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  • 在Java中,HashMap中是用哪些方法来解决哈希冲突的?
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    2020-12-29 09:31:07

    1.基本概念

    哈希算法:根据设定的哈希函数H(key)和处理冲突方法将一组关键字映象到一个有限的地址区间上的算法。也称为散列算法、杂凑算法。

    哈希表:数据经过哈希算法之后得到的集合。这样关键字和数据在集合中的位置存在一定的关系,可以根据这种关系快速查询。

    非哈希表:与哈希表相对应,集合中的 数据和其存放位置没任何关联关系的集合。

    由此可见,哈希算法是一种特殊的算法,能将任意数据散列后映射到有限的空间上,通常计算机软件中用作快速查找或加密使用。

    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。

    2.解决哈希冲突的方法

    解决哈希冲突的方法一般有:开放定址法、链地址法(拉链法)、再哈希法、建立公共溢出区等方法。

    2.1 开放定址法

    从发生冲突的那个单元起,按照一定的次序,从哈希表中找到一个空闲的单元。然后把发生冲突的元素存入到该单元的一种方法。开放定址法需要的表长度要大于等于所需要存放的元素。

    在开放定址法中解决冲突的方法有:线行探查法、平方探查法、双散列函数探查法。

    开放定址法的缺点在于删除元素的时候不能真的删除,否则会引起查找错误,只能做一个特殊标记。只到有下个元素插入才能真正删除该元素。

    2.1.1 线行探查法

    线行探查法是开放定址法中最简单的冲突处理方法,它从发生冲突的单元起,依次判断下一个单元是否为空,当达到最后一个单元时,再从表首依次判断。直到碰到空闲的单元或者探查完全部单元为止。

    可以参考csdn上flash对该方法的演示:

    http://student.zjzk.cn/course_ware/data_structure/web/flash/cz/kfdzh.swf

    2.1.2 平方探查法

    平方探查法即是发生冲突时,用发生冲突的单元d[i], 加上 1²、 2²等。即d[i] + 1²,d[i] + 2², d[i] + 3²...直到找到空闲单元。

    在实际操作中,平方探查法不能探查到全部剩余的单元。不过在实际应用中,能探查到一半单元也就可以了。若探查到一半单元仍找不到一个空闲单元,表明此散列表太满,应该重新建立。

    2.1.3 双散列函数探查法

    这种方法使用两个散列函数hl和h2。其中hl和前面的h一样,以关键字为自变量,产生一个0至m—l之间的数作为散列地址;h2也以关键字为自变量,产生一个l至m—1之间的、并和m互素的数(即m不能被该数整除)作为探查序列的地址增量(即步长),探查序列的步长值是固定值l;对于平方探查法,探查序列的步长值是探查次数i的两倍减l;对于双散列函数探查法,其探查序列的步长值是同一关键字的另一散列函数的值。

    2.2 链地址法(拉链法)

    链接地址法的思路是将哈希值相同的元素构成一个同义词的单链表,并将单链表的头指针存放在哈希表的第i个单元中,查找、插入和删除主要在同义词链表中进行。链表法适用于经常进行插入和删除的情况。

    如下一组数字,(32、40、36、53、16、46、71、27、42、24、49、64)哈希表长度为13,哈希函数为H(key)=key%13,则链表法结果如下:

    注:在java中,链接地址法也是HashMap解决哈希冲突的方法之一,jdk1.7完全采用单链表来存储同义词,jdk1.8则采用了一种混合模式,对于链表长度大于8的,会转换为红黑树存储。

    2.3 再哈希法

    就是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。

    2.4 建立公共溢出区

    将哈希表分为公共表和溢出表,当溢出发生时,将所有溢出数据统一放到溢出区。

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    创建哈希表和查找哈希表都会遇到冲突,两种情况下解决冲突的方法应该一致。

    下面以创建哈希表为例,说明解决冲突的方法。常用的解决冲突方法有以下四种:

     

    解决hash冲突

    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

    img

    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。

     

    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。

     

    链地址法

    这种方法的基本思想是: 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。

    img

     

    建立公共溢出区

    这种方法的基本思想是: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。

     

    优缺点

    开放散列(open hashing)/ 拉链法(针对桶链结构)

    优点:

    • 对于记录总数频繁可变的情况,处理的比较好(也就是避免了动态调整的开销)
    • 由于记录存储在结点中,而结点是动态分配,不会造成内存的浪费,所以尤其适合那种记录本身尺寸(size)很大的情况,因为此时指针的开销可以忽略不计了
    • 删除记录时,比较方便,直接通过指针操作即可

    缺点:

    • 存储的记录是随机分布在内存中的,这样在查询记录时,相比结构紧凑的数据类型(比如数组),哈希表的跳转访问会带来额外的时间开销
    • 如果所有的 key-value 对是可以提前预知,并之后不会发生变化时(即不允许插入和删除),可以人为创建一个不会产生冲突的完美哈希函数(perfect hash function),此时封闭散列的性能将远高于开放散列
    • 由于使用指针,记录不容易进行序列化(serialize)操作

     

    封闭散列(closed hashing)/ 开放定址法

    优点:

    • 记录更容易进行序列化(serialize)操作
    • 如果记录总数可以预知,可以创建完美哈希函数,此时处理数据的效率是非常高的

    缺点:

    • 存储记录的数目不能超过桶数组的长度,如果超过就需要扩容,而扩容会导致某次操作的时间成本飙升,这在实时或者交互式应用中可能会是一个严重的缺陷
    • 使用探测序列,有可能其计算的时间成本过高,导致哈希表的处理性能降低
    • 由于记录是存放在桶数组中的,而桶数组必然存在空槽,所以当记录本身尺寸(size)很大并且记录总数规模很大时,空槽占用的空间会导致明显的内存浪费
    • 删除记录时,比较麻烦。比如需要删除记录a,记录b是在a之后插入桶数组的,但是和记录a有冲突,是通过探测序列再次跳转找到的地址,所以如果直接删除a,a的位置变为空槽,而空槽是查询记录失败的终止条件,这样会导致记录b在a的位置重新插入数据前不可见,所以不能直接删除a,而是设置删除标记。这就需要额外的空间和操作。
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    所谓的开放定址法就是一旦发生了冲突,就去寻找下一个空的散列地址,只要散列表足够大,空的散列地址总能找到,并将记录存入。 1.1 线性探测法 fi ( key ) = ( f ( key ) + di ) MOD m (di=1,2,3,4,…,m-1) 会出现...

    一、开放地址法

    所谓的开放定址法就是一旦发生了冲突,就去寻找下一个空的散列地址,只要散列表足够大,空的散列地址总能找到,并将记录存入。

    1.1 线性探测法

    fi ( key ) = ( f ( key ) + di ) MOD m (di=1,2,3,4,…,m-1)

    会出现不是同义词却需要争夺一个地址的情况,我们称这种情况为堆积。

    1.2 二次探测法

    关键字集合『12,67,56,16,25,37,22,29,15,47,48,34』

    下标01234567891011
    关键字1225371516294867562247

    当最后一个key=34,f(key)=10,与22的位置冲突。可是22后面没有空位了,虽然可以不断求余数后得到结果,但是效率太低了。
    使用12,-12,22,-22,…,q2,-q2,q<=m/2就可以双向寻找可能的空位子,增加平方运算时为了不让关键字都聚集在某一块区域。称之为二次探测法。

    fi ( key ) = ( f ( key ) + di ) MOD m (di=12,-12,22,-22,…,q2,-q2,q<=m/2)

    1.3 随机探测法

    在冲突时,对于位移量di采用随机函数计算得到,我们称之为随机函数。

    这里的随机其实是伪随机数。伪随机是说如果我们设置的随机种子相同,则不断调用随机函数可以生成一个不会重复的数列。我们在查找时候,用相同的随机种子,它每次得到的数列都是相同的,相同的di当然可以得到相同的散列地址。

    fi ( key ) = ( f ( key ) + di ) MOD m (di是一个随机数列)


    二、再散列函数法

    对于我们的散列函数来说,我们可以事先准备多个散列函数。

    fi ( key ) = RHi ( key ) (i=1,2,…,k)

    RHi 就是不同的散列函数,可以将前面说散列表查找及其函数的除留余数、折叠、平方取中全部用上。每当出现散列地址冲突,就换一个散列函数计算。这种方法能够使得关键字不产生聚集,但是相应地会增加计算的时间。


    三、链地址法

    思路换一下,为什么有冲突就要换地方呢?我们直接在原地不行吗?于是有了链地址法。

    将所有关键字为同义词的记录存储在一个单链表中,我们称之为同义词子表,在散列表中只存储所有同义词子表的头指针。

    对于关键字集合{12,67,56,16,25,37,22,9,15,47,48,34},我们用前面的12作为除数,进行除留余数法,可以得下如下结构:
    在这里插入图片描述
    链地址法对于可能造成很多冲突的散列函数来说,提供了绝不会出现找不到地址的保证。当然,这也就带来了查找时需要遍历单链表的性能损耗。


    四、公共溢出区法

    这个方法更好理解,当发生冲突的时候,凡是冲突的跟我走,给这些冲突找个地儿呆着。我们为所有冲突的关键字建立一个公共的溢出区来存放。

    就前面的例子而言,我们共有三个关键字{37,48,34}与之前的关键字有冲突,那么将它们存储在溢出表中。
    在这里插入图片描述在查找的时候,对于给定值通过散列函数计算出散列地址之后,先与基本表对应位置进行比对,如果相等,则查找成功;如果不相等,则到溢出表进行顺序查找。如果相对于基本表而言,有冲突的数据很少的情况下,公共溢出区的结构对查找性能来说还是非常高的。

    展开全文
  • 哈希表冲突处理冲突方法

    万次阅读 多人点赞 2018-07-06 20:31:30
    一、哈希函数和哈希冲突的基本概念 1.哈希函数: 哈希法又称散列法、杂凑法以及关键字地址计算法等,相应的表成为哈希表。 基本思想:首先在元素的关键字K和元素的位置P之间建立一个对应关系f,使得P=f(K),其中f...

    一、哈希函数和哈希冲突的基本概念

    1.哈希函数:

    哈希法又称散列法、杂凑法以及关键字地址计算法等,相应的表成为哈希表。

    基本思想首先在元素的关键字K和元素的位置P之间建立一个对应关系f,使得P=f(K),其中f成为哈希函数。

    创建哈希表时,把关键字K的元素直接存入地址为f(K)的单元;

    查找关键字K的元素时利用哈希函数计算出该元素的存储位置P=f(K).

    2.哈希冲突:

    当关键字集合很大时,关键字值不同的元素可能会映像到哈希表的同一地址上,即K1!=K2,但f(K1)=f(K2),这种现象称为hash冲突,实际中冲突是不可避免的,只能通过改进哈希函数的性能来减少冲突。

    二、哈希函数的构造方法 

    哈希函数的构造原则是:函数本身便于计算、计算出来的地址分布均匀(即对任意K,f(K)对应不同地址的概率相等)。

    1.数字分析法:

    可以从关键如果事先知道关键字集合,并且每个关键字的位数比哈希表的地址码位数多时,可以从关键字中选出分布较均匀的若干位,构成哈希地址。

    例如,有80个记录,关键字为8位十进制整数d1d2d3…d7d8,如哈希表长取100,则哈希表的地址空间为:00~99。

    假设经过分析,各关键字中 d4和d7的取值分布较均匀,则哈希函数为:h(key)=h(d1d2d3…d7d8)=d4d7。例如,h(81346532)=43,h(81301367)=06。

    相反,假设经过分析,各关键字中 d1和d8的取值分布极不均匀, d1 都等于5,d8 都等于2,此时,如果哈希函数为:h(key)=h(d1d2d3…d7d8)=d1d8,

    则所有关键字的地址码都是52,显然不可取。

    2.平方取中法:

    当无法确定关键字中哪几位分布较均匀时,可以先求出关键字的平方值,然后按需要取平方值的中间几位作为哈希地址。

    这是因为:平方后中间几位和关键字中每一位都相关,故不同关键字会以较高的概率产生不同的哈希地址。

    例:我们把英文字母在字母表中的位置序号作为该英文字母的内部编码。例如K的内部编码为11,E的内部编码为05,Y的内部编码为25,A的内部编码为01, B的内部编码为02。

    由此组成关键字“KEYA”的内部代码为11052501,同理我们可以得到关键字“KYAB”、“AKEY”、“BKEY”的内部编码。之后对关键字进行平方运算后,取出第7到第9位作为该关键字哈希地址,如图8.23所示。

    关键字     内部编码       内部编码的平方值           H(k)关键字的哈希地址

    KEYA      11050201      122157778355001                      778
    KYAB      11250102      126564795010404                      795
    AKEY      01110525       001233265775625                     265

    BKEY      02110525       004454315775625                     315

     3.分段叠加法:

    这种方法是按哈希表地址位数将关键字分成位数相等的几部分(最后一部分可以较短),然后将这几部分相加,舍弃最高进位后的结果就是该关键字的哈希地址。

    具体方法有折叠法与移位法。移位法是将分割后的每部分低位对齐相加,折叠法是从一端向另一端沿分割界来回折叠(奇数段为正序,偶数段为倒序),然后将各段相加。  

    例如:key=12360324711202065,哈希表长度为1000,则应把关键字分成4位一段,在此舍去最低的两位65,分别进行移位叠加和折叠叠加,求得哈希地址为105和907 

    (a)移位叠加              (b) 折叠叠加
           1   2   3                    1   2   3
           6   0   3                    3   0   6
           2   4   7                    2   4   7
           1   1   2                    2   1   1
           0   2   0                    0   2   0
    ——————               ——————

      1   1   0   5                    9   0   7

    4.除留余数法:

    假设哈希表长为m,p为小于等于m的最大素数,则哈希函数为 h(k)=k  %  p ,其中%为模p取余运算。

    例如,已知待散列元素为(18,75,60,43,54,90,46),表长m=10,p=7,则有h(18)=18 % 7=4    h(75)=75 % 7=5    h(60)=60 % 7=4   h(43)=43 % 7=1    h(54)=54 % 7=5    h(90)=90 % 7=6   h(46)=46 % 7=4此时冲突较多。为减少冲突,可取较大的m值和p值,如m=p=13,结果如下:h(18)=18 % 13=5    h(75)=75 % 13=10    h(60)=60 % 13=8    h(43)=43 % 13=4    h(54)=54 % 13=2    h(90)=90 % 13=12   h(46)=46 % 13=7

    三、处理冲突的方法

     1.开放定址法(再散列法): 

    基本思想: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。 

    1.线性探测再散列:

    dii=1,2,3,…,m-1         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。

    2.二次探测再散列:

    di=12,-12,22,-22,…,k2,-k2    ( k<=m/2 )         冲突发生时,在表的左右进行跳跃式探测,比较灵活。

    3.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。

    4.  示例:

    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。

     a): 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。

     0     1     2     3     4     5     6     7     8     9     10

                         47   26   60   69

    b): 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。

         0     1     2     3     4     5     6     7     8     9     10

                      69   47   26  60      

     c): 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。

     0     1     2     3     4     5     6     7     8     9     10

                      47   26  60                  69

    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.拉链法(HashMap的冲突处理方式):

    基本思想: 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。

    例如:  已知一组关键字(32,40,36,53,16,46,71,27,42,24,49,64),哈希表长度为13,哈希函数为:H(key)= key % 13,则用链地址法处理冲突的结果如图所示:

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     本例的平均查找长度 ASL=(1*7+2*4+3*1)/13=1.38

    4.建立公共溢出区:

    这种方法的基本思想是: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

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  • 解决哈希冲突的常用方法有哪些

    千次阅读 2019-04-12 19:08:48
    开放定址法 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...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)…...
  • 如果还人就放到(冲突+2平方)的位置,以此类推,要是负数就倒序数。 优点 记录更容易进行序列化操作 如果记录总数可以预知,可以创建完美的哈希函数,尽量避免hash冲突,提高效率; 缺点 扩容成本太高; 使用...
  • 哈希表处理冲突方法

    千次阅读 2018-10-08 16:20:59
    一、基本概念 哈希表,也叫散列表,是根据关键字而直接进行访问的数据...二、处理冲突方法 (1) 链地址法 链地址法是指把所有的冲突关键字存储在一个线性链表中,这个链表由其散列地址唯一标识。 (2) 开放定址...
  • idea处理冲突方法

    千次阅读 2020-04-04 09:35:07
    idea处理冲突方法 一、先commit 再pull 二、先pull,再commit 和push 合并完成后 》》》博主长期更新学习心得,推荐点赞关注!!! 》》》若错误之处,请在评论区留言,谢谢!!! ...
  • 文章目录哈希表和哈希函数的概念哈希函数的构造直接定址法数字分析法平方取中法折叠法除留余数法(常用)随机数法哈希函数的选择处理冲突方法开放定址法再哈希法链地址法建立一个公共溢出区代码实现 哈希表和哈希...
  • 这里四种处理方法值得借鉴。方法一:自我批评。创业合伙人之间的矛盾冲突是由多方面原因引起的,自己的原因也对方的原因,还可能其它的原因。要顺利地化解矛盾,就应该从自我批评开始。这样,会给对方也造成...
  • 哈希表及处理冲突方法

    千次阅读 2018-11-20 13:08:14
    这种方法的基本思想是:首先在元素的关键字k和元素的存储位置p之间建立一个对应关系f,使得p=f(k),f称为哈希函数。 创建哈希表时,把关键字为k的元素直接存入地址为f(k)的单元;以后当查找关键字为k的元素时,...
  • 哈希函数 哈希函数是从关键字集合到地址集合的映射。这一映射过程称为哈希造表或散列,所得存储位置为哈希地址或散列地址。 哈希函数的构造方法 ...因此,对于不同的关键字不会发生冲突。实际中使用这种哈希函...
  • 针对传统DS证据理论在处理冲突证据融合所存在的不足,提出了一种新的冲突证据加权融合方法。...数值算例表明,该方法能够有效地处理冲突证据融合问题,相比其他改进算法,具有较的收敛速度和较小的计算量。

空空如也

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对于冲突你有哪些好的处理方法