散列表学习总结

内容来自对极客时间数据结构与算法之美课程的总结；极客时间版权所有: https://time.geekbang.org/column/article/4ca189be982362cbe15145a1b586dd1b/share?code=iZfb%2FSZXA8tkVYLEdUTbeXy%2FHVCn4k4p8hkIJjxrcpI%3D&oss_token=7932ffb906392d3c

散列思想

散列表利用数组支持下标随机访问的特性，作为数组plus。.

装载因子

散列表的装载因子 = 填入表中的元素个数 / 散列表的长度
散列碰撞攻击原理：恶意攻击者输入恶意制作的数据，使得所有数据经过散列函数后都到一个桶里，如果解决冲突的办法是链表法，此时散列表就会退化成链表，查询时间复杂度急剧下降。最后有可能导致因为查询而消耗大量CPU以或线程资源，导致系统无法响应其他请求，从而达到了拒绝服务攻击的目的（DOS)；
![在这里插入图片描述](https://img-blog.csdnimg.cn/20200322165332214.png?x-oss-process=image/watermark,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk,shadow_10,text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80MDUyMjkwOQ==,size_16,color_FFFFFF,t_70

当散列表的装载因子超过某个阈值时，要进行扩容。装载因子的阈值设置要权衡时间、空间复杂度。如果内存空间不紧张，对执行效率要求很高，可以降低负载阈值；相反，如果内存空间紧张，对执行效率要求不高，可以增加负载因子的值，甚至可以大于一。

扩容

避免低效地扩容当装载因子已经达到阈值时，需要先进行扩容，再插入数据。扩容分为两步，一是申请空间，二是搬移数据。一次性扩容耗时过多，我们可以将搬移数据穿插在插入过程中，分批完成。当新数据插入时，我们将新数据插入到新的散列表中，并且从老的散列表中取一个数据放入到新的散列表。重复多次后旧散列表中的数据就一点点全部搬到新散列表中了。查找时，先在新的散列表中查找，再在旧的散列表中查找。
java中LinkedHashMap采用了链表解决冲突，ThreadLocalMap是通过线性探测的开放寻址法来解决冲突。

**

开放寻址法*

*线性探测和平方探测等等
*

优点

*数据存储在数组中，可以有效地利用CPU缓存加快查询速度
序列化比较容易；

缺点

删除数据时麻烦，需要做标记；所有数据都存在一个数组，冲突代价更高因此，装载银子不能过大，所以比较浪费内存空间

总结
数据量较小、装载因子小时适合采用开放寻址法。

链表法

优点

内存利用率高 。因为需要就创建，开放寻址需要提前申请好。（也就是链表的优点）
对大装载因子的容忍度跟高。开放寻址法只适用于装载因子小于1的情况。接近1时都可能会有大量的散列冲突，导致大量的探测、再散列等。而链表法，只要散列函数的值随机均匀，即便是装载因子编程10，也只是链表变长，查找效率即使下降，也比顺序查找快。

缺点

事实上指针的存储时比较消耗内存的。再者，链表中的结点零散分布在内存中，***不连续，对CPU缓存***不友好，也会影响执行效率。
不过如果是大对象，对象远大于指针（4个字节或者8个字节的大小），那链表中指针的内存消耗就可以忽略啦。

优化
链表法中的链表可以替换为其他的高效的数据结构，比如跳表、红黑树。这样即便所有数据都散列到一个坐标下，最终退化的散列表的查找时间也不过是O(logn)。这个优化可以抵御散列碰撞攻击。

总结
链表法适合存储大对象、大数据量的散列表，比起开放寻址法，它更加灵活，支持更多的优化策略。

工业级散列表举例

HashMap

初始大小
默认是16，可以修改初始值大小
装载因子和动态扩容
阈值默认0.75，超过0.75*capacity时，启动自动扩容，每次扩容两倍。
散列解决冲突的办法
底层时链表法，jdk1.8之后引入了红黑树，当链表长度>8时，链表转换为红黑树。还可利用红黑树快速增删改查的特点，提高HashMap的性能。当红黑树结点个数小于8时，红黑树又会转化为链表。CAUSE红黑树在节点数量较小时维护平衡，比起链表，性能优势并不明显。
** 散列函数**

int hash(Object key) {
     
    int h = key.hashCode()；
    return (h ^ (h >>> 16)) & (capicity -1); //capicity 表示散列表的大小
}

public int hashCode() {
     
  int var1 = this.hash;
  if(var1 == 0 && this.value.length > 0) {
     
    char[] var2 = this.value;
    for(int var3 = 0; var3 < this.value.length; ++var3) {
     
      var1 = 31 * var1 + var2[var3];
    }
    this.hash = var1;
  }
  return var1;
}

总结

工业级散列表特性：

• 支持快速查询，插入，删除操作

• 内存占用合理，不能浪费过多的内存空间

• 性能稳定，极端情况下，散列表的性能也不会退化到无法接受的情况
  如何实现

• 设计一个合适的散列函数

• 设置一个合理的装载因子阈值，并设计动态扩容策略 （随着数据的不断增加动态扩容是不可避免地）

• 选择合适的散列冲突的解决办法

散列表与链表好兄弟

• hnext?
• 3,插入后为啥么把原来的删除了？

散列表的应用

负载均衡

实现一个绘画粘滞的负载均衡（session sticky)的负载均衡算法呢？需要再同一个客户端，在一次会话中的所有请求都路由到同一服务器上。
通常是维护一张映射关系表，客户端IP或者会话ID与服务器编号的映射关系。

缺点

• 客户端很多时，映射表可能会很大，比较浪费内存空间。
• 客户端下线、上线、服务器扩容、缩容都会导致映射失效，这样维护映射表的成本就会很大

解决办法
借助哈希算法，对客户端IP地址或者绘画ID计算哈希值，将取得的哈希值与服务器列表的大小进行取模运算，最终得到的值就是应该被路由到的服务器编号。这样，同一个ip,就会对应同一个服务器编号。

数据分片

1. 对于支持动态扩容的散列表，插入操作的时间复杂度是多少呢？
2. url 假设有10万条URL访问日志，如何按照访问次数给URL排序？
3. 有两个字符串数组，每个数组大约有10万条字符串，如何快速找出两个数组中相同的字符串？
4. MapReduce
5. 熟悉的编程语言中，哪些数据类型底层是基于散列表实现的？散列函数是如何设计的？散列冲突是通过哪种方法解决的？是否支持动态扩容呢？

2一第一个字符串数组构建散列表，key为字符串，value为出现次数。再遍历第二个字符串数组，以字符串为key在散列表中查找，如果value大于0，说明存在相同的字符串，时间复杂度O(N).