书接上回白丝 足交，咱们连接来聊散列表。

从上头的章节不难发现，不论散列函数何如构建总会发生碰撞，最多只可裁汰碰撞概率，然则并不成根绝碰撞，因此怎样经管碰撞问题成了散列重中之重。

01、碰撞经管决策

底下咱们一谈来望望几种碰撞处理政策。

1、链式法

链式法的中枢念念想不错销毁为把碰撞的key径直放到一个大的相连中；

咱们先来总结一下何为碰撞，碰撞等于两个不同的key，通过散列函数缱绻出调换的散列值。

为什么发生碰撞就会出问题呢？因为散列表骨子上是数组，数组一个下标只可对应一个值，淌若key1和key2发生碰撞，意味着key2对应的value2会把key1对应的value1掩盖掉，这就会导致了数据丢失。

想经管这个问题我直不雅主义是淌若发生碰撞时value2不是掩盖value1，而是两者同期存储下来，是不是这个问题就经管了呢？

谜底是确信的，然则内部还有好多细节要处理。如一个数组元素里何如再存放多个元素呢？关于发生碰撞的key怎样查找呢？

着手一个数组元素里何如存放多个元素？其实法子有好多，比如数组元素中径直存放一个数组，比如数组中存放一个链表表头指向一个链表等等。

在散列表中，每个数组元素地点的位置，咱们称为“ 桶” 或者 “ 槽”，而每个桶(槽)又对应一条链表，发生碰撞的悉数key皆放到调换的桶对应的链表中，这种碰撞处理政策称为链式法。

当存取元素时间两步，第一步先找到key地点的桶，第二步再在桶所对应的链表中存取元素。

这个决策曲直常节略实用的，何况因为链表节点是动态央求这也大大培育了空间诈欺率。

2、怒放寻址法

怒放寻址法的中枢念念想不错销毁为当发生冲破时，淌若面前散诸君置已被使用就按某种阵势连接探伤下一个不错用的散诸君置。

而某种阵势连接探伤具体是指当发生冲破时，则在面前散列值基础上再加上指定的步长并判断面前散诸君置是否可用，淌若不可用则重叠此环节。

因此怒放寻址法不错大要为：hash_value=(hash(key)+step(i))％m，1≤i≤m-1

如上图当淌若数组中浅绿代表旷地址，浅橙色示意一经被占用，当传入key4时，经过散列函数缱绻出地点数组索引应该为6，而此时索引6一经被占用，因此连接往后探伤，索引8一经被占用，连接往后探伤，索引0一经被占用，连接往后探伤，索引1酣畅，存入value4。

而把柄不同的步永生成轨则，又不错分红以下几种探伤法子：线性探伤法、平方探伤法、双重散列探伤法、连忙探伤法等等

（1）线性探伤法

线性探伤法是通过在散列表中线性探伤下一个可用位置来经管碰撞。

当发生碰撞时，则按限定探伤下一个元素位置，直至查找到可用的散列地址或者排查统统表。因此当探查到表尾地址时，并不是戒指探伤而是回到表首连接探伤，直至探伤到肇端探伤位置。

其公式可示意为：hash_value=(hash(key)+step)％m，1≤step≤m-1

优点：1、罢了节略；2、恶果较高，在负载因子较低时绝顶更为凸起。

污点：可能导致齐集现象，即多个元素在碰撞后会集合在一谈，从而导致相邻位置被占用，增多探伤本领。

（2）平方探伤法

平方探伤法是通过使用平方增量来经管哈希冲破，从而灵验地分辩元素。

淌若说线性探伤法每次探伤的步长是step，那么平方探伤法的探伤步长则是step的平方。

其公式可示意为：hash_value=(hash(key)+step^2)％m，1≤step≤m-1

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与线性探伤法比较，平方探伤法主要上风在于增量平方数使得探伤位置分辩更广，位置也就更分辩，从而减少元素的聚焦现象，从而提高查找恶果。因此平方探伤法在处理碰撞时泛泛优于线性探伤法，虽然选拔哪种法子应把柄具体应用场景和性能条目来决定。

优点：减少齐集现象，元素分辩均匀。

污点：1、仍可能存在二次齐集现象（即某些位置可能因为探伤轨则而一样被访谒）。2、可能无法探伤到悉数位置，在负载因子较高时尤为凸起。

（3）双重散列探伤法

双重散列探伤法是使用两个散列函数来决定探伤序列，从而更灵验地分辩冲破。也等于当发生碰撞时，会使用第二个散列函数来生成增量从而细面前一个要查找的位置。

其公式可示意为：hash_value=(hash(key)+ i * hash2(key))％m，1≤i≤m-1

优点：1、减少齐集现象，恶果高，探伤旅途较为连忙。2、不错探伤到悉数位置，表面上幸免了齐集问题。

污点：罢了相对复杂，且需要选拔稳妥的第二个散列函数。

（4）连忙探伤法

连忙探伤法是通过连忙选拔下一个探伤位置来经管冲破。也等于说当发生碰撞时，细目查找的下一个位置的增量式一个连忙数。

其公式可示意为：hash_value=(hash(key)+ r)％m，1≤r≤m-1

优点：1、大幅减少齐集现象，位置探伤连忙性强。2不错灵验分辩元素，裁汰碰撞影响。

污点：1、连忙性可能导致性能不相识，尤其是在负载因子较高时。2、难以展望和调试。

总结

3、再散列法

再散列法的中枢念念想可用销毁为对现存散列表进行扩容并再行缱绻现存元素位置。

咱们先往来忆一个主见负载因子，负载因子式用来揣测散列表填充进度，通过散列表已存储的元素个数除以散列表的大小缱绻可得。

负载因子过大会导致一些列问题，着手会加大碰撞概率，碰撞概率增大又会导致处理碰撞资本增多，进而导致性能下落。同期也可能导致内存碎屑化使用率不高，等等问题。

而负载因子等于触发再散列的时机，当负载因子率先某个阈值（一般是0.75）时，进行再散列。

而再散列的难点在于如那边理新老数据，是当触发再散列时一次性迁徙悉数老数据到新散列表中，照旧分批次迁徙老数据直至悉数老数据迁徙完成为止？

一次性迁徙可能罢了上相对节略，然则也激发了好多问题，淌若迁徙历程中又有其他操作何如办？淌若数据量很大迁徙本领过长何如办？

而分批迁徙罢了上会更复杂一些，要处理好新老数据共存时的查找、插入、删除等操作。

举座念念路如下：

（1）当负载因子到达设定的阈值，则再行央求新的内存空间，不进行老数据迁徙；

（2）当有新数据要插入时，将新数据插入至新的内存空间中，并取出一个老数据插入到新的内存空间中；

（3）重叠环节（2）直至悉数老数据皆迁徙至新的内存空间为止；

（4）当在新老数据共存进行查找时，可用先在老的空间进行查找，淌若不存在再到新空间中查找。

注：测试法子代码以及示例源码皆一经上传至代码库白丝 足交，有酷爱酷爱的不错望望。

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