无论是数组还是链表,其对数据的查询表现都比较无力,要想知道一个元素是否在数组或链表中,只能从前向后挨个对比。在后续将会分析的二叉排序树中,还会将数据排序以进行二分查找,将时间复杂度从O(n)降低到O(lg n)。
出现这个问题的根源在于,我们没有办法直接根据一个元素找到它存储的位置,那有没有办法消除这个对比的过程呢?哈希表就是解决查询问题的一种方案。
什么是哈希表与Hash函数
通俗来讲,哈希表就是通过关键字来获取数据的一种数据结构,它通过把关键字映射为表中的位置来获取元素,这种映射主要是使用Hash函数。
因为不同需求需要的key类型不一致,可能是int,可能是String,也可能是其他任意对象。但是内存地址却不能以这些对象来寻址,因而Hash函数的作用就是把这些对象通过合理的方式转为int类型,从而完成数据的存储。Hash函数需要保证的是对于相同的key,其计算结果总是相同的。
这个过程就好比我们用拼音查字典。如果要查一个字,我们不会从第一页到最后一页挨着看,这将需要很长的时间,而是根据其发音先在拼音表中找到对应的页数,直接定位到对应的页即可。当然,由于有许多发音一致的汉字,所以我们可能依然需要逐个对比,但这复杂度就小太多了。
哈希表的过程就和上述例子一致,我们根据元素的key,通过hash函数直接定位其位置。然而类似于许多汉字的发音一致一样,也会有许多的key通过hash函数定位的结果一致,这就是发生了所谓的哈希碰撞。
解决哈希碰撞的方法
目前比较通用的方法,就是使用数组+链表组合的方式。当出现哈希碰撞时,在该位置的数据就通过链表的方式链接起来,如下图所示:
在JDK1.7及之前的版本中,
HashMap
的存储结构和上图是一致的,在JDK1.8之后还加入了红黑树以进一步优化,在后续文章中我们会对其进行详尽的分析。
哈希表的优缺点
哈希表是一种优化存储的思想,具体存储元素的依然是其他的数据结构。设计良好的哈希表,能同时兼备数组和链表的优点,它能在插入和查找时都具备良好的性能。然而设计不好的哈希表,有可能会出现较多的哈希碰撞,导致链表过长,从而哈希表会更像一个链表。还有当数据量很大时,为防止链表过长,就需要对数组进行扩容,这时就涉及到了数组的拷贝,其对性能的影响也很严重,所以需要提前对可能的情况有良好的预测,才能真正发挥哈希表的优势。
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