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hash冲突的4种解决方案

简介

解决hash冲突(哈希冲突)有以下四种方法:

  1. 链地址法
  2. 再哈希法
  3. 建立公共溢出区
  4. 开放定址法

法1:链地址法

对于相同的哈希值,使用链表进行连接。(HashMap使用此法

优点

  1. 处理冲突简单,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. 适合总数经常变化的情况。(因为拉链法中各链表上的结点空间是动态申请的)
  3. 占空间小。装填因子可取α≥1,且结点较大时,拉链法中增加的指针域可忽略不计
  4. 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

  1. 查询时效率较低。(存储是动态的,查询时跳转需要更多的时间)
  2. 在key-value可以预知,以及没有后续增改操作时候,开放定址法性能优于链地址法。
  3. 不容易序列化

法2:再哈希法

        提供多个哈希函数,如果第一个哈希函数计算出来的key的哈希值冲突了,则使用第二个哈希函数计算key的哈希值。

优点

  1. 不易产生聚集

缺点

  1. 增加了计算时间

法3:建立公共溢出区

将哈希表分为基本表和溢出表两部分,凡是和基本表发生冲突的元素,一律填入溢出表。

法4:开放定址法

        当关键字key的哈希地址p =H(key)出现冲突时,以p为基础,产生另一个哈希地址p1,若p1仍然冲突,再以p为基础,产生另一个哈希地址p2,…,直到找出一个不冲突的哈希地址pi ,将相应元素存入其中。

即:Hi=(H(key)+di)% m (i=1,2,…,n)

开放定址法有下边三种方式:

  1. 线性探测再散列
    1. 顺序查看下一个单元,直到找出一个空单元或查遍全表
    2. di=1,2,3,…,m-1
  2. 二次(平方)探测再散列
    1. 在表的左右进行跳跃式探测,直到找出一个空单元或查遍全表
    2. di=1^2,-1^2,2^2,-2^2,…,k^2,-k^2 ( k<=m/2 )
  3. 伪随机探测再散列
    1. 建立一个伪随机数发生器,并给一个随机数作为起点
    2. di=伪随机数序列。具体实现时,应建立一个伪随机数发生器,(如i=(i+p) % m),并给定一个随机数做起点。 例如,已知哈希表长度m=11,哈希函数为:H(key)= key % 11,则H(47)=3,H(26)=4,H(60)=5,假设下一个关键字为69,则H(69)=3,与47冲突。 如果用线性探测再散列处理冲突,下一个哈希地址为H1=(3 + 1)% 11 = 4,仍然冲突,再找下一个哈希地址为H2=(3 + 2)% 11 = 5,还是冲突,继续找下一个哈希地址为H3=(3 + 3)% 11 = 6,此时不再冲突,将69填入5号单元。 如果用二次探测再散列处理冲突,下一个哈希地址为H1=(3 + 12)% 11 = 4,仍然冲突,再找下一个哈希地址为H2=(3 – 12)% 11 = 2,此时不再冲突,将69填入2号单元。 如果用伪随机探测再散列处理冲突,且伪随机数序列为:2,5,9,……..,则下一个哈希地址为H1=(3 + 2)% 11 = 5,仍然冲突,再找下一个哈希地址为H2=(3 + 5)% 11 = 8,此时不再冲突,将69填入8号单元。

优点

  1. 容易序列化
  2. 若可预知数据总数,可以创建完美哈希数列

缺点

  1. 占空间很大。(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)
  2. 删除节点很麻烦。不能简单地将被删结点的空间置为空,否则将截断在它之后填人散列表的同义词结点的查找路径。这是因为各种开放地址法中,空地址单元(即开放地址)都是查找失败的条件。因此在用开放地址法处理冲突的散列表上执行删除操作,只能在被删结点上做删除标记,而不能真正删除结点。
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