散列算法和哈希表结构
算法概述
- Hash ，一般翻译做“ 散列” ，也有直接音译为“ 哈希” 的，就是把任意长度的输入（又叫做预映射， pre-image ），通过散列算法，变换成固定长度的输出，该输出就是散列值。这种转换是一种压缩映射，也就是，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，而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某一固定长度的消息摘要的函数。
哈希表
- 数组的特点是：寻址容易，插入和删除困难；而链表的特点是：寻址困难，插入和删除容易。那么我们能不能综合两者的特性，做出一种寻址容易，插入删除也容易 的数据结构？答案是肯定的，这就是我们要提起的哈希表
- 哈希表是一种典型的“空间换时间”的做法
- 哈希表有多种不同的实现方法，我接下来解释的是最常用的一种方法—— 拉链法
- HashMap其实也是一个线性的数组实现的,所以可以理解为其存储数据的容器就是一个线性数组，如图所示，从0连续到15。这可能让我们很不解，一个线性的数组怎么实现按键值对来存取数据呢？这里HashMap有做一些处理。
- 首先HashMap里面实现一个静态内部类Entry 其重要的属性有 key , value, next,从属性key,value我们就能很明显的看出来Entry就是HashMap键值对实现的一个基础bean,我们上面说到HashMap的基 础就是一个线性数组,这个数组就是Entry[]，Map里面的内容都保存在Entry[]里面。
- 既然是线性数组，为什么能随机存取？这里HashMap用了一个小算法，大致是这样实现：
存储时:
int hash = key.hashCode();--> 这个hashCode方法这里不详述,只要理解每个key的hash是一个固定的int值
int index = hash % Entry[].length;
Entry[index] = value;
取值时:
int hash = key.hashCode();
int index = hash % Entry[].length;
return Entry[index]
hash冲突
- 如果两个key通过hash % Entry[].length得到的index相同，会不会有覆盖的危险？
这里HashMap里面用到链式数据结构的一个概念.上面我们提到过Entry类里面有一个next属性,作用是指向下一个Entry。打个比方, 第一个键值对A进来,通过计算其key的hash得到的index=0，记做:Entry[0] = A.一会后又进来一个键值对B,通过计算其index也等于0,现在怎么办？HashMap会这样做:B.next = A,Entry[0] = B,如果又进来C,index也等于0,那么C.next = B,Entry[0] = C；这样我们发现index=0的地方其实存取了A,B,C三个键值对,他们通过next这个属性链接在一起。所以疑问不用担心。 - 解决方法
- 链地址法
- 种方法的基本思想是将所有哈希地址为i的元素构成一个称为同义词链的单链表，并将单链表的头指针存在哈希表的第i个单元中，因而查找、插入和删除主要在同义词链中进行。链地址法适用于经常进行插入和删除的情况。
- 链地址法
负载因子
- 比如我们存储70个元素，但我们可能为这70个元素申请了100个元素的空间。70/100=0.7，这个数字称为负载因子。
常见hash算法
- MD5
- SHA-1 及其他
Hash构造函数的方法
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直接寻址法：取keyword或keyword的某个线性函数值为散列地址。即H(key)=key或H(key) = a•key + b，当中a和b为常数（这样的散列函数叫做自身函数）
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.数字分析法：分析一组数据，比方一组员工的出生年月日，这时我们发现出生年月日的前几位数字大体同样，这种话，出现冲突的几率就会非常大，可是我们发现年月日的后几位表示月份和详细日期的数字区别非常大，假设用后面的数字来构成散列地址，则冲突的几率会明显减少。因此数字分析法就是找出数字的规律，尽可能利用这些数据来构造冲突几率较低的散列地址。
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平方取中法：取keyword平方后的中间几位作为散列地址。
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.折叠法：将keyword切割成位数同样的几部分，最后一部分位数能够不同，然后取这几部分的叠加和（去除进位）作为散列地址。
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随机数法：选择一随机函数，取keyword的随机值作为散列地址，通经常使用于keyword长度不同的场合。
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除留余数法：取keyword被某个不大于散列表表长m的数p除后所得的余数为散列地址。即 H(key) = key MOD p, p<=m。不仅能够对keyword直接取模，也可在折叠、平方取中等运算之后取模。对p的选择非常重要，一般取素数或m，若p选的不好，easy产生同义词。
性能比较
- 一般来说，使用 散列表 会比 红黑树 快很多。但具体还是要看 哈希函数 的计算效率。
- 但是 散列表 无法保证顺序，所以如果你需要进行有关顺序的操作，应该使用 红黑树 或者 二叉搜索树 。