什么是哈希开放寻址法?
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。
审核编辑:符乾江
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