Hash冲突解决方法

来源:互联网 发布:银客网 知乎 编辑:程序博客网 时间:2024/05/02 10:28

最近在看HashMap的源码,那就再把hash函数和hash冲突总结一下。。。。。。。。。。。


1.哈希法简介

    哈希法又称散列法、杂凑法以及关键字地址计算法等,相应的表称为哈希表。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,再利用哈希函数计算出该元素的存储位置p=f(k),从而达到按关键字直接存取元素的目的。

   当关键字集合很大时,关键字值不同的元素可能会映象到哈希表的同一地址上,即 k1≠k2 ,但 H(k1)=H(k2),这种现象称为冲突,此时称k1和k2为同义词。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。

综上所述,哈希法主要包括以下两方面的内容:

 1)如何构造哈希函数

 2)如何处理冲突。

2.hash冲突处理方法

    通过构造性能良好的哈希函数,可以减少冲突,但一般不可能完全避免冲突,因此解决冲突是哈希法的另一个关键问题。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:

2.1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。主要有以下三种:

2.1.1 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。

2.1.2   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。

2.1.3 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。

    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,参图 (a)。

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,参图8.26 (b)。

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,参图 (c)。

012345678910   47266069    

         (a) 用线性探测再散列处理冲突

012345678910  69472660             (b) 用二次探测再散列处理冲突


012345678910   472660  69           (c) 用伪随机探测再散列处理冲突

    从上述例子可以看出,线性探测再散列容易产生“二次聚集”,即在处理同义词的冲突时又导致非同义词的冲突。例如,当表中i, i+1 ,i+2三个单元已满时,下一个哈希地址为i, 或i+1 ,或i+2,或i+3的元素,都将填入i+3这同一个单元,而这四个元素并非同义词。线性探测再散列的优点是只要哈希表不满,就一定能找到一个不冲突的哈希地址,而二次探测再散列和伪随机探测再散列则不一定。

2.2 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。

2.3 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。

Java集合中的HashMap就是采用此种方法解决hash冲突。

 

2.4、建立公共溢出区(没看懂啥意思)

这种方法的基本思想是:将哈希表分为基本表溢出表两部分,凡是和基本表发生冲突的元素,一律填入溢出表
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