数据结构与算法五：哈希表-哈希函数设计原则-哈希冲突解决方案

一、哈希表的定义：

二、哈希表举例：
哈希函数就是映射关系

三、哈希表应用举例：
Leetcode上第387题：

思路：通过s.charAt(i)-'a’将字符串中的字符映射成hash表，出现一次，在相应位置加一，左后找到第一个值为1的下标
其他思路：当然此题解决方案很多，如一位一位的遍历亦可以

四、哈希函数：

将业务场景中的键转化为索引的过程称为哈希表的核心
即使再优秀的哈希表也保证不了一个键对应一个不同的索引，这就是哈希冲突
哈希函数设计原则：一致性（equals相等这hash值相等）、高效性（简单高效）、均匀性（尽可能使得hash值分布均匀）
哈希表体现了空间换时间的原理

为了降低哈希冲突，需要采用大于实际存储数据数量的哈希表，这就是空间换时间的原理。

五、常见哈希函数：
1.整型：
小整数:

小正整数：直接使用；如0-9
小负整数：偏移成正整数再使用；如-10-0可以先加10再使用

大整数：

大整数取部分：如复杂的学号20210917141122，如果直接使用需要20210917141122长的哈希表，取部分，如17141122则可以节省很大的空间。
大整数对m取模：m的值很重要，一般是质数取模，哈希冲突的概率小

质数是除了1与自身之外没有其他约数的自然数；0与1既不是质数也不是合数

业内总结数值区间与最优取模值，如下：

2.浮点型：
转化为整数即可

3.字符串：
通过直接转换或者B进制数，转化为整数即可

如果B很大可以每一项都先取模：

3.引用数据类型：
可以让其中的成员变量各自哈希得出；
Java中的hashCode(),为我们计算string类型的hash值;

六、哈希冲突处理方法：

再完美的hash算法也不可能避免hash冲突，因此需要有处理hash冲突的方法；

1.链地址法(常用）：
hashMap、hashSet底层均是散列表；其解决hash冲突的方式就是链地址法；

2.开发地址法：
如果遇到hash冲突，开放地址法有四种处理方案：
线性探测法：冲突时，就去存相邻位置，以此类推
平方探测法：冲突时，进行平方找位置，以此类推
再哈希法：再次用其他的hash算法，进行一次或多次hash
合理扩容：为了较少hash冲突可进行适当扩容

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