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synced 2026-07-22 11:26:07 +00:00
Polish the section of hash map and hash collision.
This commit is contained in:
@@ -2,16 +2,14 @@
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在理想情况下,哈希函数为每个输入生成唯一的输出,实现 key 和数组索引的一一对应。但实际上,**哈希函数的输入空间通常远大于输出空间**,因此多个输入产生相同输出的情况是不可避免的。例如,输入空间为全体整数,输出空间为数组容量大小,则必然有多个整数映射至同一数组索引。
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这种多个输入对应同一输出索引的现象被称为「哈希冲突 Hash Collision」。哈希冲突会导致查询结果错误,严重影响哈希表的可用性。哈希冲突的解决方法主要有两种:
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这种多个输入对应同一输出索引的现象被称为「哈希冲突 Hash Collision」。哈希冲突会导致查询结果错误,严重影响哈希表的可用性。哈希冲突的处理方法主要有两种:
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- **扩大哈希表容量**:哈希表容量越大,键值对聚集的概率就越低。极端情况下,当输入空间和输出空间大小相等时,哈希表等同于数组,每个 key 都对应唯一的数组索引。
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- **优化哈希表结构**:常用方法包括链式地址和开放寻址。
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- **优化哈希表结构**:常用方法包括链式地址和开放寻址。这类方法的思路是通过改良数据结构,使得哈希表可以在发生哈希冲突时仍然可以正常工作。当然,这些优化往往是以牺牲时间效率为代价的。
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## 哈希表扩容
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哈希函数的最后一步通常是对桶数量 $n$ 取余,作用是将哈希值映射到桶索引范围,从而将 key 放入对应的桶中。当哈希表容量越大(即 $n$ 越大)时,多个 key 被分配到同一个桶中的概率就越低,冲突就越少。
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因此,**当哈希表内的冲突总体较为严重时,编程语言通常通过扩容哈希表来缓解冲突**。类似于数组扩容,哈希表扩容需将所有键值对从原哈希表迁移至新哈希表,开销较大。
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哈希函数的最后一步通常是对桶数量 $n$ 取余,作用是将哈希值映射到桶索引范围,从而将 key 放入对应的桶中。当哈希表容量越大(即 $n$ 越大)时,多个 key 被分配到同一个桶中的概率就越低,冲突就越少。因此,**当哈希表内的冲突总体较为严重时,编程语言通常通过扩容哈希表来缓解冲突**。类似于数组扩容,哈希表扩容需将所有键值对从原哈希表迁移至新哈希表,开销较大。
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编程语言通常使用「负载因子 Load Factor」来衡量哈希冲突的严重程度,**定义为哈希表中元素数量除以桶数量**,常作为哈希表扩容的触发条件。在 Java 中,当负载因子超过 $0.75$ 时,系统会将 HashMap 容量扩展为原先的 $2$ 倍。
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在原始哈希表中,每个桶仅能存储一个键值对。「链式地址 Separate Chaining」将单个元素转换为链表,将键值对作为链表节点,将所有发生冲突的键值对都存储在同一链表中。
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链式地址下,哈希表的操作方法包括:
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- **添加元素**:先通过哈希函数访问链表头节点,然后将节点(即键值对)添加到链表中。
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- **删除元素**:根据哈希函数的结果访问链表头部,接着遍历链表以查找目标节点,并将其删除。
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尽管链式地址法解决了哈希冲突问题,但仍存在一些局限性,包括:
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该方法存在一些局限性,包括:
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- **占用空间增大**,由于链表或二叉树包含节点指针,相比数组更加耗费内存空间;
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- **查询效率降低**,因为需要线性遍历链表来查找对应元素;
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## 开放寻址
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「开放寻址 Open Addressing」不引入额外的数据结构,而是通过“多次探测”来解决哈希冲突,探测方式主要包括线性探测、平方探测、多次哈希。
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「开放寻址 Open Addressing」不引入额外的数据结构,而是通过“多次探测”来处理哈希冲突,探测方式主要包括线性探测、平方探测、多次哈希。
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### 线性探测
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线性探测采用固定步长的线性查找来解决哈希冲突。
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线性探测采用固定步长的线性查找来进行探测,对应的哈希表操作方法为:
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- **插入元素**:通过哈希函数计算数组索引,若发现桶内已有元素,则从冲突位置向后线性遍历(步长通常为 $1$ ),直至找到空位,将元素插入其中。
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- **查找元素**:若发现哈希冲突,则使用相同步长向后线性遍历,直到找到对应元素,返回 value 即可;或者若遇到空位,说明目标键值对不在哈希表中,返回 $\text{None}$ 。
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然而,线性探测存在以下缺陷:
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