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HASH哈希游戏开发(技术方案):开放寻址法

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KFZ433
发布2022-06-29 10:30:33
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发布2022-06-29 10:30:33
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文章被收录于专栏:NFT链游的应用NFT链游的应用

开放寻址法,就是当发生哈希冲突时,重新找到空闲的位置,然后插入元素。寻址方式有多种,常用的有线性寻址、二次方寻址、双重哈希寻址:

​线性寻址​,当需要插入元素的位置被占用时,顺序向后寻址,如果到数组最后也没找到一个空闲位置,则从数组开头寻址,直到找到一个空闲位置插入数据。线性寻址的每次寻址步长是1,寻址公式​​hash(key)+n​​(n是寻址的次数)。 ​二次方寻址​,就是线性寻址的总步长的二次方,即​​hash(key)+n^2​​。 ​双重哈希寻址​,顾名思义就是多次哈希直到找到一个不冲突的哈希值。

采用开放寻址法解决哈希冲突,又该如何查找元素和删除元素呢?

查找元素的过程和插入元素类似,用相同的寻址方式,寻址的同时比对key或者value是否相等,相等则认为元素存在,不相等则继续寻址,​如果探测到空闲位置依然没有找到则认为该元素不存在​。

删除有些特别,​不能单纯的把要删除的元素设置为空​,因为在查找元素的过程中探测到的空闲位置是删除元素的位置,就会使得查找元素的寻址算法失效,本来存在的元素误判定为不存在。该如何解决这个问题呢?

​只需要删除元素不是物理删除而是逻辑删除​。给删除的元素做上delete标记,当查询元素寻址时遇到delete标记的位置时不会停下来而是​继续向后探测​,但是在插入元素寻址遇到delete标记的位置就会把应该删除的元素替换掉。

三种寻址方式都有着明显的不足:

线性寻址,寻址的性能虽然元素个数的增多逐步下降,最坏时间复杂度是O(n)。 二次方寻址,寻址的次数比线性寻址较低了,但是会因为步长是二次方,所以需要较长的数组长度,内存利用率可能较低。 双重哈希寻址,多次哈希可能会浪费时间,需要优质的哈希函数做支撑。

而整个开放寻址法的不足也很明显:

插入、查找、删除都需要寻址。 数组中元素越多,空闲位置越少,哈希冲突越剧烈。所以装载因子不能太大,要及时扩容减小冲突,但是数组内存利用率较低。

看似开放寻址法有挺多问题,但是也有一些优点:

数据都存储在数组中,可以有效地利用 CPU 缓存加快查询速度。 而且,这种方法实现的哈希表,序列化也简单,不像链表还要考虑指针。

总结而得,当数据量比较小、装载因子小的时候,适合采用开放寻址法。这也是 Java 中​​ThreadLocal​​​内部类​​ThreadLocalMap​​使用开放寻址法解决散列冲突的原因。

原创声明:本文系作者授权腾讯云开发者社区发表,未经许可,不得转载。

如有侵权,请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除。

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