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Java深入了解數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)之哈希表篇

更新時間：2022年01月27日 14:53:19 作者：/少司命

哈希表是一種根據(jù)關(guān)鍵碼去尋找值的數(shù)據(jù)映射結(jié)構(gòu)，該結(jié)構(gòu)通過把關(guān)鍵碼映射的位置去尋找存放值的地方，說起來可能感覺有點復(fù)雜，我想我舉個例子你就會明白了，最典型的的例子就是字典

1，概念

順序結(jié)構(gòu)以及平衡樹中，元素關(guān)鍵碼與其存儲位置之間沒有對應(yīng)的關(guān)系，因此在查找一個元素時，必須要經(jīng)過關(guān)鍵碼的多次比較。順序查找時間復(fù)雜度為O(N)，平衡樹中為樹的高度，即O( )，搜索的效率取決于搜索過程中元素的比較次數(shù)。

理想的搜索方法：可以不經(jīng)過任何比較，一次直接從表中得到要搜索的元素。如果構(gòu)造一種存儲結(jié)構(gòu)，通過某種函數(shù)(hashFunc)使元素的存儲位置與它的關(guān)鍵碼之間能夠建立一一映射的關(guān)系，那么在查找時通過該函數(shù)可以很快找到該元素。

當(dāng)向該結(jié)構(gòu)中：

插入元素

根據(jù)待插入元素的關(guān)鍵碼，以此函數(shù)計算出該元素的存儲位置并按此位置進(jìn)行存放

搜索元素

對元素的關(guān)鍵碼進(jìn)行同樣的計算，把求得的函數(shù)值當(dāng)做元素的存儲位置，在結(jié)構(gòu)中按此位置取元素比較，若關(guān)鍵碼相等，則搜索成功

例如：數(shù)據(jù)集合{1，7，6，4，5，9}；

哈希函數(shù)設(shè)置為：hash(key) = key % capacity; capacity為存儲元素底層空間總的大小。

2，沖突-避免

首先，我們需要明確一點，由于我們哈希表底層數(shù)組的容量往往是小于實際要存儲的關(guān)鍵字的數(shù)量的，這就導(dǎo)致一個問題，沖突的發(fā)生是必然的，但我們能做的應(yīng)該是盡量的降低沖突率。

3，沖突-避免-哈希函數(shù)設(shè)計

常見哈希函數(shù)

直接定制法--(常用)

取關(guān)鍵字的某個線性函數(shù)為散列地址：Hash（Key）= A*Key + B 優(yōu)點：簡單、均勻缺點：需要事先知道關(guān) 鍵字的分布情況使用場景：適合查找比較小且連續(xù)的情況

除留余數(shù)法--(常用)

設(shè)散列表中允許的地址數(shù)為m，取一個不大于m，但最接近或者等于m的質(zhì)數(shù)p作為除數(shù)，按照哈希函數(shù)： Hash(key) = key% p(p<=m),將關(guān)鍵碼轉(zhuǎn)換成哈希地址

平方取中法--(了解)

假設(shè)關(guān)鍵字為1234，對它平方就是1522756，抽取中間的3位227作為哈希地址；再比如關(guān)鍵字為4321，對它平方就是18671041，抽取中間的3位671(或710)作為哈希地址平方取中法比較適合：不知道關(guān)鍵字的分布，而位數(shù)又不是很大的情況

4，沖突-避免-負(fù)載因子調(diào)節(jié)

?負(fù)載因子和沖突率的關(guān)系粗略演示

所以當(dāng)沖突率達(dá)到一個無法忍受的程度時，我們需要通過降低負(fù)載因子來變相的降低沖突率。、已知哈希表中已有的關(guān)鍵字個數(shù)是不可變的，那我們能調(diào)整的就只有哈希表中的數(shù)組的大小。

5，沖突-解決-閉散列

閉散列：也叫開放定址法，當(dāng)發(fā)生哈希沖突時，如果哈希表未被裝滿，說明在哈希表中必然還有空位置，那么可以把key存放到?jīng)_突位置中的“下一個” 空位置中去。

①線性探測

比如上面的場景，現(xiàn)在需要插入元素44，先通過哈希函數(shù)計算哈希地址，下標(biāo)為4，因此44理論上應(yīng)該插在該位置，但是該位置已經(jīng)放了值為4的元素，即發(fā)生哈希沖突。線性探測：從發(fā)生沖突的位置開始，依次向后探測，直到尋找到下一個空位置為止。

插入

通過哈希函數(shù)獲取待插入元素在哈希表中的位置如果該位置中沒有元素則直接插入新元素，如果該位置中有元素發(fā)生哈希沖突，使用線性探測找到下一個空位置，插入新元素

采用閉散列處理哈希沖突時，不能隨便物理刪除哈希表中已有的元素，若直接刪除元素會影響其他元素的搜索。比如刪除元素4，如果直接刪除掉，44查找起來可能會受影響。因此線性探測采用標(biāo) 記的偽刪除法來刪除一個元素。

②二次探測

線性探測的缺陷是產(chǎn)生沖突的數(shù)據(jù)堆積在一塊，這與其找下一個空位置有關(guān)系，因為找空位置的方式就是挨著往后逐個去找，因此二次探測為了避免該問題，找下一個空位置的方法為： = ( + )% m, 或者： = ( - )% m。其中：i = 1,2,3…，是通過散列函數(shù)Hash(x)對元素的關(guān)鍵碼 key 進(jìn)行計算得到的位置， m是表的大小。對于2.1中如果要插入44，產(chǎn)生沖突，使用解決后的情況為：

研究表明：當(dāng)表的長度為質(zhì)數(shù)且表裝載因子a不超過0.5時，新的表項一定能夠插入，而且任何一個位置都不會被探查兩次。因此只要表中有一半的空位置，就不會存在表滿的問題。在搜索時可以不考慮表裝滿的情況，但在插入時必須確保表的裝載因子a不超過0.5，如果超出必須考慮增容。

6，沖突-解決-開散列/哈希桶

開散列法又叫鏈地址法(開鏈法)，首先對關(guān)鍵碼集合用散列函數(shù)計算散列地址，具有相同地址的關(guān)鍵碼歸于同一子集合，每一個子集合稱為一個桶，各個桶中的元素通過一個單鏈表鏈接起來，各鏈表的頭結(jié)點存儲在哈希表中。

 
     static class Node {
         public int key;
         public int val;
         public Node next;
 
         public Node(int key, int val) {
             this.key = key;
             this.val = val;
         }
     }
 
     private Node[] array;
     public int usedSize;
 
     public HashBucket() {
         this.array = new Node[10];
         this.usedSize = 0;
     }

 public void put(int key,int val){
        int index = key % this.array.length;
        Node cur = array[index];
        while (cur != null){
            if(cur.val == key){
                cur.val = val;
                return;
            }
            cur = cur.next;
        }
        //頭插法
         Node node = new Node(key,val);
        node.next = array[index];
        array[index] = node;
        this.usedSize++;
        if(loadFactor() >= 0.75){
            resize();
        }
    }

public int get(int key) {
         //以什么方式存儲的  那就以什么方式取
         int index = key % this.array.length;
         Node cur = array[index];
         while (cur != null) {
             if(cur.key == key) {
                 return cur.val;
             }
             cur = cur.next;
         }
         return -1;//
     }

public void resize(){
 
        Node[] newArray = new Node[2*this.array.length];
        for (int i = 0; i < this.array.length; i++){
            Node cur = array[i];
            Node curNext = null;
            while (cur != null){
 
                curNext = cur.next;
                int index = cur.key % newArray.length;
                cur.next = newArray[i];
                newArray[i] = cur;
                cur = curNext.next;
                cur = curNext;
 
            }
        }
        this.array = newArray;
    }

7，完整代碼

 class HashBucket {
 
     static class Node {
         public int key;
         public int val;
         public Node next;
 
         public Node(int key, int val) {
             this.key = key;
             this.val = val;
         }
     }
 
     private Node[] array;
     public int usedSize;
 
     public HashBucket() {
         this.array = new Node[10];
         this.usedSize = 0;
     }
 
     public void put(int key,int val) {
         //1、確定下標(biāo)
         int index = key % this.array.length;
         //2、遍歷這個下標(biāo)的鏈表
         Node cur = array[index];
         while (cur != null) {
             //更新val
             if(cur.key == key) {
                 cur.val = val;
                 return;
             }
             cur = cur.next;
         }
         //3、cur == null   當(dāng)前數(shù)組下標(biāo)的 鏈表  沒要key
         Node node = new Node(key,val);
         node.next = array[index];
         array[index] = node;
         this.usedSize++;
         //4、判斷  當(dāng)前 有沒有超過負(fù)載因子
         if(loadFactor() >= 0.75) {
             //擴(kuò)容
             resize();
         }
     }
 
     public int get(int key) {
         //以什么方式存儲的  那就以什么方式取
         int index = key % this.array.length;
         Node cur = array[index];
         while (cur != null) {
             if(cur.key == key) {
                 return cur.val;
             }
             cur = cur.next;
         }
         return -1;//
     }
 
 
     public double loadFactor() {
         return this.usedSize*1.0 / this.array.length;
     }
 
 
 
    public void resize(){
 
        Node[] newArray = new Node[2*this.array.length];
        for (int i = 0; i < this.array.length; i++){
            Node cur = array[i];
            Node curNext = null;
            while (cur != null){
 
                curNext = cur.next;
                int index = cur.key % newArray.length;
                cur.next = newArray[i];
                newArray[i] = cur;
                cur = curNext.next;
                cur = curNext;
 
            }
        }
        this.array = newArray;
    }
 
 
}

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