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Hash算法解决冲突的方法一般有以下几种常用的解决方法
1, 开放定址法:
所谓的开放定址法就是一旦发生了冲突,就去寻找下一个空的散列地址,只要散列表足够大,空的散列地址总能找到,并将记录存入
公式为:fi(key) = (f(key)+di) MOD m (di=1,2,3,……,m-1)
※ 用开放定址法解决冲突的做法是:当冲突发生时,使用某种探测技术在散列表中形成一个探测序列。沿此序列逐个单元地查找,直到找到给定的关键字,或者
碰到一个开放的地址(即该地址单元为空)为止(若要插入,在探查到开放的地址,则可将待插入的新结点存人该地址单元)。查找时探测到开放的地址则表明表
中无待查的关键字,即查找失败。
比如说,我们的关键字集合为{12,67,56,16,25,37,22,29,15,47,48,34},表长为12。 我们用散列函数f(key) = key mod l2
当计算前S个数{12,67,56,16,25}时,都是没有冲突的散列地址,直接存入:
计算key = 37时,发现f(37) = 1,此时就与25所在的位置冲突。
于是我们应用上面的公式f(37) = (f(37)+1) mod 12 = 2。于是将37存入下标为2的位置:
(1)线性探查法(Linear Probing)
该方法的基本思想是:
将散列表T[0..m-1]看成是一个循环向量,若初始探查的地址为d(即h(key)=d),则最长的探查序列为:
d,d+l,d+2,…,m-1,0,1,…,d-1
即:探查时从地址d开始,首先探查T[d],然后依次探查T[d+1],…,直到T[m-1],此后又循环到T[0],T[1],…,直到探查到T[d-1]为止。
探查过程终止于三种情况:
(1)若当前探查的单元为空,则表示查找失败(若是插入则将key写入其中);
(2)若当前探查的单元中含有key,则查找成功,但对于插入意味着失败;
(3)若探查到T[d-1]时仍未发现空单元也未找到key,则无论是查找还是插入均意味着失败(此时表满)。
利用开放地址法的一般形式,线性探查法的探查序列为:
hi=(h(key)+i)%m 0≤i≤m-1 //即di=i
用线性探测法处理冲突,思路清晰,算法简单,但存在下列缺点:
① 处理溢出需另编程序。一般可另外设立一个溢出表,专门用来存放上述哈希表中放不下的记录。此溢出表最简单的结构是顺序表,查找方法可用顺序查找。
② 按上述算法建立起来的哈希表,删除工作非常困难。假如要从哈希表 HT 中删除一个记录,按理应将这个记录所在位置置为空,但我们不能这样做,而只能标上已被删除的标记,否则,将会影响以后的查找。
③ 线性探测法很容易产生堆聚现象。所谓堆聚现象,就是存入哈希表的记录在表中连成一片。按照线性探测法处理冲突,如果生成哈希地址的连续序列愈长 ( 即不同关键字值的哈希地址相邻在一起愈长 ) ,则当新的记录加入该表时,与这个序列发生冲突的可能性愈大。因此,哈希地址的较长连续序列比较短连续序列生长得快,这就意味着,一旦出现堆聚 ( 伴随着冲突 ) ,就将引起进一步的堆聚。
(2)线性补偿探测法
线性补偿探测法的基本思想是:
将线性探测的步长从 1 改为 Q ,即将上述算法中的 j = (j + 1) % m 改为: j = (j + Q) % m ,而且要求 Q 与 m 是互质的,以便能探测到哈希表中的所有单元。
【例】 PDP-11 小型计算机中的汇编程序所用的符合表,就采用此方法来解决冲突,所用表长 m = 1321 ,选用 Q = 25 。
(3)随机探测
随机探测的基本思想是:
将线性探测的步长从常数改为随机数,即令: j = (j + RN) % m ,其中 RN 是一个随机数。在实际程序中应预先用随机数发生器产生一个随机序列,将此序列作为依次探测的步长。这样就能使不同的关键字具有不同的探测次序,从而可以避 免或减少堆聚。基于与线性探测法相同的理由,在线性补偿探测法和随机探测法中,删除一个记录后也要打上删除标记。
2, 再哈希法:
再哈希法又叫双哈希法,有多个不同的Hash函数,当发生冲突时,使用第二个,第三个,….,等哈希函数
计算地址,直到无冲突。虽然不易发生聚集,但是增加了计算时间。
3, 链地址法:
链地址法的基本思想是:每个哈希表节点都有一个next指针,多个哈希表节点可以用next指针构成一个单向链表,被分配到同一个索引上的多个节点可以用这个单向
链表连接起来,如:
键值对k2, v2与键值对k1, v1通过计算后的索引值都为2,这时及产生冲突,但是可以通道next指针将k2, k1所在的节点连接起来,这样就解决了哈希的冲突问题
4, 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
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