哈希表相关知识
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哈希表（Hash Table），也叫散列表，是一种根据关键码值（Key value）而直接进行访问的数据结构。
一、基本原理
1. 哈希函数：
• 哈希表通过一个特定的哈希函数，将关键码映射到表中的一个位置。这个位置被称为哈希地址或哈希值。
• 例如，一个简单的哈希函数可以是取关键码的模运算，如对于关键码为整数的情况，哈希函数hash(key) = key % table_size，其中table_size是哈希表的大小。
2. 冲突解决：
• 由于不同的关键码可能会映射到相同的哈希地址，这就会产生冲突。解决冲突的方法有多种，常见的有开放寻址法和链地址法。
• 开放寻址法是当发生冲突时，通过探测哈希表中的其他位置来寻找空闲位置存放元素。例如线性探测，当发生冲突时，依次检查下一个位置，直到找到空闲位置。
• 链地址法是在每个哈希地址处维护一个链表，所有映射到该地址的元素都存储在这个链表中。
二、特点与优势
1. 快速查找：
• 哈希表的查找操作非常高效，平均时间复杂度可以接近 O(1)。只要给定关键码，通过哈希函数计算出哈希地址，就可以直接访问相应的位置。
• 这使得哈希表在需要快速查找、插入和删除操作的场景中非常有用，比如数据库索引、缓存系统等。
2. 灵活性：
• 哈希表可以存储不同类型的关键码和值，只要能够为这些关键码定义合适的哈希函数。
• 它可以适应动态变化的数据集合，能够方便地进行插入和删除操作。
三、应用场景
1. 数据库索引：
• 在数据库系统中，哈希表可以用于构建索引，加快数据的查找速度。例如，对于一个存储学生信息的数据库表，可以根据学生的学号作为关键码，通过哈希函数将学号映射到哈希表中的位置，快速定位到相应的学生记录。
2. 缓存系统：
• 缓存系统通常使用哈希表来存储最近访问的数据项，以便快速响应后续的请求。当需要访问一个数据项时，首先在缓存中查找，如果找到则直接返回，否则从数据源获取并放入缓存中。
3. 编程语言中的数据结构实现：
• 许多编程语言的内部实现中都使用了哈希表，例如 C++的std::unordered_map和std::unordered_set、Java 的HashMap和HashSet等。这些数据结构提供了高效的键值对存储和查找功能，方便程序员在开发中使用。
在 Java 中，有多种与哈希相关的数据结构。
一、HashMap
1. 基本概念：
• HashMap是 Java 中常用的一种基于哈希表实现的键值对存储结构。它允许存储键值对<K, V>，其中键K必须是唯一的，通过键可以快速地查找对应的值V。
• 例如：HashMap<String, Integer> map = new HashMap<>(); 创建了一个键为String类型、值为Integer类型的HashMap。
2. 工作原理：
• HashMap使用哈希函数将键映射到内部数组的索引位置。当插入一个键值对时，首先计算键的哈希值，然后根据哈希值确定在内部数组中的存储位置。
• 如果多个键的哈希值相同，就会发生冲突。HashMap通过链地址法解决冲突，即在每个索引位置上维护一个链表或红黑树（当链表长度超过一定阈值时会转换为红黑树），存储具有相同哈希值的键值对。
3. 特点与优势：
• 快速查找和插入：平均情况下，查找、插入和删除操作的时间复杂度为 O(1)。
• 允许键值为空：HashMap允许键和值为null，但只能有一个键为null，可以有多个值为null。
• 动态调整大小：随着存储的键值对数量增加，HashMap会自动调整内部数组的大小，以保持高效的性能。
一、HashMap 常用方法：
1. put(K key, V value)：将指定的键值对添加到映射中。
• 例如：map.put("apple", 5); 将键为“apple”，值为 5 的键值对放入 HashMap 中。
2. get(Object key)：返回指定键所映射的值。
• 例如：int value = map.get("apple"); 获取键为“apple”的值。
3. remove(Object key)：从映射中移除指定键的键值对。
• 例如：map.remove("apple"); 移除键为“apple”的键值对。
4. size()：返回映射中的键值对数量。
• 例如：int size = map.size(); 获取 HashMap 的大小。
5. containsKey(Object key)：判断映射中是否包含指定的键。
• 例如：boolean hasKey = map.containsKey("apple"); 判断是否存在键为“apple”的键值对。
二、HashSet
1. 基本概念：
• HashSet是一种集合数据结构，它基于哈希表实现，不允许存储重复的元素。
• 例如：HashSet<String> set = new HashSet<>(); 创建了一个存储String类型元素的HashSet。
2. 工作原理：
• HashSet内部使用HashMap来存储元素，将元素作为键，而值则是一个固定的占位对象（如Object类型的常量）。
• 当向HashSet中添加元素时，实际上是将元素作为键添加到内部的HashMap中。由于HashMap不允许重复的键，所以HashSet也能保证不存储重复元素。
3. 特点与优势：
• 快速查找和添加：与HashMap类似，具有快速的查找和添加操作性能。
• 不允许重复元素：确保集合中每个元素都是唯一的，适合需要去重的场景。
二、HashSet 常用方法：
1. add(E e)：将指定的元素添加到集合中。
• 例如：set.add("apple"); 将“apple”添加到 HashSet 中。
2. remove(Object o)：从集合中移除指定的元素。
• 例如：set.remove("apple"); 移除“apple”元素。
3. size()：返回集合中的元素数量。
• 例如：int size = set.size(); 获取 HashSet 的大小。
4. contains(Object o)：判断集合中是否包含指定的元素。
• 例如：boolean hasElement = set.contains("apple"); 判断是否存在“apple”元素。
三、哈希在 Java 中的重要性
1. 提高性能：
• 在处理大量数据时，哈希结构能够快速地进行查找、插入和删除操作，大大提高了程序的性能。例如，在处理用户信息管理系统中，使用HashMap存储用户 ID 和用户对象的映射，可以快速根据用户 ID 查找用户信息。
2. 方便的数据管理：
• 哈希结构提供了一种方便的方式来管理和组织数据。通过键值对的形式，可以根据特定的键快速访问对应的值，使得数据的存储和检索更加高效和灵活。
• 例如，在一个电商系统中，可以使用HashMap存储商品的 SKU（库存单位）和商品信息的映射，方便根据 SKU 查找商品的详细信息。
在 Java 中，哈希结构通常使用 HashMap、HashSet 等集合类实现。以下是一些常用方法：
在 C++ 中，有多种与哈希相关的数据结构。
集合
| 集合 | 底层实现 | 是否有序 | 数值是否可以重复 | 能否更改数值 | 查询效率 | 增删效率 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| std::set | 红黑树 | 有序 | 否 | 否 | O(log n) | O(log n) |
| std::multiset | 红黑树 | 有序 | 是 | 否 | O(logn) | O(logn) |
| std::unordered_set | 哈希表 | 无序 | 否 | 否 | O(1) | O(1) |
std::unordered_set底层实现为哈希表。
std::set 和std::multiset 的底层实现是红黑树，红黑树是一种平衡二叉搜索树，所以key值是有序的，但key不可以修改，改动key值会导致整棵树的错乱，所以只能删除和增加。
映射
| 映射 | 底层实现 | 是否有序 | 数值是否可以重复 | 能否更改数值 | 查询效率 | 增删效率 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| std::map | 红黑树 | key有序 | 否 | 否 | O(logn) | O(logn) |
| std::multimap | 红黑树 | key有序 | 是 | 否 | O(log n) | O(log n) |
| std::unordered_map | 哈希表 | key无序 | 否 | 否 | O(1) | O(1) |
std::unordered_map 底层实现为哈希表。
std::map 和std::multimap 的底层实现是红黑树。同理，std::map 和std::multimap 的key也是有序的。
用法
当我们要使用集合来解决哈希问题的时候，优先使用unordered_set，因为它的查询和增删效率是最优的，如果需要集合是有序的，那么就用set，如果要求不仅有序还要有重复数据的话，那么就用multiset。
在map 是一个key value 的数据结构，map中，对key是有限制，对value没有限制的，因为key的存储方式使用红黑树实现的。
哈希表使用场景
快速判断一个元素是否出现集合里时，考虑哈希法。
哈希法是牺牲了空间换取了时间，才能实现快速的查找。
原文地址：https://blog.csdn.net/2301_81718046/article/details/142535113
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