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解决哈希冲突的常用方法分析

更新时间:2020-07-10 04:00点击:

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  06 Confluent_Kafka权威指南 第六章:数据传输的可靠性

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  哈希表:数据经过哈希算法之后得到的集合。这样关键字和数据在集合中的位置存在一定的关系,可以根据这种关系快速查询。非哈希表:与哈希表相对应,集合中的 数据和其存放位置没任何关联关系的集合。

  由此可见,哈希算法是一种特殊的算法,能将任意数据散列后映射到有限的空间上,通常计算机软件中用作快速查找或加密使用。

  :由于哈希算法被计算的数据是无限的,而计算后的结果范围有限,因此总会存在不同的数据经过计算后得到的值相同,这就是哈希冲突。

  平方探查法即是发生冲突时,用发生冲突的单元d[i], 加上 1²、 2²等。即d[i] + 1²,d[i] + 2², d[i] + 3²…直到找到空闲单元。

  在实际操作中,平方探查法不能探查到全部剩余的单元。不过在实际应用中,能探查到一半单元也就可以了。若探查到一半单元仍找不到一个空闲单元,表明此散列表太满,应该重新建立。

  这种方法使用两个散列函数hl和h2。其中hl和前面的h一样,以关键字为自变量,产生一个0至m—l之间的数作为散列地址;h2也以关键字为自变量,产生一个l至m—1之间的、并和m互素的数(即m不能被该数整除)作为探查序列的地址增量(即步长),探查序列的步长值是固定值l;对于平方探查法,探查序列的步长值是探查次数i的两倍减l;对于双散列函数探查法,其探查序列的步长值是同一关键字的另一散列函数的值。

  链接地址法的思路是将哈希值相同的元素构成一个同义词的单链表,并将单链表的头指针存放在哈希表的第i个单元中,查找、插入和删除主要在同义词链表中进行。链表法适用于经常进行插入和删除的情况。

  如下一组数字,(32、40、36、53、16、46、71、27、42、24、49、64)哈希表长度为13,哈希函数为H(key)=key%13,则链表法结果如下:

  发生时,使用某种探查(亦称探测)技术在散列表中形成一个探查(测)序列。沿此序列逐个单元地查找,直到找到给定的关键字,或者碰到一个开放的地址(即该地址单元为空)为止(若要插入,在探查到开放的地址,则可将待插入的新结点存人该地址单元)。查找时探查到开放的 地址则表明表中无待查的关键字,即查找失败。       链地址法:将所有关键字为同义词的结点链接在同一个单链表中。若......

  表概念:顺序结构以及平衡树中,元素关键码与其存储位置之间没有对应的关系,因此在查找一个元素时,必须要经过关键码的多次比较。顺序查找时间复杂度为O(N),平衡树中为树的高度,即O(log2Nlog_2 Nlog2​N),搜索的效率取决于搜索过程中元素的比较次数。理想的搜索

  :可以不经过任何比较,一次直接从表中得到要搜索的元素。 如果构造一种存储结构,通过某种函数(hashFunc)使元素......

  算法。英文Hash,一般翻译做散列,也有直接音译为

  的,就是把任意长度的输入(又叫做预映射, pre-image),通过散列算法,变换成固定长度的输出,该输出就是散列值。这种转换是一种压缩映射,也就是,散列值的空间通常远小于输入的空间,不同的输入可能会散列成相同的输出,所以不可能从散列值来唯一的确定输入值。简单的说就是一种将任意长度的消息压缩到某一固定长度的消息摘要的函......

  表的查找高效性,在平时的算法中用的也是比较多。例如:字符串、单词个数的统计,只出现一次字符或者数字的统计,两个集合相同元素的查找等等,还有插入删除的高效(链地址法)都可以用

  。所以这里对其做一个小小的总结。缺点可能是需要占用额外的内存空间。一、

  函数的原则是:(1)函数本身便于计算;(2)计算出来的地址分布均匀,即对任一关键字k,f(k) 对应不同地址的概率相等,目的是尽可能减少

  ,就去寻找下一个空的散列地址。只要列表足够大,空的散列地址总能找到,并将记录存入。        线性探测法:当使用线性探测法进时,会吹按不是同义词却需要争夺一个地址的情况,这种现象是堆积。        二次探测法:增加平方运算为了不让关键字都聚集在某一块区域,

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