哈希函数的运算结果是哈希值竞猜，如果两个哈希值相同的话，那这两个输入值的微盘结果极大可能会是多国语言相同的，也有一部分可能是大富不同的，这一部分的情况就叫做幸运哈希竞猜碰撞。...反之如果两个哈希值是不相同的，那么这两个散列值的原始输入一定是不相同的。对于一个数据块，哪怕只改动一点，那这个哈希值的改动都会非常大，这就是抗篡改能力。...哈希函数又称为散列函数/散列算法，散列函数会把消息或者数据压缩成摘要，让数据量变小使数据的格式可以固定下来，这是一种从任何一种数据中创建小的数字“指纹”的方法，好的散列函数在输入中很少会出现散列冲突。 ...散列表就是散列函数的一个主要应用，会使散列表能够快速的按照关键字来查询数据记录。...散列值的空间通常远小于输入的空间，不同的输入数据会散列成相同的输出数据。 当通过散列算法计算散列值时，整个过程是具有不可篡改、不可逆的性质的，所以散列算法也被广泛运用与加密技术上。
在这种情况下，我们需要创建一个大小为m的散列表，其中每个槽位包含一个链表，用于存储具有相同哈希值的关键字。这样，在查找关键字时，我们只需要遍历相应槽位的链表，直到找到目标关键字或链表结束。...为了实现这个功能，我们可以使用以下步骤： 1.计算每个关键字的哈希值，并将其映射到散列表的槽位上。 2.将具有相同哈希值的关键字添加到相应槽位的链表中。...但是，由于散列函数的冲突问题，有可能两个或多个关键字被散列到相同的槽位中，此时就需要使用链接法将这些关键字链接在一起。...如果我们简单地将具有相同散列值的关键字链接在一起，那么这个槽位上的链表长度可能会非常长，导致查找时间复杂度为O(链表长度)。...在这里插入图片描述 chatgpt： 在链接法散列中，每个槽位都是一个链表，存储与该槽位散列到相同位置的关键字。
如 果从多个属性中采样出能具有平均分布的hashCode的属性，这是一个性能和多样性相矛盾的地方，如果所有属性都参与散列，当然hashCode的多样 性将大大提高，但牺牲了性能，而如果只能少量的属性采样散列...如果对象的hashCode()值可以基于其状态进行更改，那么当使用这类对象作为基于散列的集 合中的关键字时我们必须注意，确保当它们用于作为散列关键字时，我们并不允许更改它们的状态。...所有基于散列的集合假设，当对象的散列值用于作为集合中的关 键字时它不会改变。如果当关键字在集合中时它的散列代码被更改，那么将产生一些不可预测和容易混淆的结果。...无 定义的散列操作。虽然某些类，如String和List，定义了将其Element的散列值结合到一个散列值中使用的散列算法，但语言规范不定义将多个对 象的散列值结合到新散列值中的任何批准的方法。...结束语 通 过统一定义equals()和hashCode()，您可以提升类作为基于散列的集合中的关键字的使用性。
那么在表中查找具有给定关键字的元素时，如何利用各元素的散列值呢? 文心一言： 在Go语言中，你可以通过使用一个哈希表来存储关键字的散列值，并在查找具有给定关键字的元素时使用这些散列值。...然后，在添加时，我们将新节点添加到链表的末尾。在查找时，我们从链表头部开始遍历，直到找到具有相同哈希值和关键字的节点或遍历完整个链表。...将h(k)和节点节点存入哈希表中，其中h(k)作为键，节点节点作为值。 4. 再次遍历链表，对于每个节点，在哈希表中查找是否存在具有相同散列值的节点。...哈希表的键可以是元素的散列值，值可以是链表的节点。 2.然后，在查找过程中，计算给定关键字的散列值。将散列值作为哈希表的键进行查找。 3.如果找到对应的键，说明找到了具有给定关键字的元素。...map 类型是一种键值对的集合，其中每个键都是唯一的，且可以快速地根据键来查找对应的值。 为了将关键字和散列值结合起来作为键，可以定义一个结构体来表示链表中的元素，结构体中包含关键字和散列值两个字段。
因没有覆盖 hashCode ,容易违反上面第二条的约定，即相等的对象必须拥有相同的 hashCode 散列值 根据类的 equals 方法，两个截然不同的实例在逻辑上有可能是相等的。...因为它确保了相等的对象总是具有同样的散列码。但是它也极为恶劣，因为每个对象都具有相同的散列码。因此，多个具有相同散列码的 HashMap 就会彼此连在一起形成链表。...理想情况下，散列函数应该把集合中不相等的实例均匀地分布到所有可能的 int 值上。...对象中剩下的每一个关键域 f 都完成以下步骤： 为该域计算 int 类型的散列码 c： 按照 下面的公式，把散列码 c 合并到 result 中。...返回result 写完了之后，还要进行验证，相等的实例是否具有相同的散列码，可以把上述解决办法用到 PhoneNumber 中 @Override public int hashCode() { int
equals方法所在的那个类，但有时也是该类实现的某个接口，比如Set、List等集合） 把参数转换为正确的类型 对于该类中的每个关键字段，检查参数中的字段是否与该对象中对应的字段相匹配，对于既不是float...如果不这样做，会导致该类无法与所有基于散列的集合一起正常运作。...如果两个对象的根据equals方法比较结果是相等的，那么调用任意一个对象的hashCode方法都必须产生相同的结果 如果两个对象根据equals方法比较结果不想等，那么调用这两个对象的hashCode方法可以产生相同或者不同的整数结果...(f)计算散列码 按照result = 31 * result + c（第二步计算的散列码）合并到result中并返回 验证自己的hashCode方法 使用非0初始值的原因是让域初始值为0的那些域可以影响到散列值...，如果使用0那么散列值不会再受这些域的影响，从而增加Hash冲突的可能性，从而降低了散列表的性能 31是一个奇素数，在Java中如果两个比较大的数相乘则会发生移除，31并不算一个比较大的数，其次选用31
区块哈希并不包含在区块的数据结构中，在区块传输时就不会存在，也不会作为设备中区块链的一部分保存到节点的持久储存中，实际上区块哈希只是节点从网络接收到区块时自己去计算的，区块哈希可以作为块元数据的一部分储存在单独的数据库中没用雨索引和从磁盘中快速访问...数字分析法：就是找出数字的规律，尽可能利用这些数据来构造冲突几率较低的散列地址 2. 随机数法：一般是用于关键字长度不同的方面，选择一随机函数，取关键字的随机值作为散列地址。 3. ...直接寻址法：指取关键字或者取关键字的某个线性函数值为散列地址。 4. 除留余数法：不仅可以对关键字直接取模，也可以在折叠、平方取中等方面运算之后取模。 5. ...折叠法：将关键字分割成位数相同的几部分，最后一部分位数可以不相同，然后取这几部分的叠加再去除进位作为散列地址。 6. 平方取中法：取关键字平方后的中间几位作为散列地址。...如果两个散列值相同，则两个输入值可能相同，但不能绝对确定它们是否必须相等，而且还存在散列冲突的可能性也称为哈希碰撞。输入一些数据来计算散列值，然后部分更改输入值。
所谓冲突，即两个元素通过散列函数H得到的地址相同，那么这两个元素称为“同义词”。这类似于70个人去一个有100个椅子的饭店吃饭。散列函数的计算结果是一个存储单位地址，每个存储单位称为“桶”。...常用的构造散列函数的方法 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： 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。...折叠法：将关键字分割成位数相同的几部分，最后一部分位数可以不同，然后取这几部分的叠加和（去除进位）作为散列地址。...随机数法：选择一随机函数，取关键字的随机值作为散列地址，通常用于关键字长度不同的场合。 除留余数法：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。...所以， Java对于eqauls方法和hashCode方法是这样规定的： 1、如果两个对象相同，那么它们的hashCode值一定要相同； 2、如果两个对象的hashCode相同，它们并不一定相同；上面说的对象相同指的是用
需要注意的是在实际应用中，不能保证被查找的数据集中各元素的关键字互不相同，所以可将二叉排序树定义中 BST 性质⑴ 里的“小于”改为“大于等于”，或将 BST性质(2)里的“大于”改为“小于等于”，甚至可同时修改这两个性质...具有相同函数值的关键字对该散列函数来说称作同义词，key1与key2互称为同义词。...从上述线性探测法处理的过程中可以看到一个现象：当表中 i, i+1, i+2 位置上已填有记录时，下一个散列地址为i、i+ I 、i+2和i+3 的记录都将填入i+3 的位置，这种在处理冲突过程中发生的两个第一个散列地址不同的记录争夺同一个后继散列地址的现象称作...缺点也很显然：不能保证一定找到不发生冲突的地址。 3.2、链地址法 链地址法的基本思想是：把具有相同散列地址的记录放在同一个单链表中，称为同义词链表。...但一般情况下认为：凡是 ＂均匀的＂散列函数，对同一组随机的关键字，产生冲突的可能性相同，假如所设定的散列函数是 ＂均匀"的，则影响平均查找长度的因素只有两个—一处理冲突的方法和装填因子 α。
这样，当不同的关键字通过同一散列函数计算散列地址时，就可能出现具有相同散列地址的情况，若该地址中已经存入了一个元素，则具有相同散列地址的其他元素就无法直接存入进去，从而引起冲突，通常把这种具有不同关键字而具有相同散列地址的元素称为...根据关键字的结构和分布不同，可构造出与之适应的各不相同的散列函数，下面介绍较常用的几种，其中又以介绍除留余数发为主。在下面的讨论中，假定关键字均为整型数，若不是则要设法把它转换为整型数后再进行运算。...一个数平方后的中间几位和原数据中的每一位都有关。从而可知，有平方取中法得到的散列地址同关键字的每一位都有关，使得散列地址具有较好的分散性。...（3）双散列函数探查法 这种方法使用两个散列函数h1和h2，其中，h1和前面的h（k）一样，以关键字为自变量，产生一个0至m-1之间的数作为散列地址；h2也以关键字为自变量，产生一个1至m...另外，对于采用线性探查法的数组存储类，若从所求得的散列地址为起点开始，顺序探查一周（即所有m个地址位置）后仍没有遇到插入位置，则表明散列表已满，应调用一个专门的重建散列表的算法，扩大散列空间，并将原有元素重新散列到新散列表中
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散列（哈希）表，散列是应用非常广泛的数据结构，在我们的刷题过程中，散列表的出场率特别高。...我们的目的只有一个，提供一个散列函数将关键字合理的分配到散列表的各位置。这里我们提到了一种新的方式抽取，这也是在散列函数中经常用到的手段。...优点：事先不需要知道关键字情况 应用场景：适合关键字位数较多的情况 除法散列法 在用来设计散列函数的除法散列法中，通过取 key 除以 p 的余数，将关键字映射到 p 个槽中的某一个上...优点：计算效率高，灵活 应用场景：不知道关键字分布情况 乘法散列法 构造散列函数的乘法散列法主要包含两个步骤 用关键字 k 乘上常数 A(0 < A < 1)，并提取 k A 的小数部分 用 m 乘以这个值...2.处理冲突的方法 相同关键字，相同散列函数，不同处理冲突方式，会使平均查找长度不同，比如我们线性探测有时会堆积，则不如二次探测法好，因为链地址法处理冲突时不会产生任何堆积，因而具有最佳的平均查找性能
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散列（哈希）表，散列是应用非常广泛的数据结构，在我们的刷题过程中，散列表的出场率特别高。...我们的目的只有一个，提供一个散列函数将关键字合理的分配到散列表的各位置。这里我们提到了一种新的方式抽取，这也是在散列函数中经常用到的手段。 ?...优点：事先不需要知道关键字情况 应用场景：适合关键字位数较多的情况 除法散列法 在用来设计散列函数的除法散列法中，通过取 key 除以 p 的余数，将关键字映射到 p 个槽中的某一个上...优点：计算效率高，灵活 应用场景：不知道关键字分布情况 乘法散列法 构造散列函数的乘法散列法主要包含两个步骤 用关键字 k 乘上常数 A(0 < A < 1)，并提取 k A 的小数部分 用 m 乘以这个值...2.处理冲突的方法 相同关键字，相同散列函数，不同处理冲突方式，会使平均查找长度不同，比如我们线性探测有时会堆积，则不如二次探测法好，因为链地址法处理冲突时不会产生任何堆积，因而具有最佳的平均查找性能
这个程序中，我们使用了一个二维数组table来表示散列表。数组的每个元素都是一个包含两个整数的数组，第一个元素存储关键字，第二个元素存储地址。如果一个槽位是空的，那么我们就将其设置为-1。...在 get 函数中，我们首先计算要查找的键的索引，并遍历该索引对应的节点，直到找到具有相同键值的节点或者遍历到链表的末尾。如果找到了具有相同键值的节点，则返回其对应的值。...首先，创建一个具有 9 个槽位的散列表，使用散列函数 h(k) = k mod 9。 1.插入关键字 5： • 由散列函数计算得到槽位索引：h(5) = 5 mod 9 = 5。...每个槽位存储一个链表，相同散列值的关键字会按顺序添加到链表中。...在这里插入图片描述 在这里插入图片描述 chatgpt： 根据给定的散列函数 h(k) = k mod 9，我们可以将关键字插入到槽位中。
所以散列技术就是： 存储位置=f（关键字） 不管是记录的存储还是查找，都用这种方法 散列技术具有很高的效率，但是使用起来有一些限制。...如1个关键字对应多个记录的情况(比如在一个学校的学生中按性别查找，则对应太多的记录)，此外散列技术同样不适合于范围查找和排序等操作。...一、散列函数的构造 在设计散了函数的时候主要考虑两个原则： (1)计算效率高：散列的优点就是高效，如果通过关键字计算地址的时间比其他查找方法比较用的时间还长，那么要它还有何用呢？...此法比较适合不知道关键字分布，而位数又不是很大的情况。 (4)折叠法：将关键字分割成位数相同的几部分，最后一部分位数可以不同，然后取这几部分的叠加和（去除进位）作为散列地址。...== (2)再散列法：事先准备多个散列函数，如果用一种函数产生冲突后，立马换另一中计算，如此循环，直到找到。
这种转换是一种压缩映射，也就是，散列值的空间通常远小于输入的空间，不同的输入可能会散列成相同的输出，所以不可能从散列值来唯一的确定输入值。...称这个对应关系f为散列函数(Hash function)，按这个思想建立的表为散列表。 对不同的关键字可能得到同一散列地址，即key1≠key2，而f(key1)=f(key2)，这种现象称碰撞。...具有相同函数值的关键字对该散列函数来说称做同义词。...综上所述，根据散列函数H(key)和处理冲突的方法将一组关键字映象到一个有限的连续的地址集(区间)上，并以关键字在地址集中的"象"作为记录在表中的存储位置，这种表便称为散列表，这一映象过程称为散列造表或散列...若对于关键字集合中的任一个关键字，经散列函数映象到地址集合中任何一个地址的概率是相等的，则称此类散列函数为均匀散列函数(Uniform Hash function)，这就是使关键字经过散列函数得到一个"
实际上这里就用到了散列的思想。本文重在介绍散列的思想以及散列需要考虑的问题。 散列表（哈希表） 理想散列表（哈希表）是一个包含关键字的具有固定大小的数组，它能够以常数时间执行插入，删除和查找操作。...每个关键字被映射到0到数组大小N-1范围，并且放到合适的位置，这个映射规则就叫散列函数 理想情况下，两个不同的关键字映射到不同的单元，然而由于数组单元有限，关键字范围可能远超数组单元，因此就会出现两个关键字散列到同一个值得时候...： 拉链法 开放定址法 再散列 … 拉链法 分离链接法的做法是将同一个值的关键字保存在同一个表中。...再散列 我们前面也说到，散列表可以认为是具有固定大小的数组，那么如果插入新的数据时散列表已满，或者散列表所剩容量不多该怎么办？...这个时候就需要再散列，常见做法是，建立一个是原来两倍大小的散列表，将原来表中的关键字重新散列到新表中。 散列表的应用 散列表应用很广泛。例如做文件校验或数字签名。当然还有快速查询功能的实现。
总之，现实中，应该视不同的情况采用不同的散列函数，这里只能给出一些考虑的因素来提供参考： （1）计算散列地址所需的时间 （2）关键字的长度； （3）散列表的长度； （4）关键字的分布情况...综合以上等因素，才能决策选择哪种散列函数更合适。 处理散列冲突的方法 在理想的情况下，每一个关键字，通过散列函数计算出来的地址都是不一样的，可现实中，这只是一个理想。...市场会碰到两个关键字key1 != key2，但是却有f(key1) = f(key2)，这种现象称为冲突。...（1）散列函数是否均匀 散列函数的好坏直接影响着出现冲突的频繁程度，但是，不同的散列函数对同一组随机的关键字，产生冲突的可能性是相同的（为什么？？），因此，可以不考虑它对平均查找长度的影响。...（2）处理冲突的方法 相同的关键字、相同的散列函数，但处理冲突的方法不同，会使得平均查找长度不同。
2.哈希冲突 对于两个数据元素的关键字 k_i 和 k_j (i != j) ，有 k_i !...把具有不同关键码而具有相同哈希地址的数据元素称为 “ 同义词 ” 。 发生哈希冲突该如何处理呢？ 3.哈希函数 引起哈希冲突的一个原因可能是： 哈希函数设计不够合理 。...例如： 假设要存储某家公司员工登记表，如果用手机号作为关键字，那么极有可能前 7 位都是 相同的，那么我们可以选择后面的四位作为散列地址，如果这样的抽取工作还容易出现 冲突，还可以对抽取出来的数字进行反转...---- 三、开散列 1.开散列概念 开散列法又叫链地址法( 开链法 )，首先对关键码集合用散列函数计算散列地址，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，各个桶中的元素通过一个单链表链...插入: 如果有效数据个数和表大小相同的时候，需要扩容。重新创建节点插入的方法十分浪费空间，我们可以服用旧表的节点。获取对应的位置后插入节点到新表中。
U 较大特别大时，内存中已经无法容下一个散列表，此时应该对关键字进行函数计算，例如除余，将所有关键字依照余数分类。...乘法散列表的哈希函数为 将关键字乘上一个常数 A，然后取小数部分，乘上 m，最后向下取整 哈希冲突 如果存在不相同的元素 k1,k2，使得 h(k1) == h(k2)，则这两个元素会被映射到散列表的同一个地址...，此时称为哈希冲突 开放寻址法 在开放寻址法中，如果需要往散列表中插入一个新的元素，则需要用一种方法按顺序探查散列表，直到找到一个空槽来存放新元素。...因为如果它存在的话，那么它应该会在当前空槽的位置 散列函数的扩展 为了解决冲突问题，需要对散列函数进行扩展，将探查次数作为自变量加入到原散列函数中 即在原扩展函数的基础上，引入了探查次数，当第一次探查时...== h(k2)，那么后序的探查顺序也会完全一致，这会造成轻度的集群，称为“二次集群” 双重散列 双重散列使用两个哈希函数来防止出现集群 这样的好处是难以出现不同的 k 值对应相同的槽位，也就避免了集群的出现
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