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    哈希表完整代码

    哈希表完整代码

    引出哈希表

    设计一个写字楼通讯录,存放所有公司的通讯信息

    • 座机号码作为 key(假设座机号码最长是 8 位),公司详情(名称、地址等)作为 value
    • 添加、删除、搜索的时间复杂度要求是 O(1)

    我们用这种思路,将座机号码作为索引值(数组索引),公司详情作为数据元素值(数组的值)

    由于数组添加、删除、搜索元素的时间复杂度都是 o ( 1 ) o(1) o(1),可以达到要求。

    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述

    但是这种做法有缺点。

    • 空间复杂度非常大
      要保证存储所有元素,所以需要开辟一个非常大的空间。

    • 空间使用率极其低,非常浪费内存空间
      就拿电话号码来说,开辟了100000000大小的空间,但是1~99999999之间有很多数字是索引值是用不到的。

    其实 数组companies 就是一个哈希表,典型的 【空间换时间】

    哈希表(Hash Table)

    哈希表也叫做散列表(hash有“剁碎”的意思)

    哈希表是如何实现高效处理数据的?

    put("Jack",666);
    put("Rose",777);
    put("Kate",888);
    

    1.利用哈希函数生成 key 对应的 index【 O ( 1 ) O(1) O(1)

    2.根据 index 操作定位数组元素【 O ( 1 ) O(1) O(1)

    在这里插入图片描述

    • 哈希表添加、搜索、删除的流程都是类似的

    • 哈希表是【空间换时间】的典型应用

    • 哈希函数,也叫做 散列函数

    • 哈希表内部的数组元素,很多地方也叫 Bucket(桶),整个数组叫 Buckets 或者 Bucket Array

    哈希冲突(Hash Collision)

    哈希冲突 也叫做 哈希碰撞

    • 2 个不同的 key,经过哈希函数计算出相同的结果

    • key1 ≠ key2,hash(key1) = hash(key2)

    如下图,“Rose” 不等于 “Kate”,但是经过哈希函数算出来的索引确实相同的,此时就产生了冲突。
    在这里插入图片描述
    解决哈希冲突的常见方法

    • 开放定址法(Open Addressing) ✓ 按照一定规则向其他地址探测,直到遇到空桶
        线性探测:往下 一个一个顺序查找,直到遇到空桶
        平方探测:往下按照平方数顺序查找,直到遇到空桶

    • 再哈希法(Re-Hashing) ✓ 设计多个哈希函数

    • 链地址法(Separate Chaining) ✓ 比如通过链表将同一index的元素串起来

    JDK1.8的哈希冲突解决方案

    • 默认使用单向链表将元素串起来

    • 在添加元素时,可能会由单向链表转为红黑树来存储元素
       比如当哈希表容量 ≥ 64单向链表的节点数量大于 8

    • 红黑树节点数量少到一定程度时,又会转为单向链表

    • JDK1.8 中的哈希表是使用 链表+红黑树 解决哈希冲突
      在这里插入图片描述

    思考:这里为什么使用单链表而不是双向链表?

    • 每次都是从头节点开始遍历(依次比较每个元素,若有相同key则替换原本的值,若无相同key,则将新元素添加在链表尾部

    • 单向链表比双向链表少一个指针,可以节省内存空间

    哈希函数

    ◼ 哈希表中哈希函数的实现步骤大概如下

    1. 先生成 key 的哈希值必须是整数
    2. 再让 key 的哈希值数组的大小 进行相关运算,生成一个索引值
      在这里插入图片描述

    ◼ 为了提高效率,可以使用 & 位运算取代 % 运算【前提:将数组的长度设计为 2 的幂( 2 n 2^n 2n
    在这里插入图片描述
    将数组的长度设计为 2 的幂( 2 n 2^n 2n)是因为 2 n − 1 2^{n - 1} 2n1 的二进制必然为全 1

    10 - 1 		= 1			2^1 - 1 = 1
    100 - 1 	= 11		2^2 - 1 = 3
    1000 - 1 	= 111		2^3 - 1 = 7
    10000 - 1 	= 1111		2^4 - 1 = 15
    100000 - 1 	= 11111		2^5 - 1 = 31	
    

    哈希值的二进制一个全为1的二进制 &(与),结果必然小于等于哈希值,如下图。
    在这里插入图片描述
    ◼ 良好的哈希函数,让哈希值更加均匀分布 → 减少哈希冲突次数 → 提升哈希表的性能

    如何生成 key 的哈希值

    key 的常见种类可能有

    • 整数、浮点数、字符串、自定义对象

    • 不同种类的 key ,哈希值的生成方式不一样,但目标是一致的
        尽量让每个 key 的哈希值是唯一的

        尽量让 key 的所有信息参与运算(即让key的所有数字、内容参与运算)

    在Java中,HashMap 的 key 必须实现 hashCodeequals 方法,也允许 key 为 null

    Integer 的哈希值计算

    整数值当做哈希值

    比如 10 的哈希值就是 10

    Java 中 Integer.hashCode() 源码:
    在这里插入图片描述

    Float 的哈希值计算

    将存储的二进制格式转为整数值

    Java 中 Float.hashCode() 源码:
    在这里插入图片描述

    Long 的哈希值计算

    Long.HashCode() ,Java源码如下:
    在这里插入图片描述

    那么, ^>>> 的作用是什么呢?

    • 高32bit 和 低32bit 混合计算出 32bit 的哈希值

    • 充分利用所有信息计算出哈希值

    >>> 即 无符号右移,代码中的 value >>> 32 即将 value 的值无符号右移 32 位。

    ^ 即位运算中的异或,它的作用是:两数异或,不同为1,相同为0。

    为什么用 ^ 而不用 &、| 呢?

    • & 与:结果就是低32位,那高32位相当于没参数运算
    • | 或:如果高32位都是1,那么结果全是1,很容易造成哈希冲突
    • ^ 异:最合适的,把高32位 和 低32位,全部参与运算

    >>> 无符号右移:无论正负数高位全部补0
    >> 有符号右移:正数高位全部补0,负数高位全部补1

    在这里插入图片描述
    由上图可知,将 64bit 的二进制数字,无符号右移 32bit 后,左边32位必然全为 0(第二行), 右边则为左32位的数字(value ^ (value >>> 32)) 相当于用自己的右32位 异或 自己的左32位,最后(int)强转回了 32bit ,相当于把左边的32位全部去掉。这样可以充分利用了自身所有信息来计算哈希值。

    Double 的哈希值计算

    Double.HashCode() 的计算和 Long 差不多
    在这里插入图片描述

    String 的哈希值计算

    思考一下:整数 5489 是如何计算出来的?

    5 ∗ 1 0 3 + 4 ∗ 1 0 2 + 8 ∗ 1 0 1 + 9 ∗ 1 0 0 5 ∗ 10^3 + 4 ∗ 10^2 + 8 ∗ 10^1 + 9 ∗ 10^0 5103+4102+8101+9100

    字符串是由若干个字符组成的

    • 比如字符串 jack,由 j、a、c、k 四个字符组成(字符的本质就是一个整数

    • 因此,jack 的哈希值可以表示为 j   ∗   n 3 + a   ∗   n 2 + c   ∗   n 2 + k   ∗   n 0 j \ ∗\ n^3 + a\ ∗\ n^2 + c\ ∗\ n^2 + k\ ∗\ n^0 j  n3+a  n2+c  n2+k  n0
      等价于 [ ( j ∗ n + a ) ∗ n + c ] ∗ n + k [(j*n + a) * n + c ] * n + k [(jn+a)n+c]n+k(这样写效率比上面更高)

    new String().hashCode() 源码如下:
    在这里插入图片描述
    由上图可知,在JDK中,乘数n为31,为什么使用31?

    • JVM 会将 31 * i 优化成 (i << 5) - i

    • 31 ∗ i = ( 2 5 − 1 ) ∗ i = i ∗ 2 5 − i 31 * i =(2^5-1) * i = i * 2^5 - i 31i=(251)i=i25i

    • 31 不仅仅是符合 2 n − 1 2^n − 1 2n1 ,它是个奇素数(既是奇数,又是素数,也就是质数)

    • 素数和其他数相乘的结果比其他方式更容易产成唯一性,减少哈希冲突

    • 最终选择 31 是经过观测分布结果后的选择

    因此在Java中,下面两种写法完全等价。
    在这里插入图片描述

    自定义对象 的哈希值

    在这里插入图片描述

    自定义对象作为key

    重写hashCode方法和equals方法

    自定义对象作为 key,最好同时重写 hashCode 、equals 方法,什么时候调用?

    • hashCode:计算索引的时候调用,让索引分布均匀,避免哈希冲突,即插入到数组中的哪个位置的时候;

    • equals:当发生哈希冲突,比较两个对象是否相同的时候调用,即在计算完hashCode的之后


    equals 用以判断 2 个key 是否为同一个key。

    • 自反性
      对于任何非 null 的 x
      x.equals(x) 必须返回 true

    • 对称性
      对于任何非 null 的 x、y
      如果y.equals(x)返回 true
      x.equals(y)必须返回 true

    • 传递性
      对于任何非 null 的 x、y、z
      如果x.equals(y)y.equals(z)返回 true
      那么x.equals(z)必须返回 true

    • 一致性
      对于任何非 null 的 x、y
      只要 equals 的比较操作在对象中所用的信息没有被修改
      x.equals(y)的结果就不会变


    hashCode

    • 必须保证 equals 为 true 的 2 个 key 的哈希值一样

    • 反过来 hashCode 相等的 key,不一定 equals 为 true


    不重写 hashCode 方法只重写 equals 会有什么后果?

    ✓ 可能会导致 2 个 equals 为 true 的 key 同时存在哈希表中


    不同类型的数据有可能计算出相同的哈希值,例如 String类型的数据与Double类型的数据的哈希值可能相同,此时会产生冲突,Java中解决冲突的方法为单链表与红黑树。

    当两个 key 不相等,但是哈希值相等时,我们需要用 equals 方法来判断两个 key 是否为同一个key,此时就需要重写 equals。

    public class Person {
    	private int age;
    	private float height;
    	private String name;
    	
    	public Person(int age, float height, String name) {
    		super();
    		this.age = age;
    		this.height = height;
    		this.name = name;
    	}
    	
    	@Override
    	/**
    	 * 比较两个对象是否相等
    	 */
    	public boolean equals(Object obj) {
    		if(this == obj) return true;
    		if(obj == null || obj.getClass() != getClass()) return false;
    		
    		Person person = (Person)obj;
    		return person.age == age 
    				&& person.height == height
    				&& person.name==null ? name==null : person.name.equals(name);
    				// 传入name若为空,则当前对象name也必须为空才为 true
    				// 传入name若不为空,则调用equals方法比较即可
    	}
    	
    	@Override
    	public int hashCode() {
    		int hashCode = Integer.hashCode(age);
    		hashCode = hashCode * 31 + Float.hashCode(height);
    		hashCode = hashCode * 31 + (name!=null ? name.hashCode() : 0);
    		return hashCode;
    	}
    
    }
    

    验证一下重写了equalshashCode的作用:

    • 由于重写 hashCode,p1、p2 哈希值必然相等,则放入 map 会去比较 key

    • 由于重写 equals,p1、p2 为同一 key,则 p1 会覆盖 p2

    public static void main(String[] args) {
    	Person p1 = new Person(18, 1.75f, "jerry");
    	Person p2 = new Person(18, 1.75f, "jerry");
    	// 由于重写 hashCode(),p1、p2哈希值必然相等
    	
    	Map<Object, Object> map = new HashMap<>();
    	map.put(p1, "abc");
    	map.put("test", "bcd");
    	// 由于 p1 与 p2 哈希值相等
    	// 会比较 p1 与 p2 是否为同一key
    	// 由于重写 equals(), p1、p1为同一key
    	map.put(p2, "ccc"); // 同一 key 则覆盖,map里的元素数量不增加
    
    	System.out.println(map.size()); // 2
    }
    
    • 若只重写 hashCode
      由于重写 hashCode,p1、p2 哈希值必然相等,则放入 map 会去比较 key
      但是 equals 默认比较地址,p1、p2地址不同,不为同一 key,因此 map.size() 为3

    • 若只重写 equals
      由于没有重写 hashCode,p1、p2 哈希值大概率不相等(有极小可能相等)
      一般情况下,p1、p2哈希值不相等,map.size()值应当为3
      若是真遇到了哈希值相等的情况,由于重写了 equalsmap.size()值为2

    结论就是,重写 hashCodeequals 是最稳妥的做法。

    关于使用%来计算索引

    ◼ 如果使用%来计算索引

    • 建议把哈希表的长度设计为素数(质数)

    • 可以大大减小哈希冲突

    10%8 = 2     10%7 = 3
    20%8 = 4     20%7 = 6
    30%8 = 6     30%7 = 2
    40%8 = 0     40%7 = 5
    50%8 = 2     50%7 = 1
    60%8 = 4     60%7 = 4
    70%8 = 6     70%7 = 0

    ◼ 下表格列出了不同数据规模对应的最佳素数,特点如下

    • 每个素数 略小于 前一个素数的 2倍
    • 每个素数尽可能接近2的幂( 2 n 2^n 2n
      在这里插入图片描述

    易错点总结

    • 哈希值相等,根据哈希函数求的索引必然相等

    • 哈希值不相等,根据哈希函数求的索引有可能相等
      原因是hash_code(key) & (table.length - 1)取模运算可能会遇到相等的情况
      可以理解为 2 % 3 = 2,5 % 3 = 2,2 和 3 不相等,%3 的结果却相等

    • HashMap 的 key 必须实现 hashCode、equals 方法,也允许 key 为null

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  • 关于Quartus prime19 的USB Blaster驱动安装失败/哈希值错误解决方案: 本人是一个FPGA新手,在intel官网下载Quartus开发软件之后,能够正常使用,但是USB-Blaster总是安装失败,或者有一个感叹号,这里介绍下解决的...

    关于Quartus prime19USB Blaster驱动安装失败/哈希值错误解决方案:
    本人是一个FPGA新手,在intel官网下载Quartus开发软件之后,能够正常使用,但是USB-Blaster总是安装失败,或者有一个感叹号,这里介绍下解决的一点思路,经供参考 :
    1.首先检查下自己的安装路径,一定不能有中文的;
    2.驱动安装失败大概率是因为计算机系统版本的原因,当提示USB-Blaster哈希值错误时,可以试试以下的方法。(这个问题我看了下应该是驱动安装中被防护软件拦截,阻止了安装)在这里插入图片描述
    通过这种方法可以解决哈希值错误的问题;
    3.USB-Blaster的问题不需要重新安装软件,通过方法2基本就可以解决问题,官网上的驱动不行可以试试这个(链接):
    https://www.xiazaila.com/soft/20998.html#downloads。

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  • 解决方法: 1.找到WIN10的设置,点击“设置” 2.点击最后一个“更新和回复”,然后点击“恢复” 3.点击“恢复”之后,在右边点击高级启动下面的“重新启动”,此时电脑会重新启动,如果有其他重要程序在跑,请慎重 4...

    当win10专业版中 ”设置“选项中没有找到“恢复”选项时,可以按住shift键进行电脑重启,这样可以使电脑高级启动。

    常规方法:
    解决方法:

    1.找到WIN10的设置,点击“设置”

    2.点击最后一个“更新和回复”,然后点击“恢复”

    3.点击“恢复”之后,在右边点击高级启动下面的“重新启动”,此时电脑会重新启动,如果有其他重要程序在跑,请慎重

    4.重启之后会出现几个选项,点击选项“疑难解答”

    5.然后点击“高级”,启动设置,重启

    6.这会重启之后就跳出一个列表,其中有安全模式等选项,也包括这里我们关心的“禁止强制驱动程序签名”

    7.选择“禁用强制驱动程序签名”,对应哪个数字就按那个数字,之后电脑会重新启动

    8.重启之后,驱动就可以成功安装。若有提示点击继续安装即可

    windows10系统进入高级选项的三种方法。

    方法一:粗暴法
    1、开机的时候出现windows 徽标的时候强制关闭、再次开机,显示windows 徽标后再次强制关闭发,反复操作3次在开机的时候就可以进入windows 高级选项界面。
    方法二:温柔法
    1、在win10系统中点击开始菜单,此时按住键盘上的shift 键,接着点击 电源 — 重启 按钮,重启后即可进入高级选项。
    windows10系统进入高级选项的三种方法v
    方法三:常规法
    1、按下 windows+i 组合键 打开windows 设置,移动到底部,点击【更新和安全】;
    windows10系统进入高级选项的三种方法
    2、在左侧点击 恢复 按钮;
    3、在右侧高级启动下方点击 立即重启即可进入 高级选项。

    展开全文
  • 32位随机哈希值的简单解决方式GUID

    千次阅读 2019-07-14 19:17:20
    最近一直碰到一些需要使用到唯一的情况。本身想使用毫秒配合随机参数组合再进行md5编码。但是随机参数存在随机种子问题。在超高并发的情况下。还是会出现数值重复问题。遂在windows官方的docs中找解决方案。发现...

    最近一直碰到一些需要使用到唯一值的情况。本身想使用毫秒配合随机参数组合再进行md5编码。但是随机参数存在随机种子问题。在超高并发的情况下。还是会出现数值重复问题。遂在windows官方的docs中找解决方案。发现现在本身有一个东西叫GUID。以下为摘取概念。

    GUID概念

    GUID: 即Globally Unique Identifier(全球唯一标识符) 也称作 UUID(Universally Unique IDentifier) 。 GUID是一个通过特定算法产生的二进制长度为128位的数字标识符,用于指示产品的唯一性。GUID 主要用于在拥有多个节点、多台计算机的网络或系统中,分配必须具有唯一性的标识符。
    在 Windows 平台上,GUID 广泛应用于微软的产品中,用于标识如如注册表项、类及接口标识、数据库、系统目录等对象。

    尝试样例

    常用的有两种情况。一种是带中间-符号的唯一值,也就是我们常见的注册表中的唯一值。另一种就是我们常见md5模式的32位连续的字符串

    class Program
    {
    	static void Main(string[] args)
    	{
    		//32位字符串
    		Console.WriteLine(System.Guid.NewGuid().ToString("N"));
    		//连字符分隔的32位字符串
    		Console.WriteLine(System.Guid.NewGuid().ToString("D"));
    	}
    }
    

    输出结果

    //32位字符串
    e544f01a1f40436988371ac010eeb948
    //连字符分隔的32位字符串
    4f10c0e7-75f8-4b18-9982-f6bb5e438235
    
    展开全文
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  • 解决哈希冲突的办法

    2020-10-23 19:31:31
    哈希冲突(Hash Collision)指的是对应不同的输入值产生了相同的哈希值从而引起的冲突。常用解决哈希冲突的方法有以下几种。 开放定址法(Open Addressing) 也叫再散列(Rehashing)方法,其基本思想是:当关键字key的...
  • Java中的对象的哈希值何时相等

    千次阅读 2013-07-11 14:06:59
    为了解决上面出现的问题,我在做哈希比较的时候尝试着写了几个例子,发现了如下几点: 1.标准的基本类型只要值相等,哈希值就相同; Integer a=10; Integer b=10; 那么a和b的哈希值就相同。类似的还有Short、...
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  • 它重新计算头的哈希值,并检查它是否与合同存储中的哈希值匹配。 如果是这样,它将解析出父哈希(即标头的前32个字节)并将其存储。 通过调用add_old后add_recent ,有可能填补历史的任何量往回走。 表现 ad
  • 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...
  • C语言获取文件的SHA1哈希值

    万次阅读 2014-05-12 00:17:43
    安全哈希算法(Secure Hash Algorithm)主要适用于数字签名标准 (Digital Signature Standard DSS)里面定义的数字签名算法(Digital Signature Algorithm DSA)。对于长度小于2^64位的消息,SHA1会产生一个160位的...
  • 问题描述: 提示:驱动安装显示文件的哈希值不在指定的目录中 原因分析: 通过百度后,发现驱动文件的哈希值不在指定的目录下的问题,说明此设备的驱动未注册签名 需要通过禁用驱动程序强制签名才能解决。...
  • 是数字签名的问题,需要关闭计算机的数字签名,百度上有详细的教程
  • 当然也可以通过别的函数运算其哈希值,由于哈希值会直接作为下标,因而其哈希值尽量控制在0-15之间,如若哈希表过长则会造成空间的浪费,一般来说 数据个数/0.75 > 哈希表长,比较适宜。 #include<st...
  • 关于Java中的对象的哈希值何时相等

    千次阅读 2012-06-01 18:16:37
    由于本人不定期会整理相关博文,会对相应内容作出...不知道大家有没有注意过什么样的情况下两个对象的哈希值相同 为了解决上面出现的问题,我在做哈希比较的时候尝试着写了几个例子,发现了如下几点: 1.标准的基本
  • 原因是:升级了系统组件,旧的驱动程序和新系统Win8或10不兼容,没得到数字签名通过,可通过下面方法解决 1. 按【win+c】组合键,或鼠标屏幕右下角;点击【设置】—【更改电脑设置】 2. 点击【更新和恢复】—...
  • 尝试使用 RNG 解决哈希冲突。 特别是建立在之上。 这个想法是使用待哈希值来播种 RNG。 一个初始随机数被绘制为候选槽并在没有冲突时使用。 在散列冲突时,抽取下一个随机数并用作时隙候选者,依此类推,直到找到...

空空如也

空空如也

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如何解决哈希值问题