哈希表（Hashtable）

依然从我们学习自问三部曲开始，什么是哈希表？哈希表有什么用？哈希表怎么用？

从百科上我们可以得知散列表（Hashtable）也被称为哈希表，它是根据关键码值<Key value>而进行直接访问的数据结构。它通过把关键码值映射到表中的一个位置来访问记录，以加快查找熟读。这个映射函数被称为哈希函数，存储记录的数组被称为散列表

那么既然说能加快查找速度，那么久不得不拿数组与链表进行比较了，数组你要查找一个元素得知道数组的下标，而链表却需要从头开始遍历，直到找到我们所需要的元素为止，这耗费大量的时间。

哈希表是怎么提高查找速度的

我们希望输入一个数的值就可以找到该数所在的位置

 

 

哈希函数构造方法

一、关键词为数字

1、直接地址法

公式：index = a*key+b

package test;

public class collectiontdemo {
	public static int func(int i){
		return (i-3000)/2;
	}
	public static void main(String []args){
		int index;
		int []arr = new int[1000];
		//3000至3450之间的偶数
		for(int i=3000;i<3450;i+=2){
			index = func(i);
			arr[index] = i;
		}
		index = func(3200);
		System.out.println(index);
		System.out.println(arr[index]);
	}

		
}

　　

 

 

 2、除留余数法

公式：index =  key%p

p为表的大小

package test;
//将数组arr2中的九个元素进行取模，然后随机存到数组arr中
public class collectiontdemo {
    public static int func2(int key,int p){
        return key%p;
    }
    public static void main(String []args){
        int index;
        int p = 9;
        int []arr = new int[30];
        int arr2[] = {999,111,0,256,333,777,9,2546,1024};
        
        for(int i=0;i<arr2.length;i++){
            index = func2(arr2[i],p);
            arr[index] = i;
            
        }
        for(int i=0;i<arr2.length;i++){
            System.out.println(arr[i]);
        }

    }        
}

3、数字分析法

比如一个数组存了很多的电话号码，这些号码长度都为11，我们直接取值不太方便，如果我们能够以号码后四位作为判断标准，那么查找起来也比较方便

package test;

public class collectiontdemo {
	public static int func3(char []value){
		char a =value[1];
		char b = value[3];
		char c = value[4];
		char d = value[2];
		return (int)a*100+(int)b*10+(int)c;
	}
	public static void main(String []args){
		String [] arr = new String [30];
		int p =29;
		int index;
		String arr2[]={"15764914325","13846478246","13756445236","18734628132",
				"13276482132"};
		for(int i=0;i<arr2.length;i++){
			char []arr1 = arr2[i].toCharArray();
			index = func3(arr1)%p;
			arr[index] =arr2[i];
		}
		for(int i=0;i<arr.length;i++){
			System.out.println(arr[i]);
		}

	}		
}

　　

输出结果

 

二、关键字为字符串

1、ASCLL码加和法

把每个字符的ASCLL码进行相加，进而得到key值

这种方法很大概率会导致哈希冲突

2、前三个字符移位法

index =（key[0]）*27+key[1]*27+key[2])mod TableSize

仍会造成冲突且会造成空间浪费

3、移位法

把所有的字母都进行移位，然后得到key(32进制)

三、哈希冲突解决办法

不同的树在通过哈希函数运算后得到的index相等，就把它们放入了相同的地址，导致数据被覆盖。哈希冲突无法避免，当数据很大而储存空间较小的时候，无论多么完美的哈希函数与方法都会存在哈希冲突，我们可以通过优化哈希函数来降低冲突的概率。

1、开放地址法

当冲突发生时，用某种探测算法在散列表中寻找下一个散列表空的地址，只要列表足够大，总会找到。按照探测序列的方法，一般将开放地址法区分为线性探查法、二次探查法、双重散列法等。

我们用除留余数法将26、35、36记录插入表中，取模为8，然后再将18记录插入表中，发现取模后地址不为空，接下来就介绍这三种方法。

 

 

（1）线性探测法

index = a*index +i （i为递增的整数）

当2位置被占领我们就探查3位置，直到探查到5位置为空为止，当数据插入。容易出现越界，即探测完最后一个的时候全部满了，而没探测到前面却为空。

（2）二次探测法

index = a*index +i（i为1^2   ,   -1^2    , 2^2,   -2^2   ,   3^2   ,   -3^2……q^2,  -q^2）

缺点是无法探测整个散列空间。

（3）连地址法

将所有的哈希地址相同的记录，都连接到链表当中。当有新的元素进来造成哈希冲突时，在冲突的地址链表后面加。