解决哈希冲突的常用方法

要了解 Hash 冲突，那首先我们要先了解 Hash 算法和 Hash 表。

Hash 算法，就是把任意长度的输入，通过散列算法，变成固定长度的输出，这个输出结果是散列值。

Hash 表又叫做“散列表”，它是通过 key 直接访问在内存存储位置的数据结构，在具体实现上，我们通过 hash 函数把 key 映射到表中的某个位置，来获取这个位置的数据，从而加快查找速度。

所谓 hash 冲突，是由于哈希算法被计算的数据是无限的，而计算后的结果范围有限，所以总会存在不同的数据经过计算后得到的值相同，这就是哈希冲突。

通常解决 hash 冲突的方法有 4 种。

开放定址法，也称为线性探测法

基本思想是：当关键字key的哈希地址p=H（key）出现冲突时，以p为基础，产生另一个哈希地址p1，如果p1仍然冲突，再以p1为基础，产生另一个哈希地址p2，…，直到找出一个不冲突的哈希地址pi ，将相应元素存入其中。

再哈希法

这种方法是同时构造多个不同的哈希函数：

Hi=RH1（key）  i=1，2，…，k

当哈希地址Hi=RH1（key）发生冲突时，再计算Hi=RH2（key）……，直到冲突不再产生。这种方法不易产生聚集，但增加了计算时间。

链式寻址法

这种方法的基本思想是将所有哈希地址为i的元素构成一个称为同义词链的单链表，并将单链表的头指针存在哈希表的第i个单元中，因而查找、插入和删除主要在同义词链中进行。链地址法适用于经常进行插入和删除的情况。

建立公共溢出区

这种方法的基本思想是：将哈希表分为基本表和溢出表两部分，凡是和基本表发生冲突的元素，一律填入溢出表。

HashMap 在 JDK1.8 版本中，通过链式寻址法+红黑树的方式来解决 hash 冲突问题，其中红黑树是为了优化 Hash 表链表过长导致时间复杂度增加的问题。 当链表长度大于 8 并且 hash 表的容量大于 64 的时候，再向链表中添加元素就会触发转化。