散列表
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复制散列表（Hash Table）是一种基于散列函数（Hash Function）的数据结构，用
于实现快速的数据查找。散列函数将键（Key）映射到存储桶（Bucket）或槽位
（Slot）的位置上，以便能够快速定位到对应的值（Value）。
定义
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复制输入：散列表（Hash Table）、待查找的键（Key）
输出：找到的值（Value）或表示键不存在的特定值（如NULL）
过程
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复制1、根据给定的键使用散列函数计算键的散列值（Hash Value）。散列函数将键
转换为一个固定大小的整数，用于确定键在散列表中的位置。
2、使用散列值映射到散列表的索引位置。散列表通常是一个数组，每个元素代
表一个桶（Bucket），通过散列值的映射，待查找的键应该被存储在对应的桶中。
3、在散列表的索引位置上查找桶。如果桶为空，表示散列表中不存在待查找的
键，查找结束，返回表示键不存在的特定值（如NULL）。
4、如果桶不为空，可能存在冲突（多个键映射到了同一个桶），需要进行冲突解
决。常用的冲突解决方法有以下两种：
（1）链地址法（Separate Chaining）：每个桶中保存一个链表，链表节点存
储冲突的键值对。在桶中搜索时，通过遍历链表来找到匹配的键值对。
（2）开放地址法（Open Addressing）：在桶中直接存储冲突的键值对，当遇
到冲突时，通过探测（Probing）方法寻找下一个可用的桶。常见的探测方法有
线性探测、二次探测和双重散列等。
5、在桶中搜索待查找的键。如果找到了匹配的键，返回对应的值；如果未找到，
则继续冲突解决过程，直到找到匹配的键，或确定键不存在为止。
构造方法
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复制直接定址法：将数据的某个固定部分作为散列地址。例如，对于整数数据，可以
将最高位或最低位作为散列地址。
数字分析法：根据对输入数据的分析，选择其中的某些位作为散列地址。例如，
对于日期数据，可以提取年份作为散列地址。
平方取中法：将数据平方后取中间的几位作为散列地址。这种方法可以减小重复
冲突的概率。
折叠法：将数据按固定位数分割，然后将这些部分相加得到散列地址。这种方法
可以在数据长度较大时减小冲突的概率。
随机数法：使用随机数生成器生成随机的散列地址。这种方法可以降低冲突的可
能性。
求余法：将数据除以散列表的大小，然后取余数作为散列地址。这是一种常用的
散列函数构造方法。
处理散列表冲突的方法
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复制链地址法（Chaining）：
实现原理：将冲突的元素存储在同一个位置的链表中。每个散列表的槽位都指
向一个链表的头节点，当发生冲突时，将新元素添加到链表的末尾。
插入操作：通过散列函数计算出元素的位置，如果该位置已经有元素存在，则
将新元素添加到链表的末尾。
查找操作：通过散列函数计算出目标元素的位置，然后遍历链表找到目标元素。
开放地址法（Open Addressing）：
实现原理：当发生冲突时，通过一定的探测方式找到下一个可用的槽位。
线性探测法（Linear Probing）：
当发生冲突时，线性地向后探测，直到找到一个空槽或者遍历整个散列表。
二次探测法（Quadratic Probing）：
当发生冲突时，二次地向后探测，即第一次探测步长为1，第二次探测步长为2，
第三次探测步长为3，以此类推。
双重散列法（Double Hashing）：
当发生冲突时，使用第二个哈希函数计算出一个步长，然后按照步长向后探测。
建立一个更大的散列表：
实现原理：当散列表的负载因子（已存储元素个数与槽位总数的比值）超过某
个阈值时，重新创建一个更大的散列表，并将原有的元素重新插入到新的散列
表中。这样可以减少冲突的概率。
再哈希法：
使用不同的哈希函数来处理冲突，当发生冲突时，再次计算哈希值，直到找到
一个空槽位。
伪随机数法：
通过伪随机数生成算法，将冲突的元素插入到散列表的不同位置，以减少冲突
的概率。
总结
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复制每种方法都有其优缺点，选择合适的方法需要考虑散列表的具体应用场景和性能
需求。例如，链地址法适用于存储大量数据的情况，但需要额外的空间来存储链
表；开放地址法适用于空间有限的情况，但可能导致聚集现象。再哈希法和伪随
机数法可以提供较好的散列性能，但需要更复杂的实现。
算法实现
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复制import java.util.LinkedList;
public class HashTable {
private LinkedList<Entry>[] table;
private int capacity;
private int size;
public HashTable(int capacity) {
this.capacity = capacity;
this.table = new LinkedList[capacity];
this.size = 0;
}
public void put(String key, Object value) {
int index = getIndex(key);
if (table[index] == null) {
table[index] = new LinkedList<>();
}
for (Entry entry : table[index]) {
if (entry.getKey().equals(key)) {
entry.setValue(value);
return;
}
}
table[index].add(new Entry(key, value));
size ;
}
public Object get(String key) {
int index = getIndex(key);
if (table[index] != null) {
for (Entry entry : table[index]) {
if (entry.getKey().equals(key)) {
return entry.getValue();
}
}
}
return null;
}
public void remove(String key) {
int index = getIndex(key);
if (table[index] != null) {
for (Entry entry : table[index]) {
if (entry.getKey().equals(key)) {
table[index].remove(entry);
size--;
return;
}
}
}
}
public int size() {
return size;
}
private int getIndex(String key) {
int hashCode = key.hashCode();
return Math.abs(hashCode) % capacity;
}
private class Entry {
private String key;
private Object value;
public Entry(String key, Object value) {
this.key = key;
this.value = value;
}
public String getKey() {
return key;
}
public Object getValue() {
return value;
}
public void setValue(Object value) {
this.value = value;
}
}
}
性能分析
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复制散列函数的设计：散列函数将关键字映射到散列表的槽位上，一个好的散列函数
能够尽可能均匀地将关键字分布到不同的槽位上，减少冲突的概率。一个较差
的散列函数可能导致冲突增加，从而降低查找性能。
负载因子：负载因子是指已存储元素个数与槽位总数的比值。负载因子较高时，
冲突的概率会增加，查找性能会下降。通常情况下，负载因子的合理范围是0.7
到0.8。
冲突处理方法：不同的冲突处理方法会对查找性能产生影响。链地址法在发生冲
突时，将冲突的元素存储在链表中，查找时需要遍历链表。开放地址法通过一
定的探测方式找到下一个可用的槽位，查找时需要按照相同的探测方式进行查
找。选择合适的冲突处理方法可以提高查找性能。
散列表的大小：散列表的大小直接影响到槽位的数量，较大的散列表可以容纳更
多的元素，减少冲突的概率。当散列表的负载因子超过一定阈值时，可以考虑
重新创建一个更大的散列表来提高查找性能。
性能总结
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复制总体来说，散列表的查找性能是较高的，平均情况下，查找操作的时间复杂度为
O(1)，即常数时间。但是在最坏情况下，如果发生大量冲突，查找操作的时间复
杂度可能会退化为O(n)，其中n为散列表的大小。因此，在设计散列表时需要综
合考虑散列函数的设计、负载因子的控制以及合适的冲突处理方法，以提高查找
性能。
