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什么时候你会重新散列一个链哈希表?

链哈希表是一种常见的哈希表实现方式,它使用链表来解决哈希冲突。当发生以下情况时,我们可能需要重新散列一个链哈希表:

  1. 负载因子过高:负载因子是指哈希表中已存储元素数量与哈希表大小的比值。当负载因子超过一定阈值(通常为0.7或0.8),哈希表的性能会下降。此时,为了保持较好的性能,可以选择重新散列,即创建一个更大的哈希表,并将原有元素重新插入到新的哈希表中。
  2. 链表过长:链哈希表中每个哈希桶对应一个链表,当某个链表过长时,查找、插入和删除操作的效率会降低。这种情况下,可以选择重新散列,通过增加哈希表的大小来减少链表的长度,提高操作效率。
  3. 数据分布不均匀:在某些情况下,哈希函数可能无法将元素均匀地分布在哈希表中,导致某些桶中的链表过长,而其他桶中的链表很短。这种情况下,可以通过重新散列来使用一个更好的哈希函数,使得元素能够更均匀地分布在哈希表中。
  4. 哈希表大小变化:当需要动态调整哈希表的大小时,例如扩容或缩小哈希表,就需要重新散列。扩容时,需要创建一个更大的哈希表,并将原有元素重新插入到新的哈希表中;缩小时,需要创建一个更小的哈希表,并将原有元素重新插入到新的哈希表中。

腾讯云提供了云原生数据库TDSQL、分布式数据库TBase、分布式缓存Tedis等产品,可以用于构建高性能的哈希表和解决哈希冲突。具体产品介绍和链接地址如下:

  1. 云原生数据库TDSQL:TDSQL是腾讯云提供的一种高性能、高可用、弹性伸缩的云原生数据库产品。它支持分布式事务、自动故障恢复、自动备份等特性,适用于大规模数据存储和查询场景。了解更多:TDSQL产品介绍
  2. 分布式数据库TBase:TBase是腾讯云提供的一种分布式关系型数据库产品,具备高性能、高可用、弹性伸缩等特点。它支持分布式事务、分布式索引、分布式查询等功能,适用于大规模数据存储和分析场景。了解更多:TBase产品介绍
  3. 分布式缓存Tedis:Tedis是腾讯云提供的一种分布式缓存产品,基于Redis协议,具备高性能、高可用、弹性伸缩等特点。它支持数据持久化、数据分片、数据复制等功能,适用于高并发读写的场景。了解更多:Tedis产品介绍
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哈希冲突的解决方法及不同方法对应的哈希实现 解决哈希冲突两种常见的方法是:闭和开 4.1 闭(开放定址法) 闭: 也叫开放定址法,当发生哈希冲突时,如果哈希未被装满,说明在哈希中必然还有空位置...所以这里的扩容操作: 我们要这样做 不能在原的基础上进行扩容,而是要重新去开一块空间,该空间的大小就是扩容之后的大小,然后在新上面把旧表的元素重新进行定位和插入。...所以,实际应用中,处理哈希冲突更常用的是下面的方法 4.3 开(拉链法) 开/拉链法的概念: 开法又叫地址法(拉链法),首先对关键码集合用函数计算地址,具有相同地址的关键码归于同一子集合...从上图可以看出,开中每个桶中放的都是发生哈希冲突的元素 4.4 开哈希实现 那下面我们就用拉链法来重新实现一个哈希。...那我们来把扩容的代码加上: 那我们这里还是先按扩容之后的size创建一个,然后把旧表的值依次重新插入(因为size改变了映射关系也变),最后把哈希和新进行交换 和上面闭扩容的逻辑一下嘛

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2.开放寻址法(Open Addressing): 开放寻址法是另一种解决哈希冲突的方法,与地址法不同,它不使用额外的数据结构(如链表),而是直接在哈希中寻找下一个可用的槽位。...在开放寻址法中,当发生哈希冲突时,通过一系列的探测序列(probe sequence)来寻找下一个可用的槽位。这个探测序列的生成方式有多种,常见的包括线性探测、二次探测和双重。...线性探测、二次探测、双重等都是常见的探测序列方式。 线性探测再即依次向后查找; 二次探测再,即依次向前后查找,增量为1、2、3的二次方; 伪随机,顾名思义就是随机产生一个增量位移。...3.线性探测(Linear Probing): 如果哈希冲突发生,线性探测逐个检查下一个槽位,直到找到空槽为止。...5.再哈希(Rehashing): 当哈希表达到一定负载因子时,可以重新调整哈希的大小,选择新的哈希函数,然后重新插入所有的元素。

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unordered系列关联式容器以及哈希原理实现

1、闭:也叫开放定址法,当发生哈希冲突时,如果哈希未被装满,说明在哈希中必然还有空位置,那么可以把 key 存放到冲突位置中的 “ 下一个 ” **空位置中去。...不过我们先介绍一下扩容的机制: ❓ 思考:哈希什么时候扩容?如何扩容? 总结:在闭的线性探测中,0.7是负载因子区分冲突和元素个数的最优分水岭!...= nullptr ) 才对 2、开 ① 开的概念 开法又叫地址法 ( 开法、拉链法、哈希桶 ) ,首先对关键码集合用函数计算地址,具有相同地址的关键码归于同一子集合,每一个子集合称为一个桶...桶的个数是一定的,随着元素的不断插入,每个桶中元素的个数不断增多,极端情况下,可能导致一个桶中链表节点非常多,影响哈希的性能,因此在一定条件下需要对哈希进行增容,那该条件怎么确认呢?...闭和开的比较 应用地址法处理溢出,需要增设链接指针,似乎增加了存储开销。

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1.基本概念 哈希算法:根据设定的哈希函数H(key)和处理冲突方法将一组关键字映象到一个有限的地址区间上的算法。也称为算法、杂凑算法。 哈希:数据经过哈希算法之后得到的集合。...非哈希:与哈希表相对应,集合中的数据和其存放位置没任何关联关系的集合。 由此可见,哈希算法是一种特殊的算法,能将任意数据后映射到有限的空间上,通常计算机软件中用作快速查找或加密使用。...若探查到一半单元仍找不到一个空闲单元,表明此列表太满,应该重新建立。...关于叫法推荐叫双函数探查法,因为双重探查法的名字有歧义,是使用两个函数还是使用一个函数做两次列计算呢,没有那么直白。 这种方法使用两个函数 h1 和 h2。...2.2 地址法(拉链法) 链接地址法的思路是将哈希值相同的元素构成一个同义词的单链表,并将单链表的头指针存放在哈希的第i个单元中,查找、插入和删除主要在同义词链表中进行。

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哈希函数、哈希冲突、开列出发,一文告诉哈希思想与哈希构造到底是什么!

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哈希

不仅插入数据的过程要多次寻址或者拉很长的,查找的过程也因此变得很慢。 当装载因子过大时,就需要对哈希扩容。新申请一个更大的哈希,将数据搬移到这个新哈希中。...但是,针对哈希的扩容,数据搬移操作要复杂很多。因为哈希的大小变了,数据的存储位置也变了,所以我们需要通过函数重新计算每个数据的存储位置。...插入一个数据,最好情况下,不需要扩容,最好时间复杂度是 O (1)。最坏情况下,哈希装载因子过高,启动扩容,我们需要重新申请内存空间,重新计算哈希位置,并且搬移数据,所以时间复杂度是 O (n)。...如果太大,导致冲突过多;如果太小,导致内存浪费严重。 # 开放寻址法 开放寻址法的核心思想是,如果出现了冲突,我们就重新探测一个空闲位置,将其插入。...当哈希中插入的数据越来越多时,冲突发生的可能性就会越来越大,空闲位置越来越少,线性探测的时间就会越来越久。极端情况下,我们可能需要探测整个哈希,所以最坏情况下的时间复杂度为 O (n)。

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学生物的女朋友都能看懂的哈希总结!

之前给大家介绍了链表,栈和队列今天我们来说一种新的数据结构哈希是应用非常广泛的数据结构,在我们的刷题过程中,列表的出场率特别高。...下面我们再来看一下其他的函数处理冲突的方法 再哈希法 这个方法其实也特别简单,利用不同的哈希函数再求得一个哈希地址,直到不出现冲突为止。...f,(key) = RH,( key ) (i = 1,2,3,4…..k) 这里的RH,就是不同的函数,可以把我们之前说过的那些函数都用上,每当发生冲突时就换一个函数,相信总有一个能够解决冲突的...袁厨:来的,太不巧了,咱们的店已经满了,先去旁边的小屋看电视,等有空了我再叫你。小屋里面还有几个和你一样来晚的,你们一起看吧。 大鹏:电视?看电视?...到这里咱们的哈希总结就结束了,因为我们明天就开始哈希模块的面试题总结,所以就写了一篇特别长的文章来对哈希进行总结,希望能对初学数据结构的同学带来一点点帮助。 大家快来打卡哈希呀!

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哈希总结

之前给大家介绍了链表,栈和队列今天我们来说一种新的数据结构哈希是应用非常广泛的数据结构,在我们的刷题过程中,列表的出场率特别高。...下面我们再来看一下其他的函数处理冲突的方法 再哈希法 这个方法其实也特别简单,利用不同的哈希函数再求得一个哈希地址,直到不出现冲突为止。...f,(key) = RH,( key ) (i = 1,2,3,4…..k) 这里的RH,就是不同的函数,可以把我们之前说过的那些函数都用上,每当发生冲突时就换一个函数,相信总有一个能够解决冲突的...袁厨:来的,太不巧了,咱们的店已经满了,先去旁边的小屋看电视,等有空了我再叫你。小屋里面还有几个和你一样来晚的,你们一起看吧。 大鹏:电视?看电视?...到这里咱们的哈希总结就结束了,因为我们明天就开始哈希模块的面试题总结,所以就写了一篇特别长的文章来对哈希进行总结,希望能对初学数据结构的同学带来一点点帮助。 大家快来打卡哈希呀!

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解决哈希冲突的常用方法分析

文章目录 1.基本概念 2.解决哈希冲突的方法 2.1 开放定址法 2.1.1 线行探查法 2.1.2 平方探查法 2.1.3 双函数探查法 2.2 地址法(拉链法) 2.3 再哈希法 2.4 建立公共溢出区...也称为算法、杂凑算法。 哈希:数据经过哈希算法之后得到的集合。这样关键字和数据在集合中的位置存在一定的关系,可以根据这种关系快速查询。...非哈希:与哈希表相对应,集合中的 数据和其存放位置没任何关联关系的集合。 由此可见,哈希算法是一种特殊的算法,能将任意数据后映射到有限的空间上,通常计算机软件中用作快速查找或加密使用。...若探查到一半单元仍找不到一个空闲单元,表明此列表太满,应该重新建立。 2.1.3 双函数探查法 这种方法使用两个函数hl和h2。...2.2 地址法(拉链法) 链接地址法的思路是将哈希值相同的元素构成一个同义词的单链表,并将单链表的头指针存放在哈希的第i个单元中,查找、插入和删除主要在同义词链表中进行。

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查找-列表(哈希)详解篇

列表通常是一个数组,每个元素代 一个桶(Bucket),通过值的映射,待查找的键应该被存储在对应的桶中。 3、在列表的索引位置上查找桶。...双重法(Double Hashing): 当发生冲突时,使用第二个哈希函数计算出一个步长,然后按照步长向后探测。...建立一个更大的列表: 实现原理:当列表的负载因子(已存储元素个数与槽位总数的比值)超过某 个阈值时,重新创建一个更大的列表,并将原有的元素重新插入到新的 中。...例如,地址法适用于存储大量数据的情况,但需要额外的空间来存储 ;开放地址法适用于空间有限的情况,但可能导致聚集现象。再哈希法和伪随 机数法可以提供较好的性能,但需要更复杂的实现。...一个较差 的函数可能导致冲突增加,从而降低查找性能。 负载因子:负载因子是指已存储元素个数与槽位总数的比值。负载因子较高时, 冲突的概率增加,查找性能会下降。

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【C++】哈希

哈希冲突有两种常见的解决办法: 闭 (开放定址法):当发生哈希冲突时,如果哈希未被装满,说明在哈希中必然还有空位置,那么可以把 key 存放到冲突位置中的 “下一个” 空位置中去; 开 (地址法...---- 二、闭也叫开放定址法,当发生哈希冲突时,如果哈希未被装满,说明在哈希中必然还有空位置,那么可以把 key 存放到冲突位置中的 “下一个” 空位置中去;那如何寻找下一个空位置呢?...---- 三、开 1、开的概念 开法又叫 地址法 (开法),首先对关键码集合用函数计算地址,即 key 映射的下标位置,具有相同地址的关键码 (哈希冲突) 归于同一子集合,每一个子集合称为一个桶...}; } 3、开的插入删除与查找 开的插入 开插入的前部分和闭一样,根据 key 与哈希大小得到映射的下标位置,与闭不同的是,由于哈希中每个下标位置都是一个哈希桶,即一个单链表...由于开桶的个数是一定的,即哈希的长度,所以随着元素的不断插入,每个桶中元素的个数不断增多;那么在极端情况下,可能导致一个桶中链表的节点非常多,这样影响哈希的性能 – 查找与删除效率变低,

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