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1.基本概念

哈希算法：根据设定的哈希函数H（key）和处理冲突方法将一组关键字映象到一个有限的地址区间上的算法。也称为散列算法、杂凑算法。 哈希表：数据经过哈希算法之后得到的集合。这样关键字和数据在集合中的位置存在一定的关系，可以根据这种关系快速查询。 非哈希表：与哈希表相对应，集合中的 数据和其存放位置没任何关联关系的集合。

由此可见，哈希算法是一种特殊的算法，能将任意数据散列后映射到有限的空间上，通常计算机软件中用作快速查找或加密使用。

哈希冲突：由于哈希算法被计算的数据是无限的，而计算后的结果范围有限，因此总会存在不同的数据经过计算后得到的值相同，这就是哈希冲突。

2.解决哈希冲突的方法

解决哈希冲突的方法一般有：开放定址法、链地址法（拉链法）、再哈希法、建立公共溢出区等方法。

2.1 开放定址法

从发生冲突的那个单元起，按照一定的次序，从哈希表中找到一个空闲的单元。然后把发生冲突的元素存入到该单元的一种方法。开放定址法需要的表长度要大于等于所需要存放的元素。 在开放定址法中解决冲突的方法有：线行探查法、平方探查法、双散列函数探查法。 开放定址法的缺点在于删除元素的时候不能真的删除，否则会引起查找错误，只能做一个特殊标记。只到有下个元素插入才能真正删除该元素。

2.1.1 线行探查法

线行探查法是开放定址法中最简单的冲突处理方法，它从发生冲突的单元起，依次判断下一个单元是否为空，当达到最后一个单元时，再从表首依次判断。直到碰到空闲的单元或者探查完全部单元为止。 可以参考csdn上flash对该方法的演示： student.zjzk.cn/course_ware…

2.1.2 平方探查法

平方探查法即是发生冲突时，用发生冲突的单元d[i], 加上 1²、 2²等。即d[i] + 1²，d[i] + 2², d[i] + 3²...直到找到空闲单元。 在实际操作中，平方探查法不能探查到全部剩余的单元。不过在实际应用中，能探查到一半单元也就可以了。若探查到一半单元仍找不到一个空闲单元，表明此散列表太满，应该重新建立。

2.1.3 双散列函数探查法

这种方法使用两个散列函数hl和h2。其中hl和前面的h一样，以关键字为自变量，产生一个0至m—l之间的数作为散列地址；h2也以关键字为自变量，产生一个l至m—1之间的、并和m互素的数(即m不能被该数整除)作为探查序列的地址增量(即步长)，探查序列的步长值是固定值l；对于平方探查法，探查序列的步长值是探查次数i的两倍减l；对于双散列函数探查法，其探查序列的步长值是同一关键字的另一散列函数的值。

2.2 链地址法（拉链法）

链接地址法的思路是将哈希值相同的元素构成一个同义词的单链表，并将单链表的头指针存放在哈希表的第i个单元中，查找、插入和删除主要在同义词链表中进行。链表法适用于经常进行插入和删除的情况。 如下一组数字,(32、40、36、53、16、46、71、27、42、24、49、64)哈希表长度为13，哈希函数为H(key)=key%13,则链表法结果如下：

0       
1  -> 40 -> 27 -> 53 
2
3  -> 16 -> 42
4
5
6  -> 32 -> 71
7  -> 46
8
9
10 -> 36 -> 49
11 -> 24
12 -> 64

注：在java中，链接地址法也是HashMap解决哈希冲突的方法之一，jdk1.7完全采用单链表来存储同义词，jdk1.8则采用了一种混合模式，对于链表长度大于8的，会转换为红黑树存储。

2.3 再哈希法

就是同时构造多个不同的哈希函数： Hi = RHi(key) i= 1,2,3 ... k; 当H1 = RH1(key) 发生冲突时，再用H2 = RH2(key) 进行计算，直到冲突不再产生，这种方法不易产生聚集，但是增加了计算时间。

2.4 建立公共溢出区

将哈希表分为公共表和溢出表，当溢出发生时，将所有溢出数据统一放到溢出区。