【学点数据结构和算法】04-散列表

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        前面已经陆陆续续写了几篇介绍数据结构的博客，包含数组，链表，栈和队列…本篇博客，我们再来学习一种有趣的数据结构——散列表。

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概念

        首先我们需要明白什么是哈希表？

哈希表（Hash table，也叫散列表），是根据关键码值(Key value)而直接进行访问的数据结构。也就是说，它通过把关键码值映射到表中一个位置来访问记录，以加快查找的速度。这个映射函数叫做散列函数，存放记录的数组叫做散列表。

        只要给出一个Key，就可以高效查找到它所匹配的Value，时间复杂度接近 于O(1)。

        从散列表通过Key来查找Value的方式，我们不难得出，散列表在本质上也是一个数组

        但是看到这里，就有朋友想问了，数组不是只能通过下标(数字索引)来进行访问元素吗？散列表的key值是以字符串类型为主的，那是怎么将它们关联在一起的呢？？？

哈希函数

        其实有这样的疑惑是很正常的。

        我们在上面概念介绍时，谈到过一个概念，叫做"散列函数"，其实它就是我们所熟知的哈希(Hash)函数。

        我们正是通过哈希函数，把Key和数组下标进行转换。

        在不同的语言中，哈希函数的实现方式是不一样的。这里以Java的常用集合HashMap 为例，来看一看哈希函数在Java中的实现。

        在Java及大多数面向对象的语言中，每一个对象都有属于自己的hashcode，这个hashcode是区分不同对象的重要标识。无论对象自身的类型是什么，它们的hashcode都是一个整型变量。

        既然hashcode和数组都是整型变量，那么它们之间转换就很容易实现。事实上，它们之间的转换遵循下面的公式，也就是所谓的哈希函数。

        通过哈希函数，我们可以把字符串或其他类型的Key，转化成数组的下标index。

        如给出一个长度为8的数组，则当


        看到这里，大家是否有一种恍然大悟的感觉呢！我们如果想要往散列表中写入元素，实际上就是先对key值求hash，然后与数组长度求余得到一个数值，然后把元素放入到对应数值下标的数组中即可。

哈希冲突

        但是，是否有考虑过有这么一种情况？

        由于数组的长度是有限的，当插入的元素越来越多时，不同的Key通过哈希函数获得的下标有可能是相同的。例如002936这个Key对应的数组下标是2；002947这个Key 对应的数组下标也是2。

        这个时候，显然key为002947的value无法插入到下标为2的数组中。

        这种情况，就叫作哈希冲突。

        解决哈希冲突的方法，主要有链表法和开放寻址法

开放寻址

        开放寻址法的原理很简单，当一个Key通过哈希函数获得对应的数组下标已被占用 时，我们可以“另谋高就”，寻找下一个空档位置。

        这就是开放寻址法的基本思路。当然，在遇到哈希冲突时，寻址方式有很多种，并不一定只是简单地寻找当前元素的后一个元素，这里只是举一个简单的示例而已。

        在Java中，ThreadLocal所使用的就是开放寻址法。
        

链表法

        接下来，重点讲一下解决哈希冲突的另一种方法——链表法。这种方法被应用在了Java的集合类HashMap当中。

        HashMap数组的每一个元素不仅是一个Entry对象，还是一个链表的头节点。每一个 Entry对象通过next指针指向它的下一个Entry节点。当新来的Entry映射到与之冲突的数组位置时，只需要插入到对应的链表中即可。

扩容

        在讲解数组时，曾经介绍过数组的扩容。既然散列表是基于数组实现的，那么散列表 也要涉及扩容的问题。

        首先，什么时候需要进行扩容呢？

        当经过多次元素插入，散列表达到一定饱和度时，Key映射位置发生冲突的概率会逐 渐提高。这样一来，大量元素拥挤在相同的数组下标位置，形成很长的链表，对后续插入操作和查询操作的性能都有很大影响。

        这时，散列表就需要扩展它的长度，也就是进行扩容。

        对于JDK中的散列表实现类HashMap来说，影响其扩容的因素有两个。

• Capacity，即HashMap的当前长度
• LoadFactor，即HashMap的负载因子，默认值为0.75f

        衡量HashMap需要进行扩容的条件如下：

        事实上，扩容不是简单地把散列表的长度扩大，而是经历了下面两个步骤:

        1、扩容，创建一个新的Entry空数组，长度是原数组的2倍。

        2．重新Hash，遍历原Entry数组，把所有的Entry重新Hash到新数组中。为什么要重 新Hash呢？因为长度扩大以后，Hash的规则也随之改变。

        经过扩容，原本拥挤的散列表重新变得稀疏，原有的Entry也重新得到了尽可能均匀的分配。

        扩容前的HashMap

        扩容后的HashMap

        以上就是散列表各种基本操作的原理。由于HashMap的实现代码相对比较复杂，有兴趣的读者可以在JDK中直接阅读HashMap类的源码。

        需要注意的是，关于HashMap的实现，JDK 8和以前的版本有着很大的不同。当多个 Entry被Hash到同一个数组下标位置时，为了提升插入和查找的效率，HashMap会把Entry 的链表转化为红黑树这种数据结构。建议读者把两个版本的实现都认真地看一看，这会让你受益匪浅。

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        本篇博客中说明和彩图大部分来源于《漫画算法》，应本书作者要求，加上本书公众号《程序员小灰》二维码。

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总结

散列表也叫哈希表，是存储Key-Value映射的集合。对于某一个Key，散列表可以在接近O(1)的时间内进行读写操作。散列表通过哈希函数实现Key和数组下标的转换，通过开放寻址法和链表法来解决哈希冲突。

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