Hash算法原理理解
我们有很多的小猪,每个的体重都不一样,假设体重分布比较平均(我们考虑到公斤级别),我们按照体重来分,划分成100个小猪圈。
然后把每个小猪,按照体重赶进各自的猪圈里,记录档案。 好了,如果我们要找某个小猪怎么办呢?我们需要每个猪圈,每个小猪的比对吗?
当然不需要了。 我们先看看要找的这个小猪的体重,然后就找到了对应的猪圈了。
在这个猪圈里的小猪的数量就相对很少了。
我们在这个猪圈里就可以相对快的找到我们要找到的那个小猪了。 对应于hash算法。
就是按照hashcode分配不同的猪圈,将hashcode相同的猪放到一个猪圈里。
查找的时候,先找到hashcode对应的猪圈,然后在逐个比较里面的小猪。 所以问题的关键就是建造多少个猪圈比较合适。 如果每个小猪的体重全部不同(考虑到毫克级别),每个都建一个猪圈,那么我们可以最快速度的找到这头猪。缺点就是,建造那么多猪圈的费用有点太高了。 如果我们按照10公斤级别进行划分,那么建造的猪圈只有几个吧,那么每个圈里的小猪就很多了。我们虽然可以很快的找到猪圈,但从这个猪圈里逐个确定那头小猪也是很累的。 所以,好的hashcode,可以根据实际情况,根据具体的需求,在时间成本(更多的猪圈,更快的速度)和空间本(更少的猪圈,更低的空间需求)之间平衡。
所以一个简单的定义:哈希算法其本质上就是将一个数据映射成另一个数据,通常情况下原数据的长度比hash后的数据容量大。这种映射的关系我们叫做哈希函数或者散列函数。散列函数能使对一个数据序列的访问过程更加迅速有效,通过散列函数,数据元素将被更快地定位。常见的构造散列函数的方法有:
- 直接寻址法:取关键字或关键字的某个线性函数值为散列地址。即H(key)=key或H(key) = a×key + b,其中a和b为常数(这种散列函数叫做自身函数)
- 数字分析法
- 平方取中法
- 折叠法
- 随机数法
- 求模取余法
最经典的莫过于求模取余法。我们知道,任给一个整数A,将自然数1,2,3,4,…依次除以A,所得的余数总是循环出现,呈周期性变化, 所以,我们可以取关键字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 % p, p<=m。
假设我们有一个很大集合A中有{496,387,184,21,96,31,.....}等等元素,回忆我们上面提到的小猪问题,我们可以将大的集合A(小猪)映射到一个小的集合B(猪圈)(假设B只有16个元素,请参考下图)。我们对元素A的每一个元素采用求模算法,得到: 496 % 16 = 0, 所以我们把496填入集合B的0号位置,387 % 16 = 3,那么387被填入集合B的3号位置。
当我们查询140是否在集合A中时,我们可以对140进行同样的求模算法,140 % 16=12 ,如果集合B的12号位置为空,就可以推断140不在集合A之中。但是,如果12号位置不为空,是否可以确定140在集合A之中呢?答案是否定的,主要是由于求模算法会对数组长度进行取余,因此其结果由于数组长度的限制必然会出现重复,比方说{108,12,140,28},这些元素用上面的算法得到的余数都是12,所以就会有“冲突”这一问题。解决冲突的方法有很多种,最直观的莫过于”拉链法“,即12号位置填入的不是元素本身,而是一个链表,所有余数相同的元素,都写入该链表。显然链表中的元素要远比集合A中的元素少了很多,这时就可以对链表做遍历比较了。
一般情况下建议Load factor的值为0-0.7,Java实现的HashMap默认的Load factor的值为0.75,当装载因子大于这个值的时候,HashMap会对数组进行扩张至原来两倍大。
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