解决哈希冲突的主要方法是链地址法和开放寻址法；2. 链地址法使用链表存储冲突的键值对，开放寻址法通过线性探测、二次探测或双重哈希寻找空位；3. 哈希函数应具备快速计算、均匀分布和抗碰撞性，可基于质数优化；4. 性能优化包括选用合适哈希函数、冲突处理方式、动态扩容以控制负载因子，并在冲突严重时采用红黑树提升效率。
哈希表，本质上就是个键值对存储结构，Java里用
HashMap
就能直接搞定。但如果想深入了解底层原理，自己实现一个也挺有意思的。关键在于如何处理哈希冲突。
直接输出解决方案即可
哈希表的核心是哈希函数，它的作用是将key映射到数组的索引位置。理想情况下，每个key都应该映射到不同的位置，但实际情况往往事与愿违，不同的key可能会映射到同一个位置，这就是哈希冲突。解决哈希冲突的方法有很多，比如链地址法、开放寻址法等。
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如何用Java实现一个简单的哈希表？
首先，我们需要一个数组来存储数据，数组的每个元素都是一个链表，用来存储哈希值相同的键值对。然后，我们需要一个哈希函数，用来计算key的哈希值。最后，我们需要实现插入、查找、删除等操作。
public class SimpleHashMap<K, V> { private static final int DEFAULT_CAPACITY = 16; private LinkedList<Entry<K, V>>[] table; private int size; public SimpleHashMap() { this(DEFAULT_CAPACITY); } public SimpleHashMap(int capacity) { table = new LinkedList[capacity]; size = 0; } private int hash(K key) { return Math.abs(key.hashCode()) % table.length; } public void put(K key, V value) { int index = hash(key); if (table[index] == null) { table[index] = new LinkedList<>(); } LinkedList<Entry<K, V>> list = table[index]; for (Entry<K, V> entry : list) { if (entry.key.equals(key)) { entry.value = value; // 更新值 return; } } list.add(new Entry<>(key, value)); size++; } public V get(K key) { int index = hash(key); if (table[index] != null) { LinkedList<Entry<K, V>> list = table[index]; for (Entry<K, V> entry : list) { if (entry.key.equals(key)) { return entry.value; } } } return null; } public void remove(K key) { int index = hash(key); if (table[index] != null) { LinkedList<Entry<K, V>> list = table[index]; list.removeIf(entry -> entry.key.equals(key)); size--; } } public int size() { return size; } private static class Entry<K, V> { K key; V value; public Entry(K key, V value) { this.key = key; this.value = value; } } public static void main(String[] args) { SimpleHashMap<String, Integer> map = new SimpleHashMap<>(); map.put("apple", 1); map.put("banana", 2); map.put("cherry", 3); System.out.println("apple: " + map.get("apple")); // 输出 1 System.out.println("banana: " + map.get("banana")); // 输出 2 System.out.println("cherry: " + map.get("cherry")); // 输出 3 map.remove("banana"); System.out.println("banana: " + map.get("banana")); // 输出 null System.out.println("Size: " + map.size()); // 输出 2 } }
这个例子使用链地址法解决哈希冲突。
Entry
类存储键值对，
table
数组存储链表，每个链表存储哈希值相同的键值对。
hash
函数计算key的哈希值，
put
方法插入键值对，
get
方法查找键值对，
remove
方法删除键值对。
除了链地址法，还有哪些解决哈希冲突的方法？
除了链地址法，还有开放寻址法。开放寻址法是指当发生哈希冲突时，不是在原位置创建链表，而是寻找下一个空闲位置。寻找空闲位置的方法有很多，比如线性探测、二次探测、双重哈希等。
- 线性探测： 简单粗暴，如果当前位置被占用，就往后一个位置找，直到找到空闲位置。缺点是容易产生聚集效应，导致查找效率降低。
- 二次探测： 在线性探测的基础上，增加了一个二次方项，可以减少聚集效应。
- 双重哈希： 使用两个哈希函数，如果第一个哈希函数发生冲突，就使用第二个哈希函数计算下一个位置。
选择哪种方法取决于具体的应用场景。链地址法适合存储大量数据，而开放寻址法适合存储少量数据。
如何选择合适的哈希函数？
哈希函数的选择至关重要，一个好的哈希函数应该尽可能地将key均匀地分布到数组中，减少哈希冲突。选择哈希函数需要考虑以下几个因素：
- 计算速度： 哈希函数的计算速度要快，否则会影响哈希表的性能。
- 均匀性： 哈希函数要尽可能地将key均匀地分布到数组中，减少哈希冲突。
- 抗碰撞性： 哈希函数要尽可能地避免不同的key产生相同的哈希值。
Java中的
hashCode()
方法就是一个常用的哈希函数，但它并不一定适用于所有情况。对于自定义的类，需要重写
hashCode()
方法，以保证哈希函数的均匀性和抗碰撞性。一个简单的技巧是使用质数作为哈希函数的因子，可以有效地减少哈希冲突。
如何优化哈希表的性能？
哈希表的性能主要受哈希冲突的影响。为了优化哈希表的性能，可以采取以下措施：
- 选择合适的哈希函数： 一个好的哈希函数可以减少哈希冲突。
- 选择合适的冲突解决方法： 链地址法和开放寻址法各有优缺点，需要根据具体的应用场景选择。
- 调整哈希表的容量： 哈希表的容量应该足够大，以减少哈希冲突。当哈希表的元素数量达到一定比例时，需要进行扩容，以保证哈希表的性能。这个比例通常称为负载因子。Java
HashMap
的默认负载因子是0.75。
- 使用更高级的数据结构： 当哈希冲突非常严重时，可以考虑使用更高级的数据结构，比如红黑树，来提高哈希表的性能。Java 8中的
HashMap
在链表长度超过8时，会将链表转换为红黑树。
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