一文彻底搞定Java哈希表和哈希冲突

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：

• 计算得到的是非负整数；
• 如果 key1==key2，则 hash(key1)==hash(key2)；
• 如果 key1!=key2，则 hash(key1)!=hash(key2)；

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；

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：

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：

这时候如果再插入值300，怎么做？

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

• 线性探测
• 二次探测
• 再哈希法

到此这篇关于一文彻底搞定Java哈希表和哈希冲突的文章就介绍到这了,更多相关Java哈希表和哈希冲突内容请搜索我们以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持我们！