线性数据结构-手写队列-哈希(散列)Hash

news2024/12/23 22:39:09

什么是hash散列？
哈希表的存在是为了解决能通过O(1)时间复杂度直接索引到指定元素。这是什么意思呢？通过我们使用数组存放元素，都是按照顺序存放的，当需要获取某个元素的时候，则需要对数组进行遍历，获取到指定的值。而这样通过循环遍历比对获取指定元素的操作，时间复杂度是O(n)，也就是说如果你的业务逻辑实现中存在这样的代码是非常拉胯的。那怎么办呢？这就引入了哈希散列表的设计。
在这里插入图片描述
也就是说我们通过对一个 Key 值计算它的哈希并与长度为2的n次幂的数组减一做与运算，计算出槽位对应的索引，将数据存放到索引下。那么这样就解决了当获取指定数据时，只需要根据存放时计算索引ID的方式再计算一次，就可以把槽位上对应的数据获取处理，以此达到时间复杂度为O(1)的情况
在这里插入图片描述
哈希散列虽然解决了获取元素的时间复杂度问题，但大多数时候这只是理想情况。因为随着元素的增多，很可能发生哈希冲突，或者哈希值波动不大导致索引计算相同，也就是一个索引位置出现多个元素情况。如图所示；
在这里插入图片描述
就出现了一系列解决方案，包括；HashMap 中的拉链寻址 + 红黑树、扰动函数、负载因子、ThreadLocal 的开放寻址、合并散列、杜鹃散列、跳房子哈希、罗宾汉哈希等各类数据结构设计。让元素在发生哈希冲突时，也可以存放到新的槽位，并尽可能保证索引的时间复杂度小于O(n)。
以下为实战部分
1：哈希碰撞
在这里插入图片描述
测试上述简单的map结构。

通过测试结果可以看到，碰撞前 map.get(“01”) 的值是花花，两次下标索引碰撞后存放的值则是苗苗
这也就是使用哈希散列必须解决的一个问题，无论是在已知元素数量的情况下，通过扩容数组长度解决，还是把碰撞的元素通过链表存放，都是可以的。
2：拉链寻址
既然我们没法控制元素不碰撞，但我们可以对碰撞后的元素进行管理。比如像 HashMap 中拉链法一样，把碰撞的元素存放到链表上。
在这里插入图片描述
测试拉链寻址

3:开放寻址
除了对哈希桶上碰撞的索引元素进行拉链存放，还有不引入新的额外的数据结构，只是在哈希桶上存放碰撞元素的方式。它叫开放寻址，也就是 ThreaLocal 中运用斐波那契散列+开放寻址的处理方式。
在这里插入图片描述
开放寻址的设计会对碰撞的元素，寻找哈希桶上新的位置，这个位置从当前碰撞位置开始向后寻找，直到找到空的位置存放。
在 ThreadLocal 的实现中会使用斐波那契散列、索引计算累加、启发式清理、探测式清理等操作，以保证尽可能少的碰撞。
在这里插入图片描述
4:罗宾汉哈希
罗宾汉哈希是一种基于开放寻址的冲突解决算法；冲突是通过偏向从其“原始位置”（即项目被散列到的存储桶）最远或最长探测序列长度（PSL）的元素的位移来解决的。

public void put(K key, V value) {
        Entry entry = new Entry(key, value);
        int idx = hash(key);
        System.out.println(key + " " + idx);
        // 元素碰撞检测
        while (table[idx] != null) {
            if (entry.offset > table[idx].offset) {
                // 当前偏移量不止一个，则查看条目交换位置，entry 是正在查看的条目，增加现在搜索的事物的偏移量和 idx
                Entry garbage = table[idx];
                table[idx] = entry;
                entry = garbage;
                idx = increment(idx);
                entry.offset++;
            } else if (entry.offset == table[idx].offset) {
                // 当前偏移量与正在查看的检查键是否相同，如果是则它们交换值，如果不是，则增加 idx 和偏移量并继续
                if (table[idx].key.equals(key)) {
                    // 发现相同值
                    V oldVal = table[idx].value;
                    table[idx].value = value;
                } else {
                    idx = increment(idx);
                    entry.offset++;
                }
            } else {
                // 当前偏移量小于我们正在查看的我们增加 idx 和偏移量并继续
                idx = increment(idx);
                entry.offset++;
            }
        }

        // 已经到达了 null 所在的 idx，将新/移动的放在这里
        table[idx] = entry;
        size++;

        // 超过负载因子扩容
        if (size >= loadFactor * table.length) {
            rehash(table.length * 2);
        }
    }

   @Override
    public V get(K key) {
        int offset = 0;
        int idx = hash(key);
        while (table[idx] != null) {
            if (offset > table[idx].offset) {
                return null;
            } else if (offset == table[idx].offset) {
                if (table[idx].key.equals(key)) {
                    return table[idx].value;
                } else {
                    offset++;
                    idx = increment(idx);
                }
            } else {
                offset++;
                idx = increment(idx);
            }
        }
        return null;
    }

通过测试结果和调试的时候可以看到，哈希索引冲突是通过偏向从其“原始位置”（即项目被散列到的存储桶）最远或最长探测序列长度（PSL）的元素的位移来解决。
最后附上经典面试题。
介绍一下散列表?
为什么使用散列表?
拉链寻址和开放寻址的区别?
还有其他什么方式可以解决散列哈希索引冲突?
对应的Java源码中，对于哈希索引冲突提供了什么样的解决方案?
友友们在评论区写下你们的答案！
以上的是线性数据结构-手写队列-哈希(散列)Hash 若需完整代码可识别二维码后给您发代码。
在这里插入图片描述