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解决hash冲突的方法

发布时间:2022-01-07 19:09:39

‘壹’ hashmap怎么解决哈希冲突

java 中的 HashMap 是“数组+链表“结构,通过 key 计算出 hash 值,然后通过 hash 值算出数组下标。数组中的元素是一个链表,HashMap 的元素实际是存放在这个链表中的。
也就是说,通过在数组中创建一个链表,来解决哈希冲突。
另外,在 jdk1.8 中,链表长度大于 8 时,这个链表会转为“红黑树结构”。

‘贰’ 哈希碰撞为什么会有解决办法注意我的问题,我不是问有什么解决办法,而是一旦碰撞了就是无法挽回的错了

碰撞是遇到不开心事,无思乱想,所以一切注意就有挽回的错

‘叁’ 哈希查找的解决冲突

影响哈希查找效率的一个重要因素是哈希函数本身。当两个不同的数据元素的哈希值相同时,就会发生冲突。为减少发生冲突的可能性,哈希函数应该将数据尽可能分散地映射到哈希表的每一个表项中。解决冲突的方法有以下两种:
(1) 开放地址法
如果两个数据元素的哈希值相同,则在哈希表中为后插入的数据元素另外选择一个表项。
当程序查找哈希表时,如果没有在第一个对应的哈希表项中找到符合查找要求的数据元素,程序就会继续往后查找,直到找到一个符合查找要求的数据元素,或者遇到一个空的表项。
(2) 链地址法
将哈希值相同的数据元素存放在一个链表中,在查找哈希表的过程中,当查找到这个链表时,必须采用线性查找方法。
例3. 6是一个简单的哈希查找算法程序,你可以将它和本章结尾的有关代码一起编译连接成一个可执行程序。
例3.6一个简单的哈希查找算法程序
1: #include<stdlib.h>
2: #include<string.h>
3: #include list.h
4: #include hash.h
5:
6: #define HASH_SIZE 1024
7:
8: static listnode_t *hashTable[HASH_SIZE];
9:
10: void insert(const char * s)
11: {
12: listnode_t *ele = newNode((void * ) s)
13: unsigned int h = hash(s) % HASH_SIZE;
14:
15: ele->next = hashTable[h]
16: hashTable[h] = ele;
17: }
18:
19: void print (void)
20: {
21: int h;
22:
23: for (h = 0; h < HASH_SIZE; h++)
24: {
25: listnode_t * lp = hashTalbe[h];
26:
27: if(lp == NULL)
28: continue;
29: printf([%d] , h);
30: while (lp)
31: {
32: printf( '%s' , lp->u.str)
33: lp = ip->next;
34: }
35: putchar (' ');
36: }
37: }
38:
39: const char *search(const char *s)
40: {
39: unsigned int h = hash(s) % HASH_SIZE;
42: listnode_t * lp = hashTable[h];
43:
44: while (lp)
45: {
46: if (! strcmp (s, lp->u.str))
47: return lp->u.str;
48: lp = lp->next;
49: }
50: return NULL;
51: }
请参见:
3. 4 哪一种查找方法最方便?
3.5 哪一种查找方法最快?
3.8 怎样查找链表中的数据?
_____________________________________________
以下是一个简单示例:
#include<iostream>
#include<string>
using namespace std;
#define m 5 //人数
#define n 10 //哈希表长度
#define q 7 //随机数
struct name{
char *py;
int k;
};
name namelist[n];
struct hash{
char *py;
int k;
int s;
};
hash hashlist[n];
void listname()
{
char *f;
int s0,r,i;
namelist[0].py=as;
namelist[1].py=sa;
namelist[2].py=d;
namelist[3].py=f;
namelist[4].py=g;
for(i=0;i<m;i++)
{
s0=0;
f=namelist[i].py;
for(r=0;*(f+r)!='';r++)
s0+=*(f+r);
namelist[i].k=s0;
}
}
void creathash()
{
int i;
for(i=0;i<n;i++)
{
hashlist[i].py=;
hashlist[i].k=0;
hashlist[i].s=0;
}
for(i=0;i<m;i++)
{
int sum=0;
int adr=(namelist[i].k)%q;
int d=adr;
if(hashlist[adr].s==0)
{
hashlist[adr].py=namelist[i].py;
hashlist[adr].k=namelist[i].k;
hashlist[adr].s=1;
}
else
{
while(hashlist[d].k!=0)
{
d=(d+namelist[i].k%5+1)%q;
sum+=1;
}
hashlist[d].py=namelist[i].py;
hashlist[d].k=namelist[i].k;
hashlist[d].s=sum+1;
}
}
}
void find()
{
string nam;
int s0=0,r,sum=1,adr,d;
cout<<请输入姓名的拼音:<<endl;
cin>>nam;;
for(r=0;r<20;r++)
s0+=nam[r];
adr=s0%q;
d=adr;
if(hashlist[adr].k==s0)
cout<<姓名:<<hashlist[d].py<< <<关键字:<<s0<< <<查找长度为: 1<<endl;
else if(hashlist[adr].k==0)
cout<<无此记录!<<endl;
else
{
int g=0;
while(g==0)
{
d=(d+s0%5+1)%q;
sum+=1;
if(hashlist[d].k==0)
{
cout<<无此记录!<<endl;
g=1;
}
if(hashlist[d].k==s0)
{
cout<<姓名:<<hashlist[d].py<< <<关键字:<<s0<< <<查找长度为: 1<<endl;
g=1;
}
}
}
}
void display()
{
int i;
float av=0;
for(i=0;i<n;i++)
{
cout<<姓名:<<hashlist[i].py<< <<关键字:<<hashlist[i].k<<搜索长度:<<hashlist[i].s<<endl;
}
for(i=0;i<7;i++)
{
av+=hashlist[i].s;
}
av/=m;
cout<<平均查找长度:=<<av<<endl;
}
int main()
{
char x;
listname();
creathash();
cout<<d. 显示哈希表 f. 查找 任意键退出 请选择:<<endl;
while(cin>>x){
if(x=='d'){display(); cout<<endl;}
else if(x=='f'){find();cout<<endl;}
else break;
}
return 0;
}

‘肆’ redis使用什么算法来解决hash冲突

因为Memcached的哈希策略是在其客户端实现的,因此不同的客户端实现也有区别,以Spymemcache、Xmemcache为例,都是使用了KETAMA作为其实现。
因此,我们也可以使用一致性hash算法来解决Redis分布式这个问题。在介绍一致性hash算法之前,先介绍一下我之前想的一个方法,怎么把Key均匀的映射到多台Redis Server上。

‘伍’ java hash冲突怎么办哪些解决散列冲突的方法

这种转换是一种压缩映射,散列值的空间通常远小于输入的空间,不同的输入可能会散列成相同的输出,所以不可能从散列值来唯一的确定输入值。
简单的说就是一种将任意长度的消息压缩到莫伊固定长度的消息摘要的函数。
hash冲突:(大师兄自己写的哦)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。就是说这个地方要挤一挤啦。这就是所谓的hash冲突啦

‘陆’ 哈希表算法的处理冲突的方法

如果两个同学分别叫 刘丽 刘兰,当加入刘兰时,地址24发生了冲突,我们可以以某种规律使用其它的存储位置,如果选择的一个其它位置仍有冲突,则再选下一个,直到找到没有冲突的位置。选择其它位置的方法有:
1、开放寻址法
Hi=(H(key)+di) MOD m i=1,2,...,k(k

‘柒’ 用哈希(散列)方法处理冲突(碰撞)可能出现堆积(聚集)现象,为什么“存储效率”会受堆积现象直接影响

因为可能数据会重复
简单的例子,网络网盘检查你上传的文件是否违规,就会将你的文件哈希值与违规文件的进行比对,假如你的文件或数据与违规库中的文件的哈希值冲突(碰撞),那么激动文件就会被误封。

‘捌’ hash表的hash函数,冲突解决方法有哪些

太多了

比方说用图的方法,每一个哈希值设一个链条,如果有冲突,就加入到对应哈希的那个链条

比方说用顺序存储的方法,预先留下一定数量的空的内存单元来摆放将来发生冲突的值

这些在很多数据结构的书里面都有写。。。希望你去找一下。。。太多。。。。

‘玖’ JAVA HashMap是怎么解决冲突的

1.Java 1.6源代码的HashMap,get数据或者put数据的时候,会产生冲突吗?
2.如果产生了冲突,是如何解决的?使用的开放地址法?链地址法?或者其他?
为了方便说明,我假定现在已经有一个Map myMap = new HashMap(),一个有6条数据,其中第2个位置上面有3个数据,

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