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一篇博客让你认识哈希冲突和解决方法_前端如何解决哈希碰撞

前端如何解决哈希碰撞

目录

了解哈希表和哈希冲突是什么

为了解决哈希冲突常用的方法

链地址法(Separate Chaining)

开放地址法(Open Addressing)

再哈希(Rehashing)

建立公共溢出区且更好的哈希函数

总结


        哈希冲突是指两个或多个不同的输入数据被映射到相同的哈希值的情况。在哈希函数将输入映射到固定大小的哈希表或散列表时,由于输入空间可能大于输出空间,哈希冲突是不可避免的。

了解哈希表和哈希冲突是什么


        哈希表:是一种实现关联数组抽象数据类型的数据结构,这种结构可以将关键码映射到给定值。简单来说哈希表(key-value)之间存在一个映射关系,是键值对的关系,一个键对应一个值。

        哈希冲突:当两个不同的数经过哈希函数计算后得到了同一个结果,即他们会被映射到哈希表的同一个位置时,即称为发生了哈希冲突。简单来说就是哈希函数算出来的地址被别的元素占用了。哈希冲突是不可避免的,因为哈希函数通常会将无限大小的输入域映射到有限大小的输出域,这就导致了多个不同的键可能映射到同一个桶上。

为了解决哈希冲突常用的方法


链地址法(Separate Chaining)


  • 在每个哈希桶上维护一个链表,当发生哈希冲突时,将新的键值对添加到链表中。
  • 这样,同一个桶上的多个键值对都可以存储在链表中,不同的键值对之间不会互相影响。
  • 当进行查找时,先通过哈希函数找到桶,然后在链表中查找具体的键值对。

开放地址法(Open Addressing)


  • 当发生哈希冲突时,通过一定的规则,将新的键值对存储在其他的哈希桶上,而不是在冲突的桶上。
  • 常见的开放地址法的策略包括线性探测、二次探测、双重散列等。
  • 线性探测:逐一检查下一个哈希桶,直到找到一个空桶为止。

  • 二次探测:使用二次探测公式逐步增加探测距离,直到找到一个空桶。

再哈希(Rehashing)


  • 当哈希表的负载因子达到一定阈值时,可以考虑对哈希表进行扩容,同时重新计算所有键的哈希值,将它们重新插入到新的哈希表中。
  • 当在哈希表中发生冲突时,再哈希会尝试使用另一种哈希函数来找到新的存储位置。这可以防止形成集中的聚集,提高散列的均匀性。

        在重新哈希的过程中,旧的哈希表会被替换为一个更大的哈希表,然后已存在的元素会被重新散列到新的表中。这通常涉及到选择一个新的哈希函数,可能是与原始哈希函数不同的函数,以确保冲突在新的哈希表中得到解决。

建立公共溢出区且更好的哈希函数


  • 选择一个好的哈希函数可以降低冲突的概率。好的哈希函数应该能够尽可能均匀地将键分布在哈希表中。
  • 对于字符串键,通常使用字符串的每个字符的ASCII码值的加权和来作为哈希值。
  • 建立公共溢出区允许多个关键字映射到同一个哈希桶的情况。在使用公共溢出区的哈希表中,每个桶不仅可以存储一个关键字,而且可以存储一个关键字链表或其他数据结构,用于存储冲突的关键字。
  • 可以处理大量的冲突,因为每个桶都可以包含多个关键字。
  • 需要小心设计哈希函数,以确保关键字在哈希表中均匀分布,以减少溢出区的长度,从而提高性能。

总结


        哈希冲突是在哈希表中常见的现象,但它可以通过使用适当的解决方案来有效地处理。了解哈希冲突的原因和不同的解决方法,可以帮助您更好地设计和使用哈希表数据结构,以提高代码的性能和可维护性。希望通过本文的介绍,您能更深入地了解哈希冲突在 Java 开发中的重要性,从而在您的项目开发中充分应对哈希冲突,构建出高效、可靠的应用程序。

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