数据结构===散列表

文章目录

概要
散列思想
散列函数
散列冲突
- 开放寻址法
- - 装载因子
- 链表法
代码Java
小结

概要

散列表是一种很有趣的数据结构。
散列表是一个很有用的数据结构。它是数组演练而来的，又是一个基于数组的扩展的数据结构。接下来看看。

散列思想

散列表用的是数组支持按照下标随机访问数据的特性，所以散列表其实就是数组的一种扩展，由数组演化而来。可以说，如果没有数组，就没有散列表。
散列表是由key和hash组成的。

散列函数

散列函数很重要的，牵扯到后边的散列冲突。

构造散列函数，三点基本要求：

散列函数计算得到的散列值是一个非负整数
如果key1 = key2,那么hash(key1) == hash(key2)
如果key1 != key2，那么hash(key1) != hash(key2)
散列冲突无法完全避免。散列函数的应用挺多的，像MD5,SHA,CRC等等，都是应用了散列函数。接下来看看散列冲突。

散列冲突

散列冲突无法避免。

散列冲突无法避免，那我们聊聊散列冲突怎么解决。通常由2种方式，及开放寻址法和链表法。

开放寻址法

基于数组的解决方案。
开放寻址法的核心思想是，如果出现了散列冲突，我们就重新探测一个空闲位置，将其插入。其中有线性检测，二次探测，双重散列。其中，不管哪种，如果列表空闲位置不多，都会增加散列冲突发生的概率。为了减小散列冲突发生的概率，一般都会保证有一定比例的空闲槽位。用装载因子表示空闲槽位的多少。

装载因子

计算公式：
散列表的装载因子=填入表中的元素个数/散列表的长度
这个也更重要。

链表法

链表法是一种更加常用的散列冲突解决办法，相比开放寻址法，它要简单很多。也就是一个槽位对应一个链表。这就不难，当散列表效率最差的时候，就退化成链表了。当然，如果比较均匀，它的效果还是很好的。

代码Java

public class HashTable<K, V> {

    /**
     * 散列表默认长度
     */
    private static final int DEFAULT_INITAL_CAPACITY = 8;

    /**
     * 装载因子
     */
    private static final float LOAD_FACTOR = 0.75f;

    /**
     * 初始化散列表数组
     */
    private Entry<K, V>[] table;

    /**
     * 实际元素数量
     */
    private int size = 0;

    /**
     * 散列表索引数量
     */
    private int use = 0;

    public HashTable() {
        table = (Entry<K, V>[]) new Entry[DEFAULT_INITAL_CAPACITY];
    }

    static class Entry<K, V> {
        K key;

        V value;

        Entry<K, V> next;

        Entry(K key, V value, Entry<K, V> next) {
            this.key = key;
            this.value = value;
            this.next = next;
        }
    }

    /**
     * 新增
     *
     * @param key
     * @param value
     */
    public void put(K key, V value) {
        int index = hash(key);
        // 位置未被引用，创建哨兵节点
        if (table[index] == null) {
            table[index] = new Entry<>(null, null, null);
        }

        Entry<K, V> tmp = table[index];
        // 新增节点
        if (tmp.next == null) {
            tmp.next = new Entry<>(key, value, null);
            size++;
            use++;
            // 动态扩容
            if (use >= table.length * LOAD_FACTOR) {
                resize();
            }
        }
        // 解决散列冲突，使用链表法
        else {
            do {
                tmp = tmp.next;
                // key相同，覆盖旧的数据
                if (tmp.key == key) {
                    tmp.value = value;
                    return;
                }
            } while (tmp.next != null);

            Entry<K, V> temp = table[index].next;
            table[index].next = new Entry<>(key, value, temp);
            size++;
        }
    }

    /**
     * 散列函数
     * <p>
     * 参考hashmap散列函数
     *
     * @param key
     * @return
     */
    private int hash(Object key) {
        int h;
        return (key == null) ? 0 : ((h = key.hashCode()) ^ (h >>> 16)) % table.length;
    }

    /**
     * 扩容
     */
    private void resize() {
        Entry<K, V>[] oldTable = table;
        table = (Entry<K, V>[]) new Entry[table.length * 2];
        use = 0;
        for (int i = 0; i < oldTable.length; i++) {
            if (oldTable[i] == null || oldTable[i].next == null) {
                continue;
            }
            Entry<K, V> e = oldTable[i];
            while (e.next != null) {
                e = e.next;
                int index = hash(e.key);
                if (table[index] == null) {
                    use++;
                    // 创建哨兵节点
                    table[index] = new Entry<>(null, null, null);
                }
                table[index].next = new Entry<>(e.key, e.value, table[index].next);
            }
        }
    }

    /**
     * 删除
     *
     * @param key
     */
    public void remove(K key) {
        int index = hash(key);
        Entry e = table[index];
        if (e == null || e.next == null) {
            return;
        }

        Entry pre;
        Entry<K, V> headNode = table[index];
        do {
            pre = e;
            e = e.next;
            if (key == e.key) {
                pre.next = e.next;
                size--;
                if (headNode.next == null) use--;
                return;
            }
        } while (e.next != null);
    }

    /**
     * 获取
     *
     * @param key
     * @return
     */
    public V get(K key) {
        int index = hash(key);
        Entry<K, V> e = table[index];
        if (e == null || e.next == null) {
            return null;
        }
        while (e.next != null) {
            e = e.next;
            if (key == e.key) {
                return e.value;
            }
        }
        return null;
    }
}