解决Hash碰撞冲突方法总结

最新推荐文章于 2025-03-12 13:12:51 发布
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分类专栏： 项目及框架总结
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Hash碰撞冲突

我们知道，对象Hash的前提是实现equals()和hashCode()两个方法，那么HashCode()的作用就是保证对象返回唯一hash值，但当两个对象计算值一样时，这就发生了碰撞冲突。如下将介绍如何处理冲突，当然其前提是一致性hash。

1.开放地址法

开放地执法有一个公式:Hi=(H(key)+di) MOD m i=1,2,…,k(k<=m-1)
其中，m为哈希表的表长。di 是产生冲突的时候的增量序列。如果di值可能为1,2,3,…m-1，称线性探测再散列。
如果di取1，则每次冲突之后，向后移动1个位置.如果di取值可能为1,-1,2,-2,4,-4,9,-9,16,-16,…k*k,-k*k(k<=m/2)，称二次探测再散列。
如果di取值可能为伪随机数列。称伪随机探测再散列。

2.再哈希法

当发生冲突时，使用第二个、第三个、哈希函数计算地址，直到无冲突时。缺点：计算时间增加。
比如上面第一次按照姓首字母进行哈希，如果产生冲突可以按照姓字母首字母第二位进行哈希，再冲突，第三位，直到不冲突为止

3.链地址法（拉链法）

将所有关键字为同义词的记录存储在同一线性链表中。如下：


因此这种方法，

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hashmap存储方式 hash碰撞及其解决方式
m0_51170293的博客
03-11 1272
与长度取余的结果也有相同的情况，这个时候运算结果相同的两个 对象就需要存储到同一个链表中，这就是HashMap。按顺序决定值时，如果某数据的值已经存在，则在原来值的基础上往后加一个单位，直至不发生哈希冲突。按顺序决定值时，如果某数据已经存在，通过随机函数随机生成一个数，在原来值的基础上加上随机数，直至不发。）既不相等，也不是红黑树结构，说明是普通链表结构，遍历这个链表，将数据存到链表尾部。这个结构中，数据是以键值对（key-value）的形式进行存储的，每一个存储进。对于相同的值，使用链表进行连接。
常见的Hash算法？解决hash冲突的算法？如何自己手写一个hash算法？
dongcheng_2015的博客
05-18 1691
目录 一、Hash函数介绍 二、基本概念 三、hash函数的应用 四、加密hash算法 五、查找hash算法 六、hash函数的分类 七、哈希函数的选择 八、hash冲突的解决办法 8.1开放定址法 8.2 再哈希法 8.3链地址法 8.4建立公共溢出区 九、如何自己手写一个hash算法 9.1加法hash 9.2 位运算hash 参考博文 一、Hash函数介绍 在记录的关键字与记录的存储地址之间建立的一种对应关系叫哈希函数。 哈希函数就是一种映射，是从关键字到存储...
HASH冲突处理
02-17
HASH冲突的介绍和几种解决方案，用例子来讲述冲突的处理方式。
hash碰撞处理方法
枫火的博客
10-24 1510
为减少冲突，要求装填因子d较小，故当结点规模较大时会浪费很多空间，其次不能真正的删除，不能简单的将删除节点位置置空，会影响到其他同义词节点的查找路劲，只能在被删节点上做删除标记。将具有相同哈希地址的记录链成一个单链表，m个哈希地址就设m个单链表，然后用一个数组将m个单链表的表头指针存储起来，形成一个动态的结构（hashMap就是这个方法）举个栗子：集合{47,7,29,11,16,92,22,8,3,50,37,89}，m = 11，举个栗子：0, 8, 11，伪随机位数列为3，7，11...
Hash 冲突（哈希碰撞）
最新发布
2301_80320652的博客
03-12 1012
发生在两个或多个不同的 Key。不使用链表，而是在 Hash 表中。步长是平方关系，避免数据过度聚集。继续寻找空槽位，直到找到空位。数据库索引（如 B+ 树）使用。，在 JDK 8 之后优化为。重新计算索引，直到找到空槽。：相同哈希值的 Key 以。计算两个哈希值，减少冲突。存储在同一个数组槽位上。链表，时间复杂度接近。
哈希碰撞的解决方案
chuanlvshun2065的博客
04-16 2202
哈希碰撞指，对象Hash的前提是实现equals()和hashCode()两个方法，那么HashCode()的作用就是保证对象返回唯一hash值，但当两个对象计算值一样时，这就发生了碰撞冲突。且哈希冲突不可避免，下面介绍解决哈希碰撞的方法： 一，链地址法 链地址法解决冲突的...
hash冲突的4种解决方案
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解决哈希冲突有以下四种方法。
经典面试题：怎么解决哈希碰撞？
zznn0306的博客
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Hash 碰撞是指在使用哈希算法时，不同的输入数据通过哈希函数计算后，得到了相同的哈希值（即散列值）。红黑树的查找时间复杂度为 O(log n)，相较于链表 O(n) 的查找复杂度，性能更高。使用链表来处理冲突，每个哈希表的槽（bucket）不仅存储单个元素，而是存储指向链表头部的指针。将哈希表中每个槽的位置变成一个链表，当多个键的哈希值相同时，将它们存储在同一个链表中。在出现碰撞时，使用第二个哈希函数计算新的索引位置，减少碰撞的概率。在出现碰撞时，使用第二个哈希函数计算新的索引位置，减少碰撞的概率。
解决hash冲突的三个方法
weixin_53341657的博客
01-21 513
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： 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
hash冲突（碰撞）及解决方法
weixin_43716329的博客
07-09 8423
文章目录一、什么是hash冲突？二、产生hash冲突的原因三、解决hash冲突的4中方式1.开放地址方法（1）线性探测（2）再平方探测（3）伪随机探测2.链式地址法（HashMap的哈希冲突解决方法）3.建立公共溢出区4.再哈希法 一、什么是hash冲突？ 就是根据key即经过一个函数f(key)得到的结果的作为地址去存放当前的key value键值对(这个是hashmap的存值方式)，但是却发现算出来的地址上已经有人先来了 就是相当于你在蹲坑，又有人进来了，但是只有一个坑，就产生了冲突，需要开辟新的空
解决hash冲突的四个方法
liwenxia626的专栏
07-23 1437
转自：https://www.cnblogs.com/wuchaodzxx/p/7396599.html 目录 开放定址法 线性探测再散列 二次探测再散列 伪随机探测再散列 再哈希法 链地址法 建立公共溢出区 优缺点 开放散列（open hashing）/ 拉链法（针对桶链结构） 封闭散列（closed hashing）/ 开放定址法 通过构造性能良好的哈希函数，可以减少冲...
解决哈希冲突的几种方法
devilzcl的博客
02-24 1445
解决哈希冲突1、链表式解决2、开放寻址法2.1 线性探测法2.2 平方探测法2.3 双哈希法 哈希表是一种根据 key-value 进行访问的数据结构，它通过把 key 值映射到表中的一个位置来访问记录，以加快查找速度，哈希表中寻找一个特定的元素，时间复杂度只需要O（1）。 只要两个元素的 key 计算的哈希值相同就会发生哈希碰撞，也叫哈希冲突。遇到哈希冲突怎么办？ 1、链表式解决 我们熟悉的 HashMap 就是采用了这种方式解决哈希冲突 当没有发生哈希冲突的时候 HashMap 只有数组。但是当发生
哈希碰撞的四种处理方法（含C++代码示例）
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Hash算法解决冲突的方法一般有以下几种常用的解决方法 1.开放定址法： 所谓的开放定址法就是一旦发生了冲突，就去寻找下一个空的散列地址，只要散列表足够大，空的散列地址总能找到，并将记录存入 公式为：fi(key) = (f(key)+di) MOD m (di=1,2,3,……,m-1) ※ 用开放定址法解决冲突的做法是：当冲突发生时，使用某种探测技术在散列表中形成一个探测序列。沿此序列逐个单元地查找，直到找到给定的关键字，或者 碰到一个开放的地址（即该地址单元为空）为止（若要插入，...
解决Hash（哈希表）冲突的四种方案
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哈希是一种通过对数据进行压缩, 从而提高效率的一种解决方法，但由于哈希函数有限，数据增大等缘故，哈希冲突成为数据有效压缩的一个难题。本文主要介绍哈希冲突、解决方案，以及各种哈希冲突的解决策略上的优缺点。哈希冲突即不同key值产生相同的地址，即发生了hash冲突。一般来说，哈希冲突是无法避免的，所以就有了解决方案。常见的解决Hash冲突的方案有开放寻址法、链地址法和再哈希法。
Java 面试宝典：你知道多少种解决 hash 冲突的方法？
chenssy 的技术博客
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大家好，我是大明哥，一个专注「」系列创作的硬核程序员。。有全网最优质的系列文章、Java 全栈技术文档以及大厂完整面经。
hash冲突和hash碰撞
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<think>好的，我现在需要帮用户了解哈希冲突和哈希碰撞的概念、原因、解决方案以及相关的数据结构和算法。首先，我得确认用户的问题，他们可能把这两个术语当作同义词，但有时候可能有细微差别。不过通常来说，哈希冲突和哈希碰撞都是指不同的键被映射到同一个哈希值或位置的情况。 接下来，我需要明确基本概念。哈希冲突的原因主要是哈希函数的输出空间有限，而输入可能无限，所以根据鸽巢原理，冲突不可避免。要解释清楚这一点，可能需要提到哈希函数的设计，比如取模运算导致的不同键可能得到相同的余数。 然后是解决方案。根据之前的引用资料，用户提到的几个方法：链地址法、开放定址法、再哈希法、建立公共溢出区。我需要逐一解释这些方法，并说明它们如何在数据结构中应用，比如Java的HashMap使用链地址法，而Python的字典可能使用开放寻址法。同时，引用中的资料提到了不同方法的优缺点，比如链地址法在处理冲突时简单，但可能退化为链表影响性能；开放定址法节省空间但容易聚集。 还要注意数据结构的选择，比如在链地址法中，JDK1.8之后链表会转换为红黑树，以优化查找效率。这点需要提到，因为用户提供的引用[1]中提到了这一点。此外，哈希函数的设计也很重要，比如双重哈希、平方探测等，这些都属于开放定址法的变种。 用户可能还想知道如何在实际中应用这些解决方案，比如在编程语言中的具体实现。例如，HashMap如何处理冲突，可以结合引用[1]和引用[5]中的内容，说明重写hashCode和equals方法的重要性，确保正确判断对象相等性，避免逻辑错误。 另外，需要区分哈希冲突和哈希碰撞。通常，哈希冲突指的是不同的键映射到同一个哈希表的位置，而哈希碰撞可能更广泛，包括不同的键生成相同的哈希值。但根据用户提供的引用，可能这两个术语在上下文中是等同的，所以解释时要保持一致。 在总结解决方案时，可能需要比较不同方法的适用场景，比如拉链法适合经常插入删除的情况，开放定址法适合数据量较小的情况。同时，提到再哈希法的复杂性，以及公共溢出区的额外空间需求。 最后，生成的相关问题需要涵盖用户可能进一步询问的方向，比如具体的数据结构实现、冲突解决策略的优缺点比较、哈希函数的设计原则等。确保问题能够引导用户深入理解相关主题。</think>### 哈希冲突与哈希碰撞详解 #### 1. **基本概念** - **哈希冲突（Hash Collision）**：不同输入数据通过哈希函数计算后得到相同的哈希值（或哈希表中的相同位置），即 $hash(key_1) = hash(key_2)$，但 $key_1 \neq key_2$[^2][^3]。 - **哈希碰撞（Hash Collision）**：与哈希冲突为同一概念，通常可互换使用。 #### 2. **原因** - **哈希函数的有限性**：哈希函数输出的空间有限（如32位整数最多有$2^{32}$种值），而输入可能无限，必然存在冲突（鸽巢原理）。 - **哈希表容量限制**：即使哈希函数均匀分布，哈希表容量有限时仍可能发生碰撞，例如 $hash(key) \mod size$ 的余数相同[^5]。 #### 3. **解决方案** ##### (1) **链地址法（Separate Chaining）** - **原理**：将冲突的键值对存储在链表或红黑树中。例如，Java的`HashMap`在JDK1.8后采用链表+红黑树结构[^1]。 - **优点**：实现简单，适合频繁插入/删除。 - **缺点**：链表过长时查询效率下降（时间复杂度从$O(1)$退化为$O(n)$）。 ##### (2) **开放定址法（Open Addressing）** - **原理**：冲突发生时，按特定规则（如线性探测、平方探测、双重哈希）寻找下一个空闲位置[^4]。 - 线性探测：$index = (hash(key) + i) \mod size$，$i=1,2,...$ - 双重哈希：$index = (hash_1(key) + i \cdot hash_2(key)) \mod size$ - **优点**：无需额外数据结构，节省内存。 - **缺点**：易产生聚集现象，删除操作复杂。 ##### (3) **再哈希法（Rehashing）** - **原理**：使用多个哈希函数，直到找到不冲突的位置。 - **适用场景**：适合哈希表扩容时的冲突处理，但计算成本较高。 ##### (4) **公共溢出区（Overflow Area）** - **原理**：为冲突元素单独分配存储区域，冲突时存入溢出区。 - **缺点**：需额外空间，且溢出区过大时效率降低。 #### 4. **数据结构与算法实现** - **链地址法**：哈希表中的每个位置是一个链表或树，插入时追加到链尾（或平衡树中）。 ```python class HashTable: def __init__(self, size): self.size = size self.table = [[] for _ in range(size)] # 链表存储冲突元素 def insert(self, key, value): index = hash(key) % self.size for item in self.table[index]: if item[0] == key: item[1] = value # 更新值 return self.table[index].append([key, value]) # 无冲突时追加 ``` - **开放定址法**：使用线性探测实现： ```python class OpenHashTable: def __init__(self, size): self.size = size self.table = [None] * size def insert(self, key, value): index = hash(key) % self.size while self.table[index] is not None: if self.table[index][0] == key: self.table[index][1] = value return index = (index + 1) % self.size # 线性探测 self.table[index] = [key, value] ``` #### 5. **关键优化** - **动态扩容**：当负载因子（元素数量/表容量）超过阈值时，扩容哈希表以减少冲突。 - **哈希函数设计**：结合键的特征（如字符串、对象属性）生成更均匀的哈希值。
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