hash冲突解决办法

哈希法又称散列法、杂凑法以及关键字地址计算法等，相应的表称为哈希表。

这种方法的基本思想是：首先在元素的关键字k和元素的存储位置p之间建立一个对应关系f，使得p=f(k)，f称为哈希函数。创建哈希表时，把关键字为k的元素直接存入地址为f(k)的单元；以后当查找关键字为k的元素时，再利用哈希函数计算出该元素的存储位置p=f(k)，从而达到按关键字直接存取元素的目的。

当关键字集合很大时，关键字值不同的元素可能会映象到哈希表的同一地址上，即 k1≠k2 ，但 H（k1）=H（k2），这种现象称为冲突，此时称k1和k2为同义词。实际中，冲突是不可避免的，只能通过改进哈希函数的性能来减少冲突。

综上所述，哈希法主要包括以下两方面的内容：

1）如何构造哈希函数

2）如何处理冲突。

哈希函数的构造方法

构造哈希函数的原则是：

①函数本身便于计算；

②计算出来的地址分布均匀，即对任一关键字k，f(k) 对应不同地址的概率相等，目的是尽可能减少冲突。

下面介绍构造哈希函数常用的五种方法

1．数字分析法

如果事先知道关键字集合，并且每个关键字的位数比哈希表的地址码位数多时，可以从关键字中选出分布较均匀的若干位，构成哈希地址。例如，有80个记录，关键字为8位十进制整数d₁d₂d₃…d₇d₈，如哈希表长取100，则哈希表的地址空间为：00~99。假设经过分析，各关键字中 d₄和d₇的取值分布较均匀，则哈希函数为：h(key)=h(d₁d₂d₃…d₇d₈)=d₄d₇。例如，h(81346532)=43，h(81301367)=06。相反，假设经过分析，各关键字中 d₁和d₈的取值分布极不均匀， d₁都等于5，d₈都等于2，此时，如果哈希函数为：h(key)=h(d₁d₂d₃…d₇d₈)=d₁d₈，则所有关键字的地址码都是52，显然不可取。

2．平方取中法

当无法确定关键字中哪几位分布较均匀时，可以先求出关键字的平方值，然后按需要取平方值的中间几位作为哈希地址。这是因为：平方后中间几位和关键字中每一位都相关，故不同关键字会以较高的概率产生不同的哈希地址。

例：我们把英文字母在字母表中的位置序号作为该英文字母的内部编码。例如K的内部编码为11，E的内部编码为05，Y的内部编码为25，A的内部编码为01, B的内部编码为02。由此组成关键字“KEYA”的内部代码为11052501，同理我们可以得到关键字“KYAB”、“AKEY”、“BKEY”的内部编码。之后对关键字进行平方运算后，取出第7到第9位作为该关键字哈希地址，如图8.23所示。

关键字	内部编码	内部编码的平方值	H(k)关键字的哈希地址
KEYA	11050201	122157778355001	778
KYAB	11250102	126564795010404	795
AKEY	01110525	001233265775625	265
BKEY	02110525	004454315775625	315

图8.23平方取中法求得的哈希地址

3．分段叠加法

这种方法是按哈希表地址位数将关键字分成位数相等的几部分（最后一部分可以较短），然后将这几部分相加，舍弃最高进位后的结果就是该关键字的哈希地址。具体方法有折叠法与移位法。移位法是将分割后的每部分低位对齐相加，折叠法是从一端向另一端沿分割界来回折叠（奇数段为正序，偶数段为倒序），然后将各段相加。例如：key=12360324711202065,哈希表长度为1000，则应把关键字分成3位一段，在此舍去最低的两位65，分别进行移位叠加和折叠叠加，求得哈希地址为105和907，如图8.24所示。

1 2 3 1 2 3

6 0 3 3 0 6

2 4 7 2 4 7

1 1 2 2 1 1

+） 0 2 0 +） 0 2 0

———————— —————————

1 1 0 5 9 0 7

（a）移位叠加 (b) 折叠叠加

图8.24 由叠加法求哈希地址

4．除留余数法(常用)

假设哈希表长为m，p为小于等于m的最大素数，则哈希函数为

h（k）=k % p ，其中%为模p取余运算。

例如，已知待散列元素为（18，75，60，43，54，90，46），表长m=10，p=7，则有

h(18)=18 % 7=4 h(75)=75 % 7=5 h(60)=60 % 7=4

h(43)=43 % 7=1 h(54)=54 % 7=5 h(90)=90 % 7=6

h(46)=46 % 7=4

此时冲突较多。为减少冲突，可取较大的m值和p值，如m=p=13，结果如下：

h(18)=18 % 13=5 h(75)=75 % 13=10 h(60)=60 % 13=8

h(43)=43 % 13=4 h(54)=54 % 13=2 h(90)=90 % 13=12

h(46)=46 % 13=7

此时没有冲突，如图8.25所示。

0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12

图8.25 除留余数法求哈希地址

5．伪随机数法

采用一个伪随机函数做哈希函数，即h(key)=random(key)。

在实际应用中，应根据具体情况，灵活采用不同的方法，并用实际数据测试它的性能，以便做出正确判定。通常应考虑以下五个因素：

l 计算哈希函数所需时间（简单）。

l 关键字的长度。

l 哈希表大小。

l 关键字分布情况。

l 记录查找频率

处理冲突的方法

通过构造性能良好的哈希函数，可以减少冲突，但一般不可能完全避免冲突，因此解决冲突是哈希法的另一个关键问题。创建哈希表和查找哈希表都会遇到冲突，两种情况下解决冲突的方法应该一致。下面以创建哈希表为例，说明解决冲突的方法。常用的解决冲突方法有以下四种：

1. 开放定址法

这种方法也称再散列法，其基本思想是：当关键字key的哈希地址p=H（key）出现冲突时，以p为基础，产生另一个哈希地址p1，如果p1仍然冲突，再以p为基础，产生另一个哈希地址p2，…，直到找出一个不冲突的哈希地址pi ，将相应元素存入其中。这种方法有一个通用的再散列函数形式：

Hi=（H（key）+d_i）% m i=1，2，…，n

其中H（key）为哈希函数，m 为表长，d_i称为增量序列。增量序列的取值方式不同，相应的再散列方式也不同。主要有以下三种：

l 线性探测再散列

d_ii=1，2，3，…，m-1

这种方法的特点是：冲突发生时，顺序查看表中下一单元，直到找出一个空单元或查遍全表。

l 二次探测再散列

d_i=1²，-1²，2²，-2²，…，k²，-k² ( k<=m/2 )

这种方法的特点是：冲突发生时，在表的左右进行跳跃式探测，比较灵活。

l 伪随机探测再散列

d_i=伪随机数序列。

具体实现时，应建立一个伪随机数发生器，（如i=(i+p) % m），并给定一个随机数做起点。

例如，已知哈希表长度m=11，哈希函数为：H（key）= key % 11，则H（47）=3，H（26）=4，H（60）=5，假设下一个关键字为69，则H（69）=3，与47冲突。如果用线性探测再散列处理冲突，下一个哈希地址为H1=（3 + 1）% 11 = 4，仍然冲突，再找下一个哈希地址为H2=（3 + 2）% 11 = 5，还是冲突，继续找下一个哈希地址为H3=（3 + 3）% 11 = 6，此时不再冲突，将69填入5号单元，参图8.26 (a)。如果用二次探测再散列处理冲突，下一个哈希地址为H1=（3 + 1²）% 11 = 4，仍然冲突，再找下一个哈希地址为H2=（3 - 1²）% 11 = 2，此时不再冲突，将69填入2号单元，参图8.26 (b)。如果用伪随机探测再散列处理冲突，且伪随机数序列为：2，5，9，……..，则下一个哈希地址为H1=（3 + 2）% 11 = 5，仍然冲突，再找下一个哈希地址为H2=（3 + 5）% 11 = 8，此时不再冲突，将69填入8号单元，参图8.26 (c)。

0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

（a）用线性探测再散列处理冲突

0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

（b）用二次探测再散列处理冲突

0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

（c）用伪随机探测再散列处理冲突

图8.26开放地址法处理冲突

从上述例子可以看出，线性探测再散列容易产生“二次聚集”，即在处理同义词的冲突时又导致非同义词的冲突。例如，当表中i, i+1 ,i+2三个单元已满时，下一个哈希地址为i, 或i+1 ,或i+2，或i+3的元素，都将填入i+3这同一个单元，而这四个元素并非同义词。线性探测再散列的优点是：只要哈希表不满，就一定能找到一个不冲突的哈希地址，而二次探测再散列和伪随机探测再散列则不一定。

2. 再哈希法

这种方法是同时构造多个不同的哈希函数：

H_i=RH₁（key） i=1，2，…，k

当哈希地址H_i=RH₁（key）发生冲突时，再计算H_i=RH₂（key）……，直到冲突不再产生。这种方法不易产生聚集，但增加了计算时间。

3. 链地址法

这种方法的基本思想是将所有哈希地址为i的元素构成一个称为同义词链的单链表，并将单链表的头指针存在哈希表的第i个单元中，因而查找、插入和删除主要在同义词链中进行。链地址法适用于经常进行插入和删除的情况。

例如，已知一组关键字（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，则用链地址法处理冲突的结果如图8.27所示：

图8.27 链地址法处理冲突时的哈希表

本例的平均查找长度 ASL=(1*7+2*4+3*1)=1.5

4、建立公共溢出区

这种方法的基本思想是：将哈希表分为基本表和溢出表两部分，凡是和基本表发生冲突的元素，一律填入溢出表

原文地址：http://blog.sina.com.cn/s/blog_6fd335bb0100v1ks.html

hash冲突解决办法相关推荐

Hash——哈希法概念、哈希函数构造方法、哈希冲突解决办法（重点讨论链地址法）
声明:本篇博客根据回顾老师上课知识和书籍<数据结构--用C语言描述>(耿国华)整理得出,仅作知识回顾学习用. 1.哈希法哈希法又称散列法.杂凑法.关键字地址计算法.相对应的表称为哈希表. ...
哈希表及哈希冲突解决办法
哈希表及哈希冲突解决办法目录什么是哈希表? 哈希表的数据结构哈希冲突哈希冲突解决办法 1. 什么是哈希表? 哈希表(Hash table,也叫散列表),是根据关键码值(Key value)而直 ...
git merge git pull时候遇到冲突解决办法git stash
git merge git pull时候遇到冲突解决办法git stash 在使用git pull代码时,经常会碰到有冲突的情况,提示如下信息: error: Your local changes t ...
hash冲突解决和javahash冲突解决
其实就是四种方法的演变 1.开放定址法具体就是把数据的标志等的对长度取模有三种不同的取模线性探测再散列给数据的标志加增量,取模平方探测再散列给数据的标志平方,取模随机探测再散列把数据的 ...
Visio2019与Win10输入法冲突解决办法
Visio2019与Win10输入法冲突解决办法 Visio2019在Win10下使用时,经常出现输入法只能输入英文不能输入中文的情况.出现这种现象时,关闭Visio再次打开一般可以恢复正常输入一段时 ...
SVN多用户开发代码冲突解决办法
[SVN多用户开发]代码冲突&解决办法 SVN是一款集中式的代码存储工具,可以帮助多个用户协同开发同一应用程序. 但是SVN不能完全代替人工操作,有时也需要程序员自己进行沟通确认有效的代码. ...
IntelliJ IDEA 中 Ctrl+Alt+T 快捷键失效、无法弹出surround with、与qq热键冲突-解决办法
本文转载原文地址: idea Ctrl+Alt+T 快捷键失效.无法弹出surround with.与qq热键冲突-解决办法
局域网内电脑IP冲突解决办法
局域网内电脑IP冲突解决办法: 对于不是绑定IP的电脑,可以自动获取也可以手动设置IP连接,这时候IP就变化了,如果原先的IP连接了别的电脑,或者别的电脑连接了原先的IP,这时候改过IP之后就不能够连 ...
小米手机提示“与己安装应用内容提供者冲突”解决办法
小米手机提示"与己安装应用内容提供者冲突"解决办法对于普通用户手机上有款软件与正在安装的软件冲突,在小米机型(其它机型不详)上只能留一个对于开发者检查ContentProv ...

hash冲突解决办法

哈希函数的构造方法

hash冲突解决办法相关推荐

最新文章

热门文章