如何解决hash冲突,ThreadLocal如何解决哈希冲突
解决hash冲突的方法
1.链式地址法
2.开放寻址法 3.再HASH法 4.建立公共溢出池
4方法浪费内存,3增加了算法的复杂度。
链式地址法(HashMap)
优点:
处理冲突简单,且无堆积现象,平均查找长度短; 链表中的结点是动态申请的,适合构造表不能确定长度的情况; 相对而言,拉链法的指针域可以忽略不计,因此较开放地址法更加节省空间。 插入结点应该在链首,删除结点比较方便,只需调整指针而不需要对其他冲突元素作调整。
缺点: 指针占用较大空间时,会造成空间浪费。若空间用于增大散列表规模进而提高开放地址法的效率。
开放地址法: 缺点: 容易产生堆积问题; 不适于大规模的数据存储; 结点规模很大时会浪费很多空间; 散列函数的设计对冲突会有很大的影响; 插入时可能会出现多次冲突的现象,删除的元素是多个冲突元素中的一个,需要对后面的元素作处理,实现较复杂;
优点: 当节点规模较少,或者装载因子较少的时候,使用开发寻址较为节省空间,如果将链式表的指针用于扩大散列表的规模时,可使得装载因子变小从而减少了开放寻址中的冲突,从而提高平均查找效率。
ThreadLocal如何解决哈希冲突
*线性探测的方式(*开放地址法*)*。来解决hash冲突,而hashMap则是通过链地址法来解决hash冲突。
可以ThreadLocal类用两层HashMap的kv,进行对象存储。外面的HashMap的Key是ThreadID,Value是内层的ThreadLocalMap的维护的Entry(ThreadLocal<?> k, Object v)数组。
和HashMap的最大的不同在于,ThreadLocalMap结构非常简单,没有next引用,也就是说ThreadLocalMap中解决Hash冲突的方式,并非链表的方式,而是采用线性探测的方式(开放地址法)。
所谓线性探测,就是根据初始key的hashcode值,确定元素在table数组中的位置,如果发现这个位置上,已经有其他key值的元素被占用,则利用固定的算法,寻找一定步长的下个位置,依次判断,直至找到能够存放的位置。
核心:由于ThreadLocalMap使用线性探测法,来解决散列冲突,所以实际上Entry[]数组在程序逻辑上,是作为一个环形存在的。
所以这里引出的良好建议是:
每个线程只存一个变量,这样所有的线程,存放到map中的Key,都是相同的ThreadLocal,如果一个线程,要保存多个变量,就需要创建多个ThreadLocal,多个ThreadLocal放入Map中时,会极大的增加Hash冲突的可能
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