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Java哈希表和哈希冲突 一文彻底搞定Java哈希表和哈希冲突

恪愚 人气:0
想了解一文彻底搞定Java哈希表和哈希冲突的相关内容吗,恪愚在本文为您仔细讲解Java哈希表和哈希冲突的相关知识和一些Code实例,欢迎阅读和指正,我们先划重点:Java哈希表和哈希冲突,java数据结构,下面大家一起来学习吧。

一、什么是哈希表?

哈希表也叫散列表,它是基于数组的。这间接带来了一个优点:查找的时间复杂度为 O(1)、当然,它的插入时间复杂度也是 O(1)。还有一个缺点:数组创建后扩容成本较高。
哈希表中有一个“主流”思想:转换。一个重要的概念是将「键」或「关键字」转换成数组下标。这由“哈希函数”完成。

二、什么是哈希函数?

由上,其作用就是将非 int 的键/关键字转化为 int 的值,使可以用来做数组下标。
比如,HashMap 中就这样实现了哈希函数:

static final int hash(Object key){
	int h;
	return (key==null)?0:(h=key.hashCode())^(h>>>16);   // 通过异或提高hash的“散列度”,降低冲突
}

其中利用了 hashCode 完成转换。虽然哈希函数有很多种实现,但都应当满足这三点:

并不是所有的键/关键字都需要被转换才能做下标(索引)就像 JS 中也有类似的、但仅用于检测键是否能用来做数组下标的方法:JavaScript数组索引检测中的数据类型问题

三、什么是哈希冲突?

上面提到了 hashMap —— 一个java中提供的数据集。我们先来了解下:首先,hashMap 本质上是一个容器,它为了达到快速索引的目的,使用了数组结构“快速定位”的特性。
hashMap 中为了更快找到插入的值,建立了插入值和数组下标的关系:pos(下标)=key(值)%size(数组大小)

比如:数组长度为10

1.插入100,有100%10=0;

2.插入201,有201%10=1;

3.插入403,有403%10=3;

array1

但是如果这样设计的话,我现在再插入200,会怎么样?
这就是数组的一个缺点:插入特殊值比较“费劲”。不如我们干脆将数组涉及成这样:

link1

引入链表特性,一个节点就包括一个值和一个next指针。

现在再插入上面那些值,就变成了这样:

link2

这时候如果再插入值300,怎么做?

link3

类似这样(当两个或以上的key的pos相同,且key不同)其实就是我们提到的“hash冲突”,而 hashMap 中解决hash冲突的方法就是上面说的“单链表”!
但是这又有一个问题:虽然用有序链表的方式可以减少不成功的查找时间(因为只要有一项比查找值大,就说明没有我们需要查找的值),但是不能加快成功的查找。如果冲突的链表太长,则链表查找时需要从“头”遍历的劣势就暴露出来了 —— 针对这个问题,JDK1.8后用 红黑树 做了优化!

但是我们先撇开红黑树,用单链表的形式说明一下哈希表的操作:

/**
 * 链表基类:链表法解决哈希冲突用的是有序链表!
*/
public class SortedLinkList {
    private Link first;
    public SortedLinkList(){
        first = null;
    }
    /**
     * 链表插入
     * @param link
     */
    public void insert(Link link){
        int key = link.getKey();
        Link previous = null;
        Link current = first;
        while (current!=null && key >current.getKey()){
            previous = current;
            current = current.next;
        }
        if (previous == null)
            first = link;
        else
            previous.next = link;
        link.next = current;
    }

    /**
     * 链表删除
     * @param key
     */
    public void delete(int key){
        Link previous = null;
        Link current = first;
        while (current !=null && key !=current.getKey()){
            previous = current;
            current = current.next;
        }
        if (previous == null)
            first = first.next;
        else
            previous.next = current.next;
    }

    /**
     * 链表查找
     * @param key
     * @return
     */
    public Link find(int key){
        Link current = first;
        while (current !=null && current.getKey() <=key){
            if (current.getKey() == key){
                return current;
            }
            current = current.next;
        }
        return null;
    }
}

链表法哈希表插入:

public void insert(int data) {
    Link link = new Link(data);
    int key = link.getKey();
    int hashVal = hash(key);
    array[hashVal].insert(link);
}

链表法哈希表查找:

public Link find(int key) {
    int hashVal = hash(key);
    return array[hashVal].find(key);
}

链表法哈希表删除:

public Link find(int key) {
    int hashVal = hash(key);
    return array[hashVal].find(key);
}

除了链表法,解决哈希冲突还有一个方法:开放寻址法。
在开放地址法中,若数据不能直接存放在哈希函数计算出来的数组下标时,就需要寻找其他位置来存放。在开放地址法中有三种方式来寻找其他的位置,分别是

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