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  • 一、Hash表
  • 二、Hash冲突
  • 三、常用Hash算法
  • 3.1 加法Hash
  • 3.2 位运算Hash
  • 3.3 乘法Hash
  • 3.4 除法Hash
  • 3.5查表Hash
  • 3.6 混合Hash

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  1. 技术学习
  2. 算法

Hash算法

一、Hash表

Hash表也叫散列表,它是基于告诉存取的角度设计的,也是一种典型的“空间换时间”的做法。该数据结构是一个线性表,但是其中的元素不是紧密排列的,而是可能存在空隙。访问数据是根据key-value来访问,它通过关键码key映射到表中的一个位置来访问记录,以加快查找的速度。

几个关键词:

  • hash函数:也叫散列函数,用于通过key计算位置的函数。

  • 负载因子:散列表的空间占有率,比如100个元素的空间存储了70个元素,70/100=0.7就是负载因子。

  • 桶:每个存储单位成为桶。设一个散列表有M个桶,那么散列函数的值域应该是[0,M-1]。

  • 散列冲突:当两个不同的key通过散列函数计算的结果相同时,我们称这个叫做冲突。

二、Hash冲突

产生冲突主要取决于:

  • 散列函数,一个好的散列函数的值应该尽可能平均分布。

  • 处理冲突的方法。

  • 负载因子的大小,太大不一定就好,并且浪费空间严重,负载因子和散列函数式联动的。

解决冲突的办法:

  • 开放定址法:从发生冲突的那一个单元起,按照一定的次序从哈希表找到一个空闲的单元存入,常用的开放定址法有:线性探查法,平方探查法,双散列函数探查法。

  • 拉链法:将hash相同的值构成一个单链表,jdk7的hashmap就是这么解决hash冲突的。

  • 再哈希法:同时构造多个不同的哈希函数,当第一个哈希函数产生冲突时,用第二个哈市函数计算,知道不再产生冲突,这样不易产生聚集,但是增加了计算时间。

  • 建立公共溢出区:将哈希表分为公共表和溢出表,当溢出发生时,将所有溢出数据统一放到溢出区。

三、常用Hash算法

Hash函数能够简单的划分为如下几类:

  • 加法Hash

  • 位运算Hash

  • 乘法Hash

  • 除法Hash

  • 查表Hash

  • 混合Hash

3.1 加法Hash

    /*
     * 加法hash
     */
    static int additiveHash(String key, int prime) {
        int hash = 0;
        for(int i = 0; i < key.length(); i++) {
            hash += key.charAt(i);
        }
        hash = hash < 0? -hash: hash;
        hash %= prime;
        return hash;
    }

3.2 位运算Hash

    /*
     * 位运算hash
     */
    static int rotatingHash(String key, int prime) {
        int hash = key.length();
        for(int i = 0; i < key.length(); i++) {
            hash = hash ^ key.charAt(i);//如何位运算可以自己定,这只是一个例子
        }
        hash = hash < 0? -hash: hash;
        hash %= prime;
        return hash;
    }

3.3 乘法Hash

    /*
     * 乘运算hash
     */
    static int bernstein(String key, int prime) {
        int hash = 0;
        for(int i = 0; i < key.length(); i++) {
            hash = 33 * hash + key.charAt(i);
        }
        hash = hash < 0? -hash: hash;
        hash %= prime;
        return hash;
    }

3.4 除法Hash

除法运算hash与乘法类似,但是除法运算太耗时,一般不使用

3.5查表Hash

/*
     * 查表hash,查表hash最有名的就是CRC系列算法
     */
    static int crc32(String key, int prime) {
        int crctab[] = { 0x00000000, 0x77073096, 0xee0e612c, 0x990951ba, 0x076dc419, 0x706af48f, 0xe963a535, 0x9e6495a3,
                0x0edb8832, 0x79dcb8a4, 0xe0d5e91e, 0x97d2d988, 0x09b64c2b, 0x7eb17cbd, 0xe7b82d07, 0x90bf1d91,
                0x1db71064, 0x6ab020f2, 0xf3b97148, 0x84be41de, 0x1adad47d, 0x6ddde4eb, 0xf4d4b551, 0x83d385c7,
                0x136c9856, 0x646ba8c0, 0xfd62f97a, 0x8a65c9ec, 0x14015c4f, 0x63066cd9, 0xfa0f3d63, 0x8d080df5,
                0x3b6e20c8, 0x4c69105e, 0xd56041e4, 0xa2677172, 0x3c03e4d1, 0x4b04d447, 0xd20d85fd, 0xa50ab56b,
                0x35b5a8fa, 0x42b2986c, 0xdbbbc9d6, 0xacbcf940, 0x32d86ce3, 0x45df5c75, 0xdcd60dcf, 0xabd13d59,
                0x26d930ac, 0x51de003a, 0xc8d75180, 0xbfd06116, 0x21b4f4b5, 0x56b3c423, 0xcfba9599, 0xb8bda50f,
                0x2802b89e, 0x5f058808, 0xc60cd9b2, 0xb10be924, 0x2f6f7c87, 0x58684c11, 0xc1611dab, 0xb6662d3d,
                0x76dc4190, 0x01db7106, 0x98d220bc, 0xefd5102a, 0x71b18589, 0x06b6b51f, 0x9fbfe4a5, 0xe8b8d433,
                0x7807c9a2, 0x0f00f934, 0x9609a88e, 0xe10e9818, 0x7f6a0dbb, 0x086d3d2d, 0x91646c97, 0xe6635c01,
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                0xd80d2bda, 0xaf0a1b4c, 0x36034af6, 0x41047a60, 0xdf60efc3, 0xa867df55, 0x316e8eef, 0x4669be79,
                0xcb61b38c, 0xbc66831a, 0x256fd2a0, 0x5268e236, 0xcc0c7795, 0xbb0b4703, 0x220216b9, 0x5505262f,
                0xc5ba3bbe, 0xb2bd0b28, 0x2bb45a92, 0x5cb36a04, 0xc2d7ffa7, 0xb5d0cf31, 0x2cd99e8b, 0x5bdeae1d,
                0x9b64c2b0, 0xec63f226, 0x756aa39c, 0x026d930a, 0x9c0906a9, 0xeb0e363f, 0x72076785, 0x05005713,
                0x95bf4a82, 0xe2b87a14, 0x7bb12bae, 0x0cb61b38, 0x92d28e9b, 0xe5d5be0d, 0x7cdcefb7, 0x0bdbdf21,
                0x86d3d2d4, 0xf1d4e242, 0x68ddb3f8, 0x1fda836e, 0x81be16cd, 0xf6b9265b, 0x6fb077e1, 0x18b74777,
                0x88085ae6, 0xff0f6a70, 0x66063bca, 0x11010b5c, 0x8f659eff, 0xf862ae69, 0x616bffd3, 0x166ccf45,
                0xa00ae278, 0xd70dd2ee, 0x4e048354, 0x3903b3c2, 0xa7672661, 0xd06016f7, 0x4969474d, 0x3e6e77db,
                0xaed16a4a, 0xd9d65adc, 0x40df0b66, 0x37d83bf0, 0xa9bcae53, 0xdebb9ec5, 0x47b2cf7f, 0x30b5ffe9,
                0xbdbdf21c, 0xcabac28a, 0x53b39330, 0x24b4a3a6, 0xbad03605, 0xcdd70693, 0x54de5729, 0x23d967bf,
                0xb3667a2e, 0xc4614ab8, 0x5d681b02, 0x2a6f2b94, 0xb40bbe37, 0xc30c8ea1, 0x5a05df1b, 0x2d02ef8d };

        int hash = key.length();
        for(int i = 0; i < key.length(); i++) {
            hash = (hash >> 8) ^ crctab[(hash & 0xff)] ^ key.charAt(i);
        }

        hash = hash < 0? -hash: hash;
        hash %= prime;
        return hash;
    }

3.6 混合Hash

混合hash,就是利用了以上对种方式,各种常见的hash算法比如md5等属于这个范畴

参考:

Previous选择排序NextMD5介绍

Last updated 4 years ago

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解决哈希冲突的常用方法分析:

常见Hash算法的原理:

https://www.jianshu.com/p/4d3cb99d7580
http://blog.jobbole.com/106733/