解决哈希冲突的三种方法（拉链法、开放地址法、再散列法） - 小猛同学的博客 - CSDN博客 https://blog.csdn.net/qq_32595453/article/details/80660676
2018年06月12日 10:16:57
上篇博客我们说到了，什么是哈希冲突，其实就是再采用哈希函数对输入域进行映射到哈希表的时候，因为哈希表的位桶的数目远小于输入域的关键字的个数，所以，对于输入域的关键字来说，很可能会产生这样一种情况，也就是，一个关键字会映射到同一个位桶中的情况，这种情况就就叫做哈希冲突，解决哈希冲突的有三种方案，一种叫做拉链法（也叫作链接法、链地址法，一个意思），另外三种分别为开发地址法和再散列法。
一、拉链法
上篇博文我们举的例子，HashMap，HashSet其实都是采用的拉链法来解决哈希冲突的，就是在每个位桶实现的时候，我们采用链表（jdk1.8之后采用链表+红黑树）的数据结构来去存取发生哈希冲突的输入域的关键字（也就是被哈希函数映射到同一个位桶上的关键字）。首先来看使用拉链法解决哈希冲突的几个操作：
①插入操作：在发生哈希冲突的时候，我们输入域的关键字去映射到位桶（实际上是实现位桶的这个数据结构，链表或者红黑树）中去的时候，我们先检查带插入元素x是否出现在表中，很明显，这个查找所用的次数不会超过装载因子（n/m:n为输入域的关键字个数，m为位桶的数目），它是个常数，所以插入操作的最坏时间复杂度为O(1)的。
②查询操作：和①一样，在发生哈希冲突的时候，我们去检索的时间复杂度不会超过装载因子，也就是检索数据的时间复杂度也是O(1)的
③删除操作：如果在拉链法中我们想要使用链表这种数据结构来实现位桶，那么这个链表一定是双向链表，因为在删除一个元素x的时候，需要更改x的前驱元素的next指针的属性，把x从链表中删除。这个操作的时间复杂度也是O(1)的。
拉链法的优点
与开放定址法相比，拉链法有如下几个优点：
①拉链法处理冲突简单，且无堆积现象，即非同义词决不会发生冲突，因此平均查找长度较短；
②由于拉链法中各链表上的结点空间是动态申请的，故它更适合于造表前无法确定表长的情况；
③开放定址法为减少冲突，要求装填因子α较小，故当结点规模较大时会浪费很多空间。而拉链法中可取α≥1，且结点较大时，拉链法中增加的指针域可忽略不计，因此节省空间；
④在用拉链法构造的散列表中，删除结点的操作易于实现。只要简单地删去链表上相应的结点即可。
拉链法的缺点
指针需要额外的空间，故当结点规模较小时，开放定址法较为节省空间，而若将节省的指针空间用来扩大散列表的规模，可使装填因子变小，这又减少了开放定址法中的冲突，从而提高平均查找速度。
使用例子：
HashMap
二、开发地址法
开放地址法有个非常关键的特征，就是所有输入的元素全部存放在哈希表里，也就是说，位桶的实现是不需要任何的链表来实现的，换句话说，也就是这个哈希表的装载因子不会超过1。它的实现是在插入一个元素的时候，先通过哈希函数进行判断，若是发生哈希冲突，就以当前地址为基准，根据再寻址的方法（探查序列），去寻找下一个地址，若发生冲突再去寻找，直至找到一个为空的地址为止。所以这种方法又称为再散列法。
有几种常用的探查序列的方法：
①线性探查
dii=1，2，3，…，m-1；这种方法的特点是：冲突发生时，顺序查看表中下一单元，直到找出一个空单元或查遍全表。
（使用例子：ThreadLocal里面的ThreadLocalMap）
②二次探查
di=12，-12，22，-22，…，k2，-k2 ( k<=m/2 )；这种方法的特点是：冲突发生时，在表的左右进行跳跃式探测，比较灵活。
③伪随机探测
di=伪随机数序列；具体实现时，应建立一个伪随机数发生器，（如i=(i+p) % m），生成一个位随机序列，并给定一个随机数做起点，每次去加上这个伪随机数++就可以了。
三、再散列法
再散列法其实很简单，就是再使用哈希函数去散列一个输入的时候，输出是同一个位置就再次散列，直至不发生冲突位置
缺点：每次冲突都要重新散列，计算时间增加。
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解决hash冲突的三个方法 - 且听风吟-wuchao - 博客园 https://www.cnblogs.com/wuchaodzxx/p/7396599.html
通过构造性能良好的哈希函数，可以减少冲突，但一般不可能完全避免冲突，因此解决冲突是哈希法的另一个关键问题。创建哈希表和查找哈希表都会遇到冲突，两种情况下解决冲突的方法应该一致。下面以创建哈希表为例，说明解决冲突的方法。常用的解决冲突方法有以下四种：
开放定址法这种方法也称再散列法，其基本思想是：当关键字key的哈希地址p=H（key）出现冲突时，以p为基础，产生另一个哈希地址p1，如果p1仍然冲突，再以p为基础，产生另一个哈希地址p2，…，直到找出一个不冲突的哈希地址pi，将相应元素存入其中。这种方法有一个通用的再散列函数形式：
Hi=（H（key）+di）% m i=1，2，…，n
其中H（key）为哈希函数，m为表长，di称为增量序列。增量序列的取值方式不同，相应的再散列方式也不同。主要有以下三种：
线性探测再散列
dii=1，2，3，…，m-1
这种方法的特点是：冲突发生时，顺序查看表中下一单元，直到找出一个空单元或查遍全表。
二次探测再散列
di=12，-12，22，-22，…，k2，-k2 ( k<=m/2 )
这种方法的特点是：冲突发生时，在表的左右进行跳跃式探测，比较灵活。
伪随机探测再散列
di=伪随机数序列。
具体实现时，应建立一个伪随机数发生器，（如i=(i+p) % m），并给定一个随机数做起点。
例如，已知哈希表长度m=11，哈希函数为：H（key）= key % 11，则H（47）=3，H（26）=4，H（60）=5，假设下一个关键字为69，则H（69）=3，与47冲突。
如果用线性探测再散列处理冲突，下一个哈希地址为H1=（3 + 1）% 11 = 4，仍然冲突，再找下一个哈希地址为H2=（3 + 2）% 11 = 5，还是冲突，继续找下一个哈希地址为H3=（3 + 3）% 11 = 6，此时不再冲突，将69填入5号单元。
如果用二次探测再散列处理冲突，下一个哈希地址为H1=（3 + 12）% 11 = 4，仍然冲突，再找下一个哈希地址为H2=（3 - 12）% 11 = 2，此时不再冲突，将69填入2号单元。
如果用伪随机探测再散列处理冲突，且伪随机数序列为：2，5，9，……..，则下一个哈希地址为H1=（3 + 2）% 11 = 5，仍然冲突，再找下一个哈希地址为H2=（3 + 5）% 11 = 8，此时不再冲突，将69填入8号单元。
再哈希法这种方法是同时构造多个不同的哈希函数：
Hi=RH1（key） i=1，2，…，k
当哈希地址Hi=RH1（key）发生冲突时，再计算Hi=RH2（key）……，直到冲突不再产生。这种方法不易产生聚集，但增加了计算时间。
链地址法这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。
建立公共溢出区
这种方法的基本思想是：将哈希表分为基本表和溢出表两部分，凡是和基本表发生冲突的元素，一律填入溢出表。
优缺点