HashMap与HashSet

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目录

一、HashMap与HashSet

1.哈希表

1.1概念

1.2常见的哈希函数：

1.3哈希-冲突

1.4冲突-减少（避免）

1.5冲突概率降低-设计哈希函数

1.6哈希冲突-负载因子（​编辑）

1.7解决冲突的办法

2、HashMap

3、HashSet

4、Map与Set特性（代码）

 Map与Set都有两个不同的类，上一个博客提及了TreeMap和TreeSet，那本章研究HashMap和HashSet

一、HashMap与HashSet

那为什么又会提及HashMap与HashSet，因为快，时间复杂度可以到O(1)，这样的搜索速度就会很快，当然什么都不是十全十美的，速度快的同时也会占用大量空间，典型的以空间换时间的算法。

顺序结构以及平衡树中，元素关键码与其存储位置之间没有对应的关系，因此在查找一个元素时，必须要经过关键码的多次比较。顺序查找时间复杂度为O(N)，平衡树中为树的高度，即O(nlogn)，搜索的效率取决于搜索过程中元素的比较次数。

在现实中大多偏向于搜索的速度，哈希表就能解决当前提出的问题，如何能更快；

1.哈希表

1.1概念

最好搜索办法就是需要谁，立刻找到，就像对应的号码背后有一个人一样，点几号就那个人，建立一个对应关系，这是最理想的搜索方法

插入元素：

把元素放到对应的编码处存储，编码的产生来源于函数（哈希函数），可以有一个特殊对应的编码，存储当前元素

搜索元素：

与插入元素有相同的地方就是还是需要哈稀函数，利用哈希函数找到对应的编码，就找到了对应的元素

在涉及哈希函数有这么及个要点：

1. 哈希函数应该尽可能简单

2. 哈希函数的值域必须在哈希表格的范围之内

3. 哈希函数的值域应该尽可能均匀分布，即取每个位置应该是等概率的

1.2常见的哈希函数：

1. 直接定制法--(常用)
取关键字的某个线性函数为散列地址：Hash（Key）= A*Key + B 优点：简单、均匀 缺点：需要事先知道关键字的分布情况 使用场景：适合查找比较小且连续的情况

2. 除留余数法--(常用)
设散列表中允许的地址数为m，取一个不大于m，但最接近或者等于m的质数p作为除数，按照哈希函数：Hash(key) = key% p(p<=m),将关键码转换成哈希地址（一会以该中方法进行举例）

这里我们可以先当做下标来说，当然肯定不是下标的，是一个哈希值来表示

java中哈希方法就是散列法是以哈希桶存储的

举例理解：我们先那当前的一种来做解释（除留余数法）

 上面的插入方法会很快，也仅仅只需要一个哈希函数插入和提取，但是简短的数据不能看到更其弊端，如果是11呢，余数仍然是1，那又该如何避免此现象，就会出现“冲突”。

1.3哈希-冲突

哈希冲突就如以下两个数据在调用哈希函数时，就会在下标为1的地方产生哈希冲突

这里冲突就是当前哈希函数使用中出现了不同数据有了相同的哈希地址，“哈希冲突”又称“哈希碰撞”。

1.4冲突-减少（避免）

底层的数组长度往往会小于关键字数据长度，那这最终肯定会引起哈希-冲突，所以冲突发生是必然的，我只能想办法来减少冲突的发生，降低冲突概率

1.5冲突概率降低-设计哈希函数

前面已经提及了两种方法设计的哈希函数，都属于是比较常用的方法，

以下都是可以作为了解的方向去看，我们一般不会去设计一个哈希函数。

（3）. 平方取中法--(了解)
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假设关键字为1234，对它平方就是1522756，抽取中间的3位227作为哈希地址； 再比如关键字为4321，对它平方就是18671041，抽取中间的3位671(或710)作为哈希地址 平方取中法比较适合：不知道关键字的分布，而位数又不是很大的情况
（4）. 折叠法--(了解)
折叠法是将关键字从左到右分割成位数相等的几部分(最后一部分位数可以短些)，然后将这几部分叠加求和，并按散列表表长，取后几位作为散列地址。折叠法适合事先不需要知道关键字的分布，适合关键字位数比较多的情况
（5）. 随机数法--(了解)
选择一个随机函数，取关键字的随机函数值为它的哈希地址，即H(key) = random(key),其中random为随机数函数。通常应用于关键字长度不等时采用此法
（6）. 数学分析法--(了解)
设有n个d位数，每一位可能有r种不同的符号，这r种不同的符号在各位上出现的频率不一定相同，可能在某些位上分布比较均匀，每种符号出现的机会均等，在某些位上分布不均匀只有某几种符号经常出现。可根据散列表的大小，选择其中各种符号分布均匀的若干位作为散列地址。例如：
假设要存储某家公司员工登记表，如果用手机号作为关键字，那么极有可能前7位都是 相同的，那么我们可以选择后面的四位作为散列地址，如果这样的抽取工作还容易出现 冲突，还可以对抽取出来的数字进行反转(如1234改成4321)、右环位移(如1234改成4123)、左环移位、前两数与后两数叠加(如1234改成12+34=46)等方法。
数字分析法通常适合处理关键字位数比较大的情况，如果事先知道关键字的分布且关键字的若干位分布较均匀的情况
 

注：哈希函数设计的越适应数据，冲突概率越低，但是永远不可能避免

1.6哈希冲突-负载因子（）

负载因子（）=元素数据长度/散列表的长度

那尽然是负载因子，肯定会有一个能承受度量，能在降低哈希冲突的同时，也尽量减少空间浪费，就有验证负载因子大约在0.75左右是一个相对极限的值

这里负载因子可以不能随便改值哈，有数学好的友友们，记得这的元素数据是不能改变的，我们只能改变数组的长度，来改变的负载因子的大小

1.7解决冲突的办法

散列法就可以有效解决冲突问题

散列法分为开散列和闭散列两种

 闭散列：

也叫开放定址法，当发生哈希冲突时，如果哈希表未被装满，说明在哈希表中必然还有空位置，那么可以把key存放到冲突位置中的“下一个” 空位置中去。

 开散列：

又叫链地址法(开链法)，首先对关键码集合用散列函数计算散列地址，具有相同地址的关键码归于同一子集合，每一个子集合称为一个桶，各个桶中的元素通过一个单链表链接起来，各链表的头结点存储在哈希表中。

当前我们给一组数据：19，14，23，1，68，20，84，27，55，11，10，79

 当前数据是以一个大集合分解成多个小集合进行搜索，其实这里哈希桶搜索方法与前面闭散列方法搜索有异曲同工之妙，就我个人理解，其实都是在冲突后处置到后的数据，只是这里换成了链表（不用紧张，其实都很好理解）

前面已经基本解了哈希表的基本概念

下面就是代码了

2、HashMap

HashMap中的方法与之前方法都是大体相同的，但是也有其他的区别的，TreeMap中key值需要就有比较性的，而HashMap的方法就不需要，这里的key可以是无序的

代码解释：

HashMap map=new HashMap<>();
        map.put("张三",1);   //前一个是
        map.put("李四",2);
        map.put(null,null);  //haspmap不需要比较所以可以直接放空，也会出现报错的
        System.out.println(map.get("张三"));

        Set> entries=map.entrySet();
        for (Map.Entry entry:entries){
            System.out.println(entry.getKey()+" "+entry.getValue());
        }
        System.out.println(map);


        HashMap map2=new HashMap<>();
        map2.put(new Student(),1);
        map2.put(new Student(),2);
        System.out.println(map2);   //没有比较什么都可以放，在hashmap里面不会重复的value值是直接覆盖的

        HashSet set=new HashSet<>();
        set.add(1);
        set.add(1);
        set.add(1);
        set.add(1); //加这么多，最后也只有一个，hashmap不重复key
        System.out.println("size  :"+ set.size());
}

这里可见我们放入都可以为null所以，HashMap不需要比较，这里的输出方式是一样的，因为Map为单独的一个分支实现打印还是需要其他的与Set建立联系

 通过当前打印的结果来看，是可传空值，以及key不重复

3、HashSet

HashSet与TreeSet有所区别但是有相同的方法底层不同

HashSet如我们所想底层是HashMap对比一下

Map底层结构	TreeMap	HashMap
底层结构	红黑树	哈希桶
插入/删除/查找时间 复杂度	O(1)
是否有序	关于Key有序	无序
线程安全	不安全	不安全
插入/删除/查找区别	需要进行元素比较	通过哈希函数计算哈希地址
比较与覆写	key必须能够比较，否则会抛出 ClassCastException异常	自定义类型需要覆写equals和 hashCode方法
应用场景	需要Key有序场景下	Key是否有序不关心，需要更高的 时间性能

但是这里Set泛型就是单值的

代码解释：
HashSet具有去重复的能力，与TreeSet有相同的用法，前面提及都是两者的区别，看需求使用

4、Map与Set特性（代码）

（1）TreeSet(去重)

public static  void func1(int[] array){
        TreeSet set=new TreeSet<>();  //首先是对TreeSet了解   底层红黑树  其实还是TreeMap
        for (int i = 0; i < array.length; i++) {
            set.add(array[i]);   //这里是不会重复的  因为底层是一个搜索树，搜索树中不会存在重复的数字
        }
        System.out.println(set);
    }
    public static void main(String[] args) {
        int[] array={2,5,9,8,10,2,5,10,8};
        func1(array);
    }

 （2）HashSet  中不包含重复元素，找第一个不重复元素的下标

public static void fun2(int[] array){
        HashSet set=new HashSet<>();  //底层是哈希桶 底层代码是hashMap
        for (int i = 0; i < array.length; i++) {
            if(set.contains(array[i])){  //当前包含的就再放入HashSet中不就能去掉了
                set.add(array[i]);
            }else{
                System.out.println(array[i]);
                return ;  //因为只找第一个所以直接返回
            }
        }
    }
    public static void main(String[] args) {
        int[] array={2,5,9,8,10,2,5,10,8};
        fun2(array);
    }

 （3）HashMap  每个数据出现的次数 对应关系或者映射关系

public static void fun3(int[] array) {
        HashMap map=new HashMap<>();
        //1、遍历原来的数据，统计每个数据出现的次数
        for (int i = 0; i < array.length; i++) {
            int key=array[i];          //记录下当前元素
            if(map.get(key)==null){   //当前为null时，给当前位置val设为1
                map.put(key,1);
            }else {
                int val=map.get(key);    //如果已经出现过大于或者等于1次，记录下当前个数
                map.put(key,val+1);         //再当前个数加一
            }
        }
        for (Map.Entry  entry:map.entrySet()) {  //Map与Set建立关系进行打印
            System.out.println(entry.getKey()+" 出现了 "+entry.getValue()+"次");
        }
    }
    public static void main(String[] args) {
        int[] array={2,5,9,8,10,2,5,10,8};
        fun3(array);
    }