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深入理解哈希

在讨论哈希之前,先规范几个接下来会用到概念。哈希本质是一个数组,数组中每一个元素称为一个箱子(bin),箱子中存放是键值对。 哈希存储过程如下: 根据 key 计算出它哈希值 h。...我们分别通过 Java 和 Redis 源码来理解以上问题,并看看他们解决方案。...Redis Redis 是一个高效 key-value 缓存系统,也可以理解为基于键值对数据库。它对哈希设计有非常多值得学习地方,在不影响源代码逻辑前提下我会尽可能简化,突出重点。...由于在结构体中实际上有两个哈希,如果添加新键值对时哈希正在扩容,我们首先从第一个哈希中迁移一个箱子数据到第二个哈希中,然后键值对会被插入到第二个哈希中。...最后,整理了一下本文提到知识点,希望大家读完文章后对以下问题有比较清楚透彻理解: 哈希中负载因子概念 哈希扩容过程,以及对查找性能影响 哈希扩容速度优化,拉链法插入新元素优化,链表过长时优化

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通俗理解 set,dict 背后哈希

哈希 Python 中set,dict都是基于哈希数据结构,这两个数据结构有着广泛应用。因此很有必要弄懂哈希原理。 哈希 数组和链表是数据结构两大基石,这个在前面我们多次提到过。...哈希实现也正是基于数组和链表。 哈希最大特点O(1)时间内确定某元素是否位于容器中。下面探讨它是如何基于数组和链表实现。...实现原理 O(1)内确定元素在不在实现原理,一句话总结: 通过一种方法将元素值转化为数组index,如果index位置处为None则不存在,不为None则表明存在。...现在想把python字符串存储到数组中,哈希一种做法如下: 使用Pythonhash函数, 然后对数组长度取余数,得到2, 最后将python存储到数组索引2处 ?...链表解决哈希冲突 当存储10时,如上相同存储原理,计算后等于索引2,但是2处已经有数据, 此时发生哈希冲突: ? 其中一种解决方法,在索引2处建立链表,链接到已有数据尾部: ?

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哈希哈希冲突

哈希 1.哈希是一种以键值key存储数据value结构,以key作为标识值存储value值;只要输入待查找key,即可获取其对应value值。...2.哈希设计 哈希函数设计首先不能过于复杂,复杂哈希函数会间接影响hash性能;其次要求哈希值应该尽可能随机且均匀分布,避免或者减少哈希冲突数量,使每个桶中存储数据比较平均。...常规设计方法有数据分析法,选择数据业务特征提取部分数据进行计算,然后得到结果再与哈希数组长度求余后最为哈希值。另外还有直接寻址法、平方取中法、折叠法和随机数法等。...开放地址法:一旦出现hash值冲突则通过重新探测新位置方法来解决冲突。对于线性探测法当哈希中存储元素越多时,哈希冲突概率越高,极端情况下需要探测整个哈希,时间复杂度为O(n)。...负载因子用于间接限定链表长度,如果值越大则允许链表长度越大,哈希性能越差,但是加载因子越小空间浪费越严重。

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哈希

散列表(Hash table,也叫哈希),是根据关键码值(Key value)而直接进行访问数据结构 。 也就是说,它通过把关键码值映射到中一个位置来访问记录,以加快查找速度。...我们google公司一个上机题来学习Hash: 有一个公司,当有新员工来报道时,要求将该员工信息加入(id,性别,年龄,名字,住址…),当输入该员工id时,要求查找到该员工所有信息....要求: 不使用数据库,速度越快越好=>哈希(散列) 添加时,保证按照id从低到高插入 [思考:如果id不是从低到高插入,但要求各条链表仍是从低到高,怎么解决?]...使用链表来实现哈希, 该链表不带表头[即: 链表第一个结点就存放雇员信息] 思路分析并画出示意图 代码实现[增删改查(显示所有员工,按id查询)] ?..., 编写散列函数, 并实现Hash增删改查方法 /** * 哈希实现数据存储 * * @author TimePause * @create 2020-02-09 10:53 */ public

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哈希

1.概要 散列表(Hash table哈希),是根据关键码值(key value)而直接进行访问数据结构。也就是说,它通过把关键码值映射到中一个位置来访问记录,可以加快查找速度。...下面来看一个案例,是google一个面试题: 有一个公司,当有新员工来报道时,要求将该员工信息加入(id,性别,名字,年龄,住址)当输入该员工id时,要求查找到该员工所有信息。...哈希添加时,保证按照id从低到高插入。 思路: (1)使用链表来实现哈希,该链表不带表头(即:链表第一个节点就是存放雇员信息)。...,得到该员工哈希值 int hashCode = GetHashCode(emp.Id); //将emp添加到对应链表中 arr...条链表中找到雇员id = { id }"); } else { Console.WriteLine("在哈希

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哈希

哈希结合了顺序和链表两者优势,顺序随机访问快,链表插入删除元素快。那么怎么将两者结合呢?....场景三 现在又轮到A不乐意了,A觉得他为了几个数字,却要花销100个内存,于是又和B商量 最后,商量结果为:建立一个索引和数字之间关系,哈希就诞生了 ?...哈希 搞明白了哈希结构后,理解它也十分简单,键值对中key,代表了链表数组中索引,通过hash算法获取索引,之后只需要O(1)时间就可以获取到value,当然前提是该索引下链表元素只有1个...存放元素也是同样道理,通过key获取到数组索引后,判断该索引下链表是否为空,如果为空,直接存入,否则遍历链表,如果有key相同,直接替换,没有key相同放入链表头部 下面是一个简单带有存放和获取哈希...this.value = value; this.hashCode = hashCode; } } } 简单哈希就到这边了

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哈希

哈希 哈希,又称散列表,是一种储存键值对数据结构。 哈希基础思想是拿空间换时间,哈希期望复杂度是 O(1) 。...一般来说,对于某 key 值,哈希后得到对应下标,代表其在哈希位置。...哈希冲突 哈希冲突是哈希极力避免情况。...如果不考虑哈希冲突,就会出现误判情况。而要解决哈希冲突,往往会使哈希复杂度退化。 不同实现方法,本质上就是用不同方法避免哈希冲突。 桶 可以将桶看做一种特殊哈希,存储整数型键值对。...结语 哈希实现千千万万种,最为常用线性探测法、拉链法在实际应用中都有不错表现。 以上仅为几种广为人知、较为简单哈希实现,供各位读者参考。

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哈希

哈希是种数据结构,它可以提供快速插入操作和查找操作。第一次接触哈希时,它优点多得让人难以置信。不论哈希中有多少数据,插入和删除(有时包括侧除)只需要接近常量时间即0(1)时间级。...哈希运算得非常快,在计算机程序中,如果需要在一秒种内查找上千条记录通常使用哈希(例如拼写检查器)哈希速度明显比树快,树操作通常需要O(N)时间级。...哈希也有一些缺点它是基于数组,数组创建后难于扩展某些哈希被基本填满时,性能下降得非常严重,所以程序虽必须要清楚中将要存储多少数据(或者准备好定期地把数据转移到更大哈希中,这是个费时过程)。...哈希算法-哈希概念及作用   一般线性,树中,记录在结构中相对位置是随机,即和记录关键字之间不存在确定关系,因此,在结构中查找记录时需进行一系列和关键字比较。...哈希算法 用上述得到数值作为对应记录在位置,得到下表: ? 哈希算法 上面这张哈希

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哈希

哈希,又叫散列表,是数据结构一种。 散列表用途很广泛,比如一个电话薄,每一个姓名对应一个电话号码。姓名与电话号码呈映射关系。假如要创建一个电话薄,可以使用 JavaScript 对象来实现。...比如,'b' 散列值是 24,而你又想插入一个数据,这个数据 key 是 '=',转换成散列值时也是 24!'b' 和 '=' 并不是一样,但得到哈希值却一样,这就是冲突。...如果稀疏数组那一项已经有了数据,要插入相同哈希数据时,把这个新数据存放在下一个没有数据存储单元。如果下一个存储单元也有数据,则继续往后查找,一直找到没有数据一项并存入数据。...我们让 key 可以是字符串也可以是数字,当是数字时,把数字当作数组索引,返回对应稀疏数组索引对应链表第一项。当是别的类型时,求哈希值再找对应数据。...不需要引入其它数据结构就能实现哈希。 对于链表,可以看这篇文章:链表实现 当有新值进入哈希时,先判断稀疏数组对应索引处有没有存储数据,如果有了则往后查找空存储单元然后存入数据。 ?

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哈希

哈希 文章内有一些词语和插图,他是方便大家理解,并对算法产生浓厚兴趣! 不要根据一些注释,过分曲意理解作者哦!!!!...因为总有比我更懒,我只是懒是只能躺着,人家大佬懒是直接动手解决,果然那句”懒是第一生产力“! 哈希概述 这个就是我今天要给家人们带来哈希。...哈希,别名儿叫散列表,洋名儿叫 Hash Table。 我在上面说,希望有种方法,直接看到数,就知道它在数组中位置,其实里就用到了哈希思想。...(你不会没理解把,不就是相当于(上面栗子32这位大帅哥),32/00=32嘛) 此时,如果我们想查学号为 2020.20.01.32 学生个人信息,只要访问下标为 32数据即可。...存储时,通过同一个哈希函数计算 key 哈希地址,并按照此哈希地址存储该 key。 最后形成就是哈希,它主要是面向查找存储结构,简化了比较过程,提高了效率。

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哈希

# 哈希 哈希 是一种使用 哈希函数 组织数据,以支持快速插入和搜索数据结构。 有两种不同类型哈希哈希集合 和 哈希映射。 哈希集合 是集合数据结构实现之一,用于存储非重复值。...哈希映射 是映射 数据结构实现之一,用于存储 (key, value) 键值对。 # 什么是哈希 哈希英文叫 “Hash Table”,我们平时也叫它 “散列表” 或者 “Hash ”。...哈希 是一种使用 哈希函数 组织数据,以支持快速插入和搜索数据结构。 有两种不同类型哈希哈希集合 和 哈希映射。 哈希集合 是集合数据结构实现之一,用于存储非重复值。...装载因子计算公式是: 哈希装载因子 = 填入元素个数 / 哈希长度 装载因子越大,说明空闲位置越少,冲突越多,哈希性能会下降。...不仅插入数据过程要多次寻址或者拉很长链,查找过程也会因此变得很慢。 当装载因子过大时,就需要对哈希扩容。新申请一个更大哈希,将数据搬移到这个新哈希中。

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哈希认识

存储数据 例如,将图中所示数据,存储到哈希中 准备数组:声明长度为5数组 尝试把Joe存进去 使用哈希函数(Hash)计算Joe值,即字符串"Joe"哈希值。...重复上述步骤,即可往哈希中添加数据、 存储冲突 当元素进行mod运算后,可能会与其他元素mod值一样,此时数组中已经有其他元素占了这个下标位置,这种存储位置重复了情况便叫做“冲突”。...查询数据 将要查询key使用哈希函数计算出哈希值,进行mod运算,得出结果即当前要查询key在数组中下标,通过下标访问即可获取存储元素,取出对应值。...例如,需要查询Ally键对应value值 求出Ally哈希值,对哈希值进行mod运算,得出值为3 对下标为3元素连败哦进行线性查找,找到Ally元素 哈希优点 在哈希中,可以利用哈希函数快速访问到数组中目标元素...哈希缺点 如果数组空间太小,使用哈希时候很容易发生冲突,线性查找使用频率也会更高,反过来,如果数组空间太大,就会造成内存浪费。因此,使用哈希时,数组空间大小指定非常重要。

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哈希函数和哈希

故此可以通过以下算式得到1000个哈希函数: f1+2f2=f3 f1+3f2=f4 f1+3*f2=f5 …… Hash 哈希经典结构 在数据结构中,哈希最开始被描述成一个指针数组,...我们知道,哈希中存入数据是key,value类型哈希能够put(key,value),同样也能get(key,value)或者remove(key,value)。...假如我们得到值是6,哈希会先去检查6位置下是否存在数据。...而对于哈希来说,它既容易寻址,同样插入和删除容易,这一点我们从它数据结构中是显而易见。...在实际应用中,每个位置链表长度不会太长,当到达一定长度后,哈希会经历一次扩容,这就意味着遍历链表时间也是常数时间。 所以,我们增删改查哈希一条记录时间可以默认为O(1)。

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哈希函数理解

前言 什么是哈希函数?它能用来干嘛?本文将以图文形式讲解上述问题,欢迎各位感兴趣开发者阅读本文。 概念与作用 哈希函数可以把给定数据转换成固定长度无规律数值。...哈希函数特征 哈希长度与输入数据大小无关 输入相同数据,输出哈希值也必定相同 输入相似的数据,输出哈希值必定不同。 输入数据完全不同,但输出哈希值可能是相同。...虽然这种情况出现概率较低,这种情况就叫做“哈希冲突” 哈希值是不可逆,通过哈希值不可能反向推算出原本数据。...不同算法计算方法不同,计算出来哈希值也会有所不同。哈希函数特征中有一条是输入数据相同,输出哈希值也必定相同,这个特征前提是使用是同一种算法。...当用户输入密码时,先算出该密码哈希值,再把它和服务器中哈希值进行比对。这样一来,就算保存哈希值暴露了,鉴于哈希函数“哈希值不可逆”特征,第三者也无法得知原本密码。

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Java哈希以及哈希冲突

文章目录 Java哈希 概念 冲突 避免冲突 哈希函数设计方法 常见哈希函数 负载因子调节 为什么负载因是0.75 解决哈希冲突两种常见方法是:闭散列和开散列 哈希和 java 类集关系 Java...,若关键码相等,则搜索成功 该方式即为哈希(散列)方法,哈希方法中使用转换函数称为哈希(散列)函数,构造出来结构称为哈希(HashTable)(或者称散列表) 冲突 不同关键字通过相同哈希哈数计算出相同哈希地址...已知哈希中已有的关键字个数是不可变,那我们能调整就只有哈希数组大小。...HashMap.loadFactor选值是3/4就能理解了, table.length * 3/4可以被优化为(table.length >> 2) >...:闭散列和开散列 解决哈希冲突两种常见方法是:闭散列和开散列 哈希和 java 类集关系 HashMap 和 HashSet 即 java 中利用哈希实现 Map 和 Set java 中使用哈希桶方式解决冲突

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【c++】哈希>unordered容器&&哈希&&哈希桶&&哈希应用详解

解决哈希冲突两种常见方法是:闭散列和开散列 2.4.1 闭散列 闭散列: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“下一个..., DELETE}; 2.4.1.1.3 线性探测实现 // 注意:假如实现哈希中元素唯一,即key相同元素不再进行插入 // 为了实现简单,此哈希中我们将比较直接与元素绑定在一起 template...,该种情况可以不用考虑,哈希中元 //素个数到达一定数量,哈希冲突概率会增大,需要扩容来降低哈希冲突,因此哈希中元素是 //不会存满 //if(hashAddr == startAddr...}; 2.4.2.3 开散列增容 桶个数是一定,随着元素不断插入,每个桶中元素个数不断增多,极端情况下,可能会导致一个桶中链表节点非常多,会影响哈希性能,因此在一定条件下需要对哈希进行增容...所以可以按照以下方式进行查找:分别计算每个哈希值对应比特位置存储是否为零,只要有一个为零,代表该元素一定不在哈希中,否则可能在哈希中 注意:布隆过滤器如果说某个元素不存在时,该元素一定不存在,如果该元素存在时

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侃侃哈希

说到哈希,相信初通数据结构的人士应该耳熟能详,其相关结构细节虽然并不繁复,但就快速查找数据而言,该结构优异性能表现绝对可算一枝独秀,平均情况下O(1)时间复杂度更是令人心旷神怡 :),这不,在近几天编写一个简短程序中...,我自己便遇到了需要使用哈希情况,由于自己惯于使用MinGW,其中STL(SGI版本)刚好提供了一个优雅哈希模板实现,名曰hashtable,并在此基础之上进一步构建起了hash_map、hash_multimap...、hash_set以及hash_multiset,正好与标准模板库中map与set容器一一对应,此番作为的确大快人心,可惜是,作为SGI单独扩展模块,哈希表现今仍然不在C++标准之列,这不能不令人扼腕叹息...既然需要编写一个ADT,那么就先让我做一个最简单哈希设计,首先哈希函数,以及哈希键值函数,感觉应该以模板参数提供,以此来增加灵活性,具体的当以仿函数(函数对象)形式实现,而原程序中则应该提供针对部分常用类型仿函数实现...然后便是冲突处理,对于哈希值相同元素,我本想采用简单一次线性探测方式,但经过后来几番实践,发现线性探测实现方式会引发很多问题,其中对于探测失败处理尤为恼人,建立公共溢出区或是将原哈希增长等处理感觉都不是很清晰

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