散列思想

• 基本概念：基于数组的扩展，支持根据下标的随机访问

• 核心思想：将原始值 通过散列函数 转换成散列值（数组下标）

• 目标：将无规律的数据实现O(1)的特性

• 装载因子：表示当前散列表的空闲度

  • 散列表的装载因子=填入表中的元素个数/散列表的长度

散列函数

• 将原始数据hash(key)得到散列值

• 散列函数的特点

  • 非负整数

  • 如果 key1 = key2，那 hash(key1) == hash(key2)\

  • 如果 key1 ≠ key2，那 hash(key1) ≠ hash(key2)\

    • 无法避免散列冲突

• 散列函数：MD5，SHA，CRC

散列冲突

开放寻址法

• 线性探测法

  • 插入：当发生hash冲突，重新探测一个空闲位置（重新探测，直到找到具体位置）
  • 查询：找到元素，或者探测到空地址（元素不存在）
  • 删除：不能直接删除，置为delete删除位，避免查询失败

• 二次探测法

  • 探测的下标序列就是 hash(key)+0，hash(key)+12，hash(key)+22\

• 双重散列

  • 如果计算得到的存储位置已经被占用，再用第二个散列函数，依次类推，直到找到空闲的存储位置\

链表法

• 更常用的hash冲突解决办法
• 利用链表解决hash冲突
• 查找、删除和插入时间复杂度O(1)

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总结

• 散列表是一种特殊的数组

• 核心问题

  • 散列函数的选择
  • 散列冲突的解决