java开放地址法和链地址法解决hash冲突的方法示例
hashMap对各位小伙们来说,没有不知道的了,使用过的人想必或多或少的都了解一点hashMap的底层实现原理,总结来说就是,数组+链表,至于源码的实现,大家可参看源码,今天想说的是hashMap是怎么解决hash冲突的呢?
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首先看一张图,
从这张图也大概可以看出来,hashMap维护的是一个数组,数组里面的每个单元又是一个个链表,那么为什么会产生hash冲突呢?这也就是接下来要探讨的问题。
既是数组,必然会有长度,当我们在往数组中插入数据的时候,不管是什么类型的数据,对于数组来说,就是占据了某个下标对应的空间,那么当加入的数据越来越多的时候,是否会出现多个数据占据同一个位置呢?答案是肯定的,这就是hash冲突产生的原始因素;
首先,我们先弄清楚几个概念,对于hashMap或者其他类似的map来说,我们往里面添加数据的时候,并不是直接往数组里面加,而是通过计算这个插入数据的hash值,即通过一个hash的算法,然后把这个值加进去,以后再去查找数据的时候,hashMap同样会根据你的key,倒推出这个hash值然后取出数据,即这个hash值可以理解为插入值对应的数组下表;
但通过实验我们可以发现,hash函数计算不同的key的时候,可能得到相同的hash值,这样一来,如果再用这个hash值作为数组的标识这个值的下标,就无法定位这个值了,这个时候冲突就发生了;
下面我们用代码来模拟一下这个使用开发地址法解决hash冲突的问题,首先定义一个对象,这里为Info,为了更接近真实场景,我们这里的属性都为字符串,
什么是开放地址法呢?
当冲突发生的时候,通过查找数组的一个空位,将数据插入进去,而不再用hash函数计算获取数的下标,这个方法就叫做开发地址法;
public class Info { private String key; //关键字,或者能标识对象的唯一属性 private String name; //值域 public Info(String key, String name) { this.key = key; this.name = name; } public String getKey() { return key; } public void setKey(String key) { this.key = key; } public String getName() { return name; } public void setName(String name) { this.name = name; } }
接下来手工写一个hashTable,用于模拟hashMap,
/** * 模拟hashMap * */ public class HashTable { private Info[] arr; /** * 默认的构造方法 */ public HashTable() { arr = new Info[100]; } /** * 指定数组初始化大小 */ public HashTable(int maxSize) { arr = new Info[maxSize]; } /** * 插入数据 */ public void insert(Info info) { //获得关键字 String key = info.getKey(); //关键字所自定的哈希数 int hashVal = hashCode(key); //如果这个索引已经被占用,而且里面是一个未被删除的数据 while(arr[hashVal] != null && arr[hashVal].getName() != null) { //进行递加,避免漏找 ++hashVal; //循环 hashVal %= arr.length; } arr[hashVal] = info; } /** * 查找数据 */ public Info find(String key) { int hashVal = hashCode(key); while(arr[hashVal] != null) { if(arr[hashVal].getKey().equals(key)) { return arr[hashVal]; } ++hashVal; hashVal %= arr.length; } return null; } /** * 删除数据 */ public Info delete(String key) { int hashVal = hashCode(key); //循环查找,数组中下标为hashVal的值,没有找到返回null while(arr[hashVal] != null) { if(arr[hashVal].getKey().equals(key)) { Info tmp = arr[hashVal]; tmp.setName(null); return tmp; } ++hashVal; //由于数组的值是连续的,为了避免漏找,需要依次往下找 hashVal %= arr.length; } return null; } /** * 获得关键字的hash值,也可以自定义 */ public int hashCode(String key) { BigInteger hashVal = new BigInteger("0"); BigInteger pow27 = new BigInteger("1"); for(int i = key.length() - 1; i >= 0; i--) { int letter = key.charAt(i) - 96; BigInteger letterB = new BigInteger(String.valueOf(letter)); hashVal = hashVal.add(letterB.multiply(pow27)); pow27 = pow27.multiply(new BigInteger(String.valueOf(27))); } return hashVal.mod(new BigInteger(String.valueOf(arr.length))).intValue(); } }
可以看到,我们是通过对要插入的数值先进行hash编码,再对数值的长度进行取模i,这样得到的位置总能够落在数值的长度内,
里面有个地方可能不太好理解,就是在插入数据的时候,我们使用while循环进行插入,既然是开发地址,也就是说数组的每一个闲置的空间我们都能使用,前提是这个位置没有被其他的值占用,由于数组是连续的,所以我们需要循环的去寻找一个这样的位置,所以才有 ++hashVal这段代码,直到找到了一个空位,然后我们把数据插入进去,
运行测试main方法,我们看到,数据成功插入,但通过hash函数计算得到的“a”和"ct"却是一样的,再一次印证了我们前面所说的问题,
以上便是所说的采用开发地址法解决hash冲突的解决方法,但这样就万无一失了吗?
我们考虑一下,数据的长度是有限的,但我们可能会往数组里面添加很多数据进去,数组总有被填满的时候,那样开发地址法也不管用了,当然,实际业务中,如果可以预料数据的大小,我们可以采用这样的方式解决部分问题,但问题是这样确实不是万无一失的解决办法,
更合适的方式是什么呢?其实就是hashMap中使用较多的链地址法,也就是一开始我们图中展示的,基本结构仍然是一个数组,但是数组的每个单元维护的不再是一个个数据,而是一个个链表,也就是类似于linkedList这样的结构,当新插入的多个数据通过计算hash函数得到的是相同的数组下标时候,我们只需要把值往这个索引位置维护的链表中插入即可,什么是链地址法呢?
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在hash表每个单元中设置链表,某个要插入的数据项的关键字还是像通常那样映射到hash表的某个单元中,而数据项的本身则被插入到该单元维护的链表中;
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下面用代码来实现一下这个过程,同上面所有不同的是,链表中的结构我们通过是维护者一个个节点,即Node ,对链表结构不熟悉的同学可以先自行百度一下,不是很难,
1、定义一个对象Info,
public class Info { private String key; private String name; public Info(String key, String name) { this.key = key; this.name = name; } public String getKey() { return key; } public void setKey(String key) { this.key = key; } public String getName() { return name; } public void setName(String name) { this.name = name; } }
2、定义一个Node作为链表中的基本存储单元,
public class Node { // 数据域 public Info info; // 指针域,指向对下一个节点引用 public Node next; public Node(Info info) { this.info = info; } }
3、定义一个链表,
/** * 模拟linkedList * * @author asus * */ public class LinkList { // 头结点 private Node first; public LinkList() { first = null; } // 插入一个节点 public void insertFirst(Info info) { Node node = new Node(info); node.next = first; first = node; } // 删除一个节点,在头结点后进行删除 public Node deleteFirst() { Node temp = first; first = temp.next; return temp; } /** * 查找方法 */ public Node find(String key) { Node current = first; while (!key.equals(current.info.getKey())) { if (current.next == null) { return null; } current = current.next; } return current; } /** * 删除方法 */ public Node delete(String key) { Node current = first; Node previous = first; while (!key.equals(current.info.getKey())) { if (current.next == null) { return null; } previous = current; current = current.next; } if (current == first) { first = first.next; } else { previous.next = current.next; } return current; } }
4、模拟hashMap的几个方法,
public class HashTable { private LinkList[] arr; /** * 默认的构造方法 */ public HashTable() { arr = new LinkList[100]; } /** * 指定数组初始化大小 */ public HashTable(int maxSize) { arr = new LinkList[maxSize]; } /** * 插入数据 */ public void insert(Info info) { String key = info.getKey(); // 获取关键字的自定义hash函数 int hashVal = hashCode(key); if (arr[hashVal] == null) { //如果数组某个单元的位置为空,则需要重新构造一个linkList arr[hashVal] = new LinkList(); } arr[hashVal].insertFirst(info); } /** * 查找数据 */ public Info find(String key) { int hashVal = hashCode(key); return arr[hashVal].find(key).info; } /** * 删除数据 */ public Info delete(String key){ int hashVal = hashCode(key); return arr[hashVal].delete(key).info; } /** * 自定义计算hash的函数 */ public int hashCode(String key) { BigInteger hashVal = new BigInteger("0"); BigInteger pow27 = new BigInteger("1"); for (int i = key.length() - 1; i >= 0; i--) { int letter = key.charAt(i) - 96; BigInteger letterB = new BigInteger(String.valueOf(letter)); hashVal = hashVal.add(letterB.multiply(pow27)); pow27 = pow27.multiply(new BigInteger(String.valueOf(27))); } return hashVal.mod(new BigInteger(String.valueOf(arr.length))).intValue(); } }
和上面开发地址法插入数据和查找数据不同,此种方式进行数据查找的时候,其实是进行两次查到的,第一次定位数组中的位置,第二次去到链表中,调用链表的查找方法进行查找,这一点值得注意,插入和删除的思想也是类似,
下面我们来测试一下,可以看到,依然达到了效果,说明我们模拟的链地址法也生效了,
以上就是通过开发地址法和链地址法解决hash冲突的两种方式,希望对大家理解hashMap的底层原理有所帮助…感谢观看!也希望大家多多支持创新互联。
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