散列表、散列法、拉链法的一些概念

ゝ一世哀愁。 2024-04-18 23:13 64阅读 0赞

散列表、散列法、拉链法的一些概念介绍：

## 散列表 ##

https://www.cnblogs.com/baxianhua/p/9244769.html  
散列表也叫hash表 ，是根据关键码值而进行直接进行访问的数据结构。也就是说，它通过把关键码值映射到表中一个位置来访问记录，以加快查找的速度。这个映射也叫散列函数，存放记录的数组叫散列表。

给定表M，存在函数f(key),对任意给定的关键字值key，代入函数后若能得到包含该关键字的记录在表中的地址，则成表M为Hash表，函数f(key)为哈希函数。

**散列表有哪些特点?**

HashMap具有优秀的查找性能。根据key找到value，性能最好的算法！(没有之一)。无论数据多少，查找方法的性能始终如一！为了实现根据key告诉找到value，散列表提供了高性能查找算法。利用散列数组算法进行散列查找，性能很好。无论数据量有多少，都会在一个固定的时间，找回结果！甚至是在亿级别数据量上进行查找！凡是软件中需要查找根据key查找到value时，一定使用散列表。

**使用散列表的注意事项：**

①key-value成对数据添加到散列表

②key不可以重复，value可以重复

③key-value规定为一个条目（Entry）

④散列表中散列数组的大小称为容量

⑤key-value数量称为size

⑥size/容量称为加载因子，要小于75%，如果大于75%，会自动扩容

⑦自动扩容会影响put添加性能，可以事先通过设置初始容量，提高put的性能

⑧散列表的默认初始容量是16，默认加载因子是75%，建议不要修改加载因子

## 散列法 ##

散列法（Hashing）或哈希法是一种将字符组成的字符串转换为固定长度（一般是更短长度）的数值或索引值的方法，称为散列法，也叫哈希法。由于通过更短的哈希值比用原始值进行数据库搜索更快，这种方法一般用来在数据库中建立索引并进行搜索，同时还用在各种解密算法中。

## 拉链法 ##

拉链法就是数组加链表，也就是HashMap的实现方式

①插入操作：在发生哈希冲突的时候，我们输入域的关键字去映射到位桶（实际上是实现位桶的这个数据结构，链表或者红黑树）中去的时候，我们先检查带插入元素x是否出现在表中，很明显，这个查找所用的次数不会超过装载因子（n/m:n为输入域的关键字个数，m为位桶的数目），它是个常数，所以插入操作的最坏时间复杂度为O(1)的。

②查询操作：和①一样，在发生哈希冲突的时候，我们去检索的时间复杂度不会超过装载因子，也就是检索数据的时间复杂度也是O(1)的

③删除操作：如果在拉链法中我们想要使用链表这种数据结构来实现位桶，那么这个链表一定是双向链表，因为在删除一个元素x的时候，需要更改x的前驱元素的next指针的属性，把x从链表中删除。这个操作的时间复杂度也是O(1)的。

**拉链法的优点**

与开放定址法相比，拉链法有如下几个优点：

①拉链法处理冲突简单，且无堆积现象，即非同义词决不会发生冲突，因此平均查找长度较短；

②由于拉链法中各链表上的结点空间是动态申请的，故它更适合于造表前无法确定表长的情况；

③开放定址法为减少冲突，要求装填因子α较小，故当结点规模较大时会浪费很多空间。而拉链法中可取α≥1，且结点较大时，拉链法中增加的指针域可忽略不计，因此节省空间；

④在用拉链法构造的散列表中，删除结点的操作易于实现。只要简单地删去链表上相应的结点即可。

**拉链法的缺点**

指针需要额外的空间，故当结点规模较小时，开放定址法较为节省空间，而若将节省的指针空间用来扩大散列表的规模，可使装填因子变小，这又减少了开放定址法中的冲突，从而提高平均查找速度。

使用例子：  
HashMap

## 解决哈希冲突的其他几种方法 ##

https://blog.csdn.net/qq\_32595453/article/details/80660676  
开放地址法、再地址法  
**开放地址法**  
开放地址法有个非常关键的特征，就是所有输入的元素全部存放在哈希表里，也就是说，位桶的实现是不需要任何的链表来实现的，换句话说，也就是这个哈希表的装载因子不会超过1。它的实现是在插入一个元素的时候，先通过哈希函数进行判断，若是发生哈希冲突，就以当前地址为基准，根据再寻址的方法（探查序列），去寻找下一个地址，若发生冲突再去寻找，直至找到一个为空的地址为止。所以这种方法又称为再散列法。

有几种常用的探查序列的方法：

①线性探查

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。

（使用例子：ThreadLocal里面的ThreadLocalMap）

②二次探查

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。

③ 伪随机探测

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），生成一个位随机序列，并给定一个随机数做起点，每次去加上这个伪随机数++就可以了。

**再散列法**

再散列法其实很简单，就是再使用哈希函数去散列一个输入的时候，输出是同一个位置就再次散列，直至不发生冲突位置

缺点：每次冲突都要重新散列，计算时间增加。

## 何为加载因子？ ##