翻译做散列、杂凑,或音译为哈希,是把任意长度的输入(又叫做预映射pre-image)通过散列算法变换成固定长度的输出,该输出就是散列值。这种转换是一种压缩映射,也就是,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确定唯一的输入值。简单的说就是一种将任意长度的消息压缩到某一固定长度的消息摘要的函数。

    1.什么是哈希码
    在Java中,哈希码代表的是一个对象的特征。它由哈希函数计算而来,设计良好的哈希函数会让不同的对象根据自己不同的特征来生成不同的哈希码。就像人的身份证号一样,根据每个人的特征生成,通过身份证号就可以知道这个人来自哪个区域,出生日期,性别信息等等。

    2.什么是哈希函数
    哈希函数又称“散列函数”,通过某种算法,可以将任意长度的输入转换为固定长度的输出。
    如在Java中,哈希码用整型int表示,这意味着一共只有232 个哈希码,而对象的个数可以理解为无限个,哈希函数可以将无限个对象实例转换成有限个的哈希码。Object::hashCode默认就是通过对象所在的内存地址经过处理计算而得出的。

    如果开发者觉得默认的哈希函数无法满足自己的要求,也可以重写哈希函数,如下就是IDEA自动生成的哈希函数,根据每个属性的哈希码计算而得:

    class Person{
    	private String name;
    	private Integer age;
    	private Boolean sex;
    
    	@Override
    	public int hashCode() {
    		int result = name != null ? name.hashCode() : 0;
    		result = 31 * result + (age != null ? age.hashCode() : 0);
    		result = 31 * result + (sex != null ? sex.hashCode() : 0);
    		return result;
    	}
    }
    

    3.什么是哈希冲突
    哈希函数的目的是将任意长度的输入转换为固定长度的输出,这就意味着,不同的输入可能会转换成相同的输出,这就导致了「哈希冲突」,也叫「哈希碰撞」。

    k1 != k2 && hash(k1) == hash(k2)
    

    哈希冲突是客观事实,只能尽量避免,无法彻底解决。


    处理哈希冲突

    一个设计良好的哈希函数,应该让不同特征的对象具有不同的哈希码,尽可能的避免哈希冲突。
    但是哈希冲突是客观事实,只能尽量避免,无法彻底解决。
    因此,一旦发生了哈希冲突,如何解决就变得非常重要了。

    哈希冲突常见的解决方式有如下四种:

    1.开放定址法

    线性探测
    哈希表中已经插入8、9元素,此时再插入14,下标2已经被8给占用了,出现哈希冲突。
    线性探测会环形寻找next节点,先找到下标3,被9占用了,依然冲突,再找到下标4,没有被占用,即没有发生冲突,则将14放入下标4的节点中。
    在这里插入图片描述
    二次探测
    也称二元探测,如果默认的哈希函数计算出的哈希码发生了哈希冲突,则哈希函数升级为:

    (hash(key) + d) % table.length;
    d = 1^2, -1^2, 2^2, -2^2, 3^2......
    

    随机探测
    和二次探测类似,只是d会更换为一组伪随机数列。

    (hash(key) + d) % table.length;
    d = 一组伪随机数列
    

    开放定址法的优点就是:只要哈希表还有位置,通过不断的探测,总能找到合适的位置。
    缺点是探测的次数不可控,一旦探测次数骤增,会严重影响哈希表的读写性能。

    ThreadLocalMap就是用的「线性探测」技术解决哈希冲突的,当线程的ThreadLocal实例数量较多时,ThreadLocal的读效率会下降,因此Netty、Dubbo才会编写自己的ThreadLocal实现。

    2.再散列法

    提供一组哈希函数,而不是一个。
    如果第一个哈希函数计算的哈希码发生冲突了,就采用第二个哈希函数重新计算哈希码,直到不冲突为止。、
    查询时也是一样,依次调用不同的哈希函数计算哈希码,直到Key相等。
    这种方式会增加哈希计算的开销,影响读写的效率。

    int hash = hash1(key)hash2(key)hash3(key)......
    

    3.链地址法

    将哈希码对应一个链表,插入元素时,如果哈希码冲突了,就将元素插入到链表,可选头插或尾插。
    查询时,遍历哈希码对应的链表。
    HashMap采用的就是这种方式。

    这种方式的缺点是:一旦哈希冲突多了,哈希表会退化成链表,查询效率会从O(1)变为O(n)。JDK8的HashMap针对这种情况有做优化,冲突超过8个会将链表转换为红黑树,提高查询效率。

    4.公共溢出区

    在创建哈希表的同时,再额外创建一个公共溢出区,专门用来存放发生哈希冲突的元素。查找时,先从哈希表查,查不到再去公共溢出区查。

    这种方式的缺点是:哈希冲突多了,公共溢出区会膨胀的非常厉害,查询的效率也有影响。


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