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  • 哈希冲突

    2019-11-30 15:49:48
    文章目录哈希冲突概念及解决方案哈希冲突的概念哈希冲突的解决方法拉链法再哈希法开放地址法线形勘测再散列二次勘测再散列双散列法伪随机法 哈希冲突概念及解决方案 哈希冲突的概念 哈希算法的目的就是将一串很大的...

    哈希冲突概念及解决方案

    哈希冲突的概念

    哈希算法的目的就是将一串很大的数据根据一定的规则转换为较小的数据。在这个从大到小的转换过程中,不可避免的会出现两个不同的数据在经过哈希算法的计算后生成了相同的哈希值。这个过程我们称之为哈希冲突。
    哈希冲突会带来很多问题,例如在哈希表中,两个不同的key值的哈希值相同,那么当这两个key值所表示的数据中的第一个存放到指定的位置后,第二个就没有地方可以存放了。所以我们在设计使用哈希算法的时候一定不能忽略掉哈希冲突。

    哈希冲突的解决方法

    常用的解决哈希冲突的方法有以下几种:

    拉链法

    拉链法是指当出现哈希冲突时,将具有相同哈希值的key值放进一个链表之中。当进行查找的时候可以通过遍历这个链表中的数据来寻找是否存在和被查找的key值相等的值。这种方法适用于处理冲突比较严重的情况。
    在这里插入图片描述

    再哈希法

    首先构造多个哈希算法Di = H1 (keyi), Di = H2 (keyi)…
    当发生哈希冲突时,将key值通过第二个哈希算法计算哈希值,若还冲突,就继续下去,直到找到不发生冲突的值。

    开放地址法

    开放地址法思想:当发生哈希冲突时,将这个哈希值加上一个增量d,来获取新的哈希值。即:
    Di = (H(key) + d) mod m。这里的m是空间大小,以防止哈希值超出规定范围。
    根据d的取值不同,开放地址法分为以下四种:

    线形勘测再散列

    d的取值为1,2,3,…
    即当发生哈希冲突时,判断当前哈希值H+1这个位置是否会发生哈希冲突,即当前H+1的位置上是否存在数据,如果不存在就将值放在这个位置上,如果存在数据,就判断hH+2。以此类推,直到找到不发生哈希冲突的位置。

    二次勘测再散列

    d的取值为1,-1,22,-(22)…

    双散列法

    定义另一个哈希算法PI = H2(keyI),当发生哈希冲突时,哈希值为(H1(keyi) + H2(keyi) mod m。

    伪随机法

    d的取值为一个伪随机序列依次取值。

    注意:使用开放地址法解决哈希冲突问题时,当删掉某个数据时,不能直接将其删除。因为这样会截断其他具有相同哈希值数据的位置。所以应该用一个标记标记下这个数据已经被删除。

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  • 什么又是哈希冲突? ①哈希表是基于数组的一种存储方式.它主要由哈希函数和数组构成。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...

    首先,什么是哈希表?什么又是哈希冲突?
    ①哈希表是基于数组的一种存储方式.它主要由哈希函数和数组构成。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。
    ②哈希冲突是指哈希函数算出来的地址被别的元素占用了,也就是,这个位置有人了。好的哈希函数会尽量避免哈希冲突。

    那么发生了哈希冲突,要怎么解决呢?
    解决哈希冲突有以下几种方法:

    ①开放定址法:
    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。

    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=1,2,…,k
    当一个哈希函数地址还产生冲突时,在计算另一个哈希函数地址,直到不再发生冲突为止。

    ③链地址法
    这种方法的是将所有哈希地址相同的元素i构成一个单链表,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、插入和删除主要在单链表中进行。链地址法适用于经常进行插入和删除的情况。

    ④建立公共溢出区
    这种方法就是将哈希表分为基本表和溢出表两部分,凡是和基本表发生冲突的元素,一律填入溢出表,比较粗暴。

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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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  • 什么又是哈希冲突? ①哈希表是基于数组的一种存储方式.它主要由哈希函数和数组构成。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...

    首先,什么是哈希表?什么又是哈希冲突?

    ①哈希表是基于数组的一种存储方式.它主要由哈希函数和数组构成。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。
    ②哈希冲突是指哈希函数算出来的地址被别的元素占用了,也就是,这个位置有人了。好的哈希函数会尽量避免哈希冲突。

    那么发生了哈希冲突,要怎么解决呢?

    解决哈希冲突有以下几种方法:

    ①开放定址法:
    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。

    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=1,2,…,k
    当一个哈希函数地址还产生冲突时,在计算另一个哈希函数地址,直到不再发生冲突为止。

    ③链地址法
    这种方法的是将所有哈希地址相同的元素i构成一个单链表,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、插入和删除主要在单链表中进行。链地址法适用于经常进行插入和删除的情况。

    ④建立公共溢出区
    这种方法就是将哈希表分为基本表和溢出表两部分,凡是和基本表发生冲突的元素,一律填入溢出表,比较粗暴。

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空空如也

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