一文搞定哈希(六种构建、四种冲突解决方法、查找算法总结)
写在前面：博主是一位普普通通的19届双非软工在读生，平时最大的爱好就是听听歌，逛逛B站。博主很喜欢的一句话
花开堪折直须折，莫待无花空折枝：博主的理解是头一次为人，就应该做自己想做的事，做自己不后悔的事，做自己以后不会留有遗憾的事，做自己觉得有意义的事，不浪费这大好的青春年华。博主写博客目的是记录所学到的知识并方便自己复习，在记录知识的同时获得部分浏览量，得到更多人的认可，满足小小的成就感，同时在写博客的途中结交更多志同道合的朋友，让自己在技术的路上并不孤单。
目录:
1.哈希表的构建
2.哈希函数的构造
直接定址法
数字分析法
平方取中法
折叠法
除留余数法
随机数法
哈希函数的选择
3.哈希冲突的解决方法
开放地址法
再哈希法
链地址法
建立一个公共溢出区
4.哈希查找算法
哈希查找算法思想
哈希查找算法开放地址法(C语言完整代码实现)
5.哈希查找效率分析
1.哈希表的构建
哈希表可以通过关键字直接找到数据的存储位置，不需要进行任何的比较，其查找的效率相较于前面所介绍的查找算法是更高的
在初中的数学课本中学习过函数的相关知识，给定一个 x，通过一个数学公式，只需要将 x 的值带入公式就可以求出一个新的值 y。哈希表的建立同函数类似，把函数中的 x 用查找记录时使用的关键字来代替，然后将关键字的值带入一个精心设计的公式中，就可以求出一个值，用这个值来表示记录存储的哈希地址即：
数据的哈希地址=f（关键字的值）
哈希地址只是表示在查找表中的存储位置，而不是实际的物理存储位置。f（）是一个函数，通过这个函数可以快速求出该关键字对应的的数据的哈希地址，称之为“哈希函数”。
例如，这里有一个电话簿（查找表），电话簿中有 4 个人的联系方式：
张三 13912345678
李四 15823457890
王五 13409872338
赵六 13805834722
假如想查找李四的电话号码，对于一般的查找方式最先想到的是从头遍历，一一比较。而如果将电话簿构建成一张哈希表，可以直接通过名字“李四”直接找到电话号码在表中的位置。
在构建哈希表时，最重要的是哈希函数的设计。例如设计电话簿案例中的哈希函数为：每个名字的姓的首字母的 ASCII 值即为对应的电话号码的存储位置。这时会发现，张三和赵六两个关键字的姓的首字母都是 Z ，最终求出的电话号码的存储位置相同，这种现象称为冲突。在设计哈希函数时，要尽量地避免冲突现象的发生。
对于哈希表而言，冲突只能尽可能地少，无法完全避免。
2.哈希函数的构建
常用的哈希函数的构造方法有 6 种：
直接定址法、数字分析法、平方取中法、折叠法、除留余数法和随机数法。
2.1直接地址法
其哈希函数为一次函数，即以下两种形式：
H（key）= key 或者 H（key）=a * key + b
其中 H（key）表示关键字为 key 对应的哈希地址，a 和 b 都为常数。
例如有一个从 1 岁到 100 岁的人口数字统计表，如下图所示：
假设其哈希函数为第一种形式，其关键字的值表示最终的存储位置。若需要查找年龄为 25 岁的人口数量，将年龄 25 带入哈希函数中，直接求得其对应的哈希地址为 25（求得的哈希地址表示该记录的位置在查找表的第 25 位）。
2.2数字分析法
如果关键字由多位字符或者数字组成，就可以考虑抽取其中的 2 位或者多位作为该关键字对应的哈希地址，在取法上尽量选择变化较多的位，避免冲突发生。
例如下表中列举的是一部分关键字，每个关键字都是有 8 位十进制数组成：
通过分析关键字的构成，很明显可以看到关键字的第 1 位和第 2 位都是固定不变的，而第 3 位不是数字 3 就是 4，最后一位只可能取 2、7 和 5，只有中间的 4 位其取值近似随机，所以为了避免冲突，可以从 4 位中任意选取 2 位作为其哈希地址。
2.3平方取中法
是对关键字做平方操作，取中间得几位作为哈希地址。此方法也是比较常用的构造哈希函数的方法。
例如关键字序列为{421，423，436}，对各个关键字进行平方后的结果为{177241，178929，190096}，则可以取中间的两位{72，89，00}作为其哈希地址。
2.4折叠法
是将关键字分割成位数相同的几部分（最后一部分的位数可以不同），然后取这几部分的叠加和（舍去进位）作为哈希地址。此方法适合关键字位数较多的情况。
例如，在图书馆中图书都是以一个 10 位的十进制数字为关键字进行编号的，若对其查找表建立哈希表时，就可以使用折叠法。
若某书的编号为：0-442-20586-4，分割方式如下图中所示，在对其进行折叠时有两种方式：一种是移位折叠，另一种是间界折叠：
- 移位折叠是将分割后的每一小部分，按照其最低位进行对齐，然后相加,如图a
- 间界折叠是从一端向另一端沿分割线来回折叠，如图 b
2.5除留余数法
若已知整个哈希表的最大长度 m，可以取一个不大于 m 的数 p，然后对该关键字 key 做取余运算，即：
H（key）= key % p。
在此方法中，对于 p 的取值非常重要，由经验得知 p 可以为不大于 m 的质数或者不包含小于 20 的质因数的合数。
2.6随机数法
是取关键字的一个随机函数值作为它的哈希地址，即：H（key）=random（key），此方法适用于关键字长度不等的情况。
这里的随机函数其实是伪随机函数，随机函数是即使每次给定的 key 相同，但是 H（key）都是不同；而伪随机函数正好相反，每个 key 都对应的是固定的 H（key）
2.7构建哈希表的选择规则
- 关键字的长度。如果长度不等，就选用随机数法。如果关键字位数较多，就选用折叠法或者数字
- 分析法；反之如果位数较短，可以考虑平方取中法；
- 哈希表的大小。如果大小已知，可以选用除留余数法；
- 关键字的分布情况；
- 查找表的查找频率；
- 计算哈希函数所需的时间（包括硬件指令的因素）
3.哈希冲突的解决方法
3.1开放定址法
H（key）=（H（key）+ d）MOD m（其中 m 为哈希表的表长，d 为一个增量）
当得出的哈希地址产生冲突时，选取以下 3 种方法中的一种获取 d 的值，然后继续计算，直到计算出的哈希地址不在冲突为止，这 3 种方法为：
- 线性探测法：d=1，2，3，…，m-1
- 二次探测法：d=12，-12，22，-22，32，…
- 伪随机数探测法：d=伪随机数
例如，在长度为 11 的哈希表中已填写好 17、60 和 29 这 3 个数据（如图 （a） 所示），其中采用的哈希函数为：H（key）=key MOD 11，现有第 4 个数据 38 ，当通过哈希函数求得的哈希地址为 5，与 60 冲突，则分别采用以上 3 种方式求得插入位置如图 （b）所示：
在线性探测法中，当遇到冲突时，从发生冲突位置起，每次 +1，向右探测，直到有空闲的位置为止；二次探测法中，从发生冲突的位置起，按照 +12，-12，+22，…如此探测，直到有空闲的位置；伪随机探测，每次加上一个随机数，直到探测到空闲位置结束。
3.2再哈希法
当通过哈希函数求得的哈希地址同其他关键字产生冲突时，使用另一个哈希函数计算，直到冲突不再发生。
3.3链地址法
将所有产生冲突的关键字所对应的数据全部存储在同一个线性链表中。例如有一组关键字为{19,14,23,01,68,20,84,27,55,11,10,79}，其哈希函数为：H(key)=key MOD 13，使用链地址法所构建的哈希表如图所示：
3.4建立一个公共溢出区
建立两张表，一张为基本表，另一张为溢出表。基本表存储没有发生冲突的数据，当关键字由哈希函数生成的哈希地址产生冲突时，就将数据填入溢出表。
4.哈希查找算法
4.1哈希查找算法思想
在哈希表中进行查找的操作同哈希表的构建过程类似，其具体实现思路为：对于给定的关键字 K，将其带入哈希函数中，求得与 该关键字对应的数据的哈希地址，如果该地址中没有数据，则证明该查找表中没有存储该数据，查找失败：如果哈希地址中有数 据，就需要做进一步的证明（排除冲突的影响），找到该数据对应的关键字同 K 进行比对，如果相等，则查找成功；反之，如 果不相等，说明在构造哈希表时发生了冲突，需要根据构造表时设定的处理冲突的方法找到下一个地址，同地址中的数据进行比 对，直至遇到地址中数据为 NULL（说明查找失败），或者比对成功。
4.2哈希查找算法开放地址法(C语言完整代码实现)
#include "stdio.h"
#include "stdlib.h"
#define HASHSIZE 7 //定义散列表长为数组的长度
#define NULLKEY -1
typedef struct{
int *elem;//数据元素存储地址，动态分配数组
int count; //当前数据元素个数
}HashTable;
//对哈希表进行初始化
void Init(HashTable *hashTable){
int i;
hashTable->elem= (int *)malloc(HASHSIZE*sizeof(int));
hashTable->count=HASHSIZE;
for (i=0;i<HASHSIZE;i++){
hashTable->elem[i]=NULLKEY;
}
}
//哈希函数(除留余数法)
int Hash(int data){
return data%HASHSIZE;
}
//哈希表的插入函数，可用于构造哈希表
void Insert(HashTable *hashTable,int data){
int hashAddress=Hash(data); //求哈希地址
//发生冲突
while(hashTable->elem[hashAddress]!=NULLKEY){
//利用开放定址法解决冲突
hashAddress=(++hashAddress)%HASHSIZE;
}
hashTable->elem[hashAddress]=data;
}
//哈希表的查找算法
int Search(HashTable *hashTable,int data){
int hashAddress=Hash(data); //求哈希地址
while(hashTable->elem[hashAddress]!=data){//发生冲突
//利用开放定址法解决冲突
hashAddress=(++hashAddress)%HASHSIZE;
//如果查找到的地址中数据为 NULL，或者经过一圈的遍历回到原位置，则查找失败
if (hashTable->elem[hashAddress]==NULLKEY||hashAddress==Hash(data)){
return -1;
}
}
return hashAddress;
}
int main(){
int i,result;
HashTable hashTable;
int arr[HASHSIZE]={13,29,27,28,26,30,38};
//初始化哈希表
Init(&hashTable);
//利用插入函数构造哈希表
for (i=0;i<HASHSIZE;i++){
Insert(&hashTable,arr[i]);
}
//调用查找算法
result= Search(&hashTable,29);
if (result==-1)
printf("查找失败");
else
printf("29 在哈希表中的位置是:%d",result+1); return 0;
}
5.哈希查找效率分析
在构造哈希表的过程中，由于冲突的产生，使得哈希表的查找算法仍然会涉及到比较的过程，因此对于哈希表的查找效率仍需以 平均查找长度来衡量。
在哈希表的查找过程中需和给定值进行比较的关键字的个数取决于以下 3 个因素：
- 哈希函数：哈希函数的“好坏”取决于影响出现冲突的频繁程度。但是一般情况下，哈希函数相比于后两种的影响，可以 忽略不计。
- 处理冲突的方式：对于同一组关键字，设定相同的哈希函数，使用不同的处理冲突的方式得到的哈希表是不同的，表的平 均查找长度也不同。
- 哈希表的装填因子：在一般情况下，当处理冲突的方式相同的情况下，其平均查找长度取决于哈希表的装满程度：装的越满，插入数据时越有可能发生冲突；反之则越小。
装填因子=哈希表中数据的个数/哈希表的长度用字符 α 表示（是数学符号，而不是字符 a）。装填因子越小，表 示哈希表中空闲的位置就越多
- 用字符 α 表示（是数学符号，而不是字符 a）。装填因子越小，表 示哈希表中空闲的位置就越多
- 其查找成功的平均查找长度约为：-1/α * ln(1-α) 其查找不成功的平均查找长度约为：1/(1-α)
通过公式可以看到，哈希表的查找效率只同装填因子有关，而同哈希表中的数据的个数无关，所以在选用哈希表做查找操作时， 选择一个合适的装填因子是非常有必要的。