解决哈希冲突（四种方法）[通俗易懂]

大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。

目录

一、了解哈希表及哈希冲突

 二、解决哈希冲突办法 

1、开放定址法：我们在遇到哈希冲突时，去寻找一个新的空闲的哈希地址。

（1）线性探测法

         （2）平方探测法（二次探测）

 2、再哈希法

3、链地址法：将所有哈希地址相同的记录都链接在同一链表中。

4、建立公共溢出区：将哈希表分为基本表和溢出表，将发生冲突的都存放在溢出表中。

一、了解哈希表及哈希冲突

哈希表：是一种实现关联数组抽象数据类型的数据结构，这种结构可以将关键码映射到给定值。简单来说哈希表（key-value）之间存在一个映射关系，是键值对的关系，一个键对应一个值。

哈希冲突：当两个不同的数经过哈希函数计算后得到了同一个结果，即他们会被映射到哈希表的同一个位置时，即称为发生了哈希冲突。简单来说就是哈希函数算出来的地址被别的元素占用了。

 二、解决哈希冲突办法 

1、开放定址法：我们在遇到哈希冲突时，去寻找一个新的空闲的哈希地址。

举例：就是当我们去教室上课，发现该位置已经存在人了，所以我们应该寻找新的位子坐下，这就是开放定址法的思路。如何寻找新的位置就通过以下几种方法实现。

（1）线性探测法

        当我们的所需要存放值的位置被占了，我们就往后面一直加1并对m取模直到存在一个空余的地址供我们存放值，取模是为了保证找到的位置在0~m-1的有效空间之中。

公式：h(x)=(Hash(x)+i)mod (Hashtable.length);（i会逐渐递增加1）

举例：

 存在问题：出现非同义词冲突（两个不想同的哈希值，抢占同一个后续的哈希地址）被称为堆积或聚集现象。

        （2）平方探测法（二次探测）

                 当我们的所需要存放值的位置被占了，会前后寻找而不是单独方向的寻找。

        公式：h(x)=(Hash(x) +i)mod (Hashtable.length);（i依次为+(i^2)和-(i^2)）

        举例：

 2、再哈希法：同时构造多个不同的哈希函数，等发生哈希冲突时就使用第二个、第三个……等其他的哈希函数计算地址，直到不发生冲突为止。虽然不易发生聚集，但是增加了计算时间。

3、链地址法：将所有哈希地址相同的记录都链接在同一链表中。

公式：h(x)=xmod(Hashtable.length);

4、建立公共溢出区：将哈希表分为基本表和溢出表，将发生冲突的都存放在溢出表中。