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 哈希表

哈希表

去对比之前我们的线性表，树，图哪些，我们在查找的时候要去比较，而在哈希表中，若在理想情况下，哈希函数是有一一对应的映射关系的，这样我们在查找的时候直接通过函数可以直接找到，不用比较。但是这仅仅是在理想情况下，所以肯定是有冲突的，我们只能说要尽量去避免这种冲突。所以构建哈希表需要有哈希函数和处理冲突的方法。如下图是将关键字序列存到一个记录表中，采用的hash函数是：除留取余法，采用冲突解决的办法是：线性探测法

代码实现

在代码中，我们看到hashSearch方法在查找时，就没有需要去和元素进行比较，而是查找过程产生冲突则按照解决冲突的办法依次往下查找。（当然若没有冲突的时候是最好的一次就找到，理想情况下他的时间复杂度可以是O(1)）

    public DataArray(int[] paraKeyArray, String[] paraContentArray, int paraLength) {
        // Step 1. Initialize.
        length = paraLength;
        data = new DataNode[length];
 
        for (int i = 0; i < length; i++) {
            data[i] = null;
        } // Of for i
 
        // Step 2. Fill the data.
        int tempPosition;
 
        for (int i = 0; i < paraKeyArray.length; i++) {
            // Hash.
            tempPosition = paraKeyArray[i] % paraLength;
 
            // Find an empty position
            while (data[tempPosition] != null) {
                tempPosition = (tempPosition + 1) % paraLength;
                System.out.println("Collision, move forward for key " + paraKeyArray[i]);
            } // Of while
 
            data[tempPosition] = new DataNode(paraKeyArray[i], paraContentArray[i]);
        }
    }
 
	public String hashSearch(int paraKey) {
		int tempPosition = paraKey % length;
		while (data[tempPosition] != null) {
			if (data[tempPosition].key == paraKey) {
				return data[tempPosition].content;
			} // Of if
			System.out.println("Not this one for " + paraKey);
			tempPosition = (tempPosition + 1) % length;
		} 
 
		return "null";
	}
        

键值对

在昨天和今天的学习中，有开始学到键值对了，实际上，在java中，键值对使用是非常方便的，可以存储任何类型，键即我们的key，值即我们的value。而在java中有一种比较常用的数据类型就是HashMap,如下图这个类名是HashMap的(我这里只复制了其类名，相关的成员变量和方法没有复制).它使用泛型类来创建对象的。

public class HashMap<K, V> extends AbstractMap<K, V> implements Map<K, V>, Cloneable, Serializable {}

而HashMap底层采用的其实就是哈希表这种数据结构来存储数据的，采用的是拉链法，可以存储任何数量的键值对象，但是键不能发生冲突，若键相同，则会覆盖原数据。

总结

今天学习的是哈希表的初始化，从之前代码的学习到现在，主要的数据结构存储有三种就是数组结构，链表结构和今天学习的哈希表结构，对于数组结构，它的存储是需要分配连续空间，在插入删除比较麻烦，查找方便。链表结构它的查找就很慢，但是插入删除很方便，不用移动指针，而哈希表结构结合了数组和链表结构，（这里哈希表以拉链法实现）。查找效率和删除插入效率都可以很方便。