Question

一文理解哈希冲突四种解决方法

Answer 1

哈希是通过对数据进行再压缩，提高效率的一种解决方法。但由于通过哈希函数产生的哈希值是有限的，而数据可能比较多，导致经过哈希函数处理后仍然有不同的数据对应相同的索引值。这时候就产生了 哈希冲突 （ 两个值都需要同一个地址索引位置 ）。

装填因子（装填因子=数据总数 / 哈希表长）、哈希函数、处理冲突的方法

其实也就是哈希表的实现 。

1.开放地址方法(再散列法)

可以通俗理解为所有的地址都对所有的数值开放，而不是链式地址法的封闭方式，一个数值固定在一个索引地址位置。

p1=hash(key)如果冲突就在p1地址的基础上+1或者散列处理，p2=hash(p1)....

　　（1）线性探测

　　　按顺序决定值时，如果某数据的值已经存在，则在原来值的基础上往后加一个单位，直至不发生哈希冲突。

　　（2）再平方探测

　　　按顺序决定值时，如果某数据的值已经存在，则在原来值的基础上先加1的平方个单位，若仍然存在则减1的平方个单位。随之是2的平方，3的平方等等。直至不发生哈希冲突。

和线性探测相比就是改变探测了步长。因为如果都是+1来探测在数据量比较大的情况下，效率会很差。

　　（3）伪随机探测

　　　按顺序决定值时，如果某数据已经存在，通过随机函数随机生成一个数，在原来值的基础上加上随机数，直至不发生哈希冲突。

2.链式地址法（HashMap的哈希冲突解决方法）

　　对于 相同的值，使用链表进行连接 。使用数组存储每一个链表。

　　优点：

　　（1）拉链法 处理冲突简单，且无堆积现象 ，即非同义词决不会发生冲突，因此平均查找长度较短；

　　（2）由于拉链法中各链表上的结点空间是动态申请的，故它更适合于造表前无法确定表长的情况；

　　（3）开放定址法为减少冲突，要求装填因子α较小，故当结点规模较大时会浪费很多空间。而拉链法中可取α≥1，且结点较大时，拉链法中增加的指针域可忽略不计，因此节省空间；

       （4）在用拉链法构造的散列表中，删除结点的操作易于实现。只要简单地删去链表上相应的结点即可。

        缺点：

　　 指针占用较大空间时，会造成空间浪费 ，若空间用于增大散列表规模进而提高开放地址法的效率。

3.建立公共溢出区

　　建立公共溢出区存储所有哈希冲突的数据。

4.再哈希法

　　对于冲突的哈希值再次进行哈希处理，直至没有哈希冲突。

可以理解为p=hash(key)如果冲突就p=hash2(key)....

参考文献：

文章1

视频（非常易懂）