简介
java中和hash相关并且常用的有两个类hashTable和hashMap,两个类的底层存储都是数组，这个数组不是普通的数组，而是被称为散列表的东西。
散列表是一种将键映射到值的数据结构。它用哈希函数来将键映射到小范围的指数（一般为[0..哈希表大小-1]）。同时需要提供冲突和对冲突的解决方案。
今天我们来学习一下散列表的特性和作用。
文末有代码地址，欢迎下载。
散列表的关键概念
散列表中比较关键的三个概念就是散列表，hash函数，和冲突解决。
散列是一种算法（通过散列函数），将大型可变长度数据集映射为固定长度的较小整数数据集。
散列表是一种数据结构，它使用哈希函数有效地将键映射到值，以便进行高效的搜索/检索，插入和/或删除。
散列表广泛应用于多种计算机软件中，特别是关联数组，数据库索引，缓存和集合。
散列表必须至少支持以下三种操作，并且尽可能高效：
搜索（v） - 确定v是否存在于散列表中，
插入（v） - 将v插入散列表，
删除（v） - 从散列表中删除v。
因为使用了散列算法，将长数据集映射成了短数据集，所以在插入的时候就可能产生冲突，根据冲突的解决办法的不同又可以分为线性探测，二次探测，双倍散列和分离链接等冲突解决方法。
数组和散列表
考虑这样一个问题：找到给定的字符串中第一次重复出现的的字符。
怎么解决这个问题呢？最简单的办法就是进行n次遍历，第一次遍历找出字符串中是否有和第一个字符相等的字符，第二次遍历找出字符串中是否有和第二个字符相等的字符，以此类推。
因为进行了n*n的遍历，所以时间复杂度是O(n²)。
有没有简单点的办法呢？
考虑一下字符串中的字符集合其实是有限的，假如都是使用的ASCII字符，那么我们可以构建一个256长度的数组一次遍历即可。
具体的做法就是遍历一个字符就将相对于的数组中的相应index中的值+1，当我们发现某个index的值已经是1的时候，就知道这个字符重复了。
数组的问题
那么数组的实现有什么问题呢？
数组的问题所在：
键的范围必须很小。 如果我们有（非常）大范围的话，内存使用量会（非常的）很大。
键必须密集，即键值中没有太多空白。 否则数组中将包含太多的空单元。
我们可以使用散列函数来解决这个问题。
通过使用散列函数，我们可以：
将一些非整数键映射成整数键，
将大整数映射成较小的整数。
通过使用散列函数，我们可以有效的减少存储数组的大小。
hash的问题
有利就有弊，虽然使用散列函数可以将大数据集映射成为小数据集，但是散列函数可能且很可能将不同的键映射到同一个整数槽中，即多对一映射而不是一对一映射。
尤其是在散列表的密度非常高的情况下，这种冲突会经常发生。
这里介绍一个概念：影响哈希表的密度或负载因子α= N / M，其中N是键的数量，M是哈希表的大小。
其实这个冲突的概率要比我们想象的更大，举一个生日悖论的问题：
一个班级里面有多少个学生会使至少有两人生日相同的概率大于 50%？
我们来计算一下上面的问题。
假设Q（n）是班级中n个人生日不同的概率。
Q（n）= 365/365×364/365×363/365×...×（365-n + 1）/ 365，即第一人的生日可以是365天中的任何一天，第二人的生日可以是除第一人的生日之外的任何365天，等等。
设P（n）为班级中 n 个人的相同生日的概率，则P（n）= 1-Q（n）。
计算可得，当n=23的时候P(23) = 0.507> 0.5（50％）。
也就是说当班级拥有23个人的时候，班级至少有两个人的生日相同的概率已经超过了50%。 这个悖论告诉我们：个人觉得罕见的事情在集体中却是常见的。
好了，回到我们的hash冲突，我们需要构建一个好的hash函数来尽量减少数据的冲突。
什么是一个好的散列函数呢？
能够快速计算，即其时间复杂度是O（1）。
尽可能使用最小容量的散列表，
尽可能均匀地将键分散到不同的基地址∈[0..M-1]，
尽可能减少碰撞。
在讨论散列函数的实现之前，让我们讨论理想的情况：完美的散列函数。
完美的散列函数是键和散列值之间的一对一映射，即根本不存在冲突。 当然这种情况是非常少见的，如果我们事先知道了散列函数中要存储的key，还是可以办到的。
好了，接下来我们讨论一下hash中解决冲突的几种常见的方法。
线性探测
先给出线性探测的公式：i描述为i =（base + step * 1）％M，其中base是键v的散列值，即h（v），step是从1开始的线性探测步骤。
线性探测的探测序列可以正式描述如下：
h（v）//基地址
（h（v）+ 1 * 1）％M //第一个探测步骤，如果发生碰撞
（h（v）+ 2 * 1）％M //第二次探测步骤，如果仍有碰撞
（h（v）+ 3 * 1）％M //第三次探测步骤，如果仍有冲突
...
（h（v）+ k * 1）％M //第k个探测步骤等...
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先看个例子，上面的数组中，我们的基数是9，数组中已经有1，3，5这三个元素。
现在我们需要插入10和12，根据计算10和12的hash值是1和3，但是1和3现在已经有数据了，那么需要线性向前探测一位，最终插入在1和3的后面。
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上面是删除10的例子，同样的先计算10的hash值=1，然后判断1的位置元素是不是10，不是10的话，向前线性探测。
看下线性探测的关键代码：
//插入节点
void insertNode(int key, int value)
{
HashNode temp = new HashNode(key, value);
//获取key的hashcode
int hashIndex = hashCode(key);
//find next free space
while(hashNodes[hashIndex] != null && hashNodes[hashIndex].key != key
&& hashNodes[hashIndex].key != -1)
{
hashIndex++;
hashIndex %= capacity;
}
//插入新节点，size+1
if(hashNodes[hashIndex] == null || hashNodes[hashIndex].key == -1) {
size++;
}
//将新节点插入数组
hashNodes[hashIndex] = temp;
}
如果我们把具有相同h(v)地址的连续存储空间叫做clusters的话，线性探测有很大的可能会创建大型主clusters，这会增加搜索（v）/插入（v）/删除（v）操作的运行时间。
为了解决这个问题，我们引入了二次探测。
二次探测
先给出二次探测的公式：i描述为i =（base + step * step）％M，其中base是键v的散列值，即h（v），step是从1开始的线性探测步骤。
h（v）//基地址
（h（v）+ 1 * 1）％M //第一个探测步骤，如果发生碰撞
（h（v）+ 2 * 2）％M //第2次探测步骤，如果仍有冲突
（h（v）+ 3 * 3）％M //第三次探测步骤，如果仍有冲突
...
（h（v）+ k * k）％M //第k个探测步骤等...
就是这样，探针按照二次方跳转，根据需要环绕哈希表。
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看一个二次探测的例子，上面的例子中我们已经有38，3和18这三个元素了。现在要向里面插入10和12。大家可以自行研究下探测的路径。
image
再看一个二次探索删除节点的例子。
看下二次探测的关键代码：
//插入节点
void insertNode(int key, int value)
{
HashNode temp = new HashNode(key, value);
//获取key的hashcode
int hashIndex = hashCode(key);
//find next free space
int i=1;
while(hashNodes[hashIndex] != null && hashNodes[hashIndex].key != key
&& hashNodes[hashIndex].key != -1)
{
hashIndex=hashIndex+i*i;
hashIndex %= capacity;
i++;
}
//插入新节点，size+1
if(hashNodes[hashIndex] == null || hashNodes[hashIndex].key == -1) {
size++;
}
//将新节点插入数组
hashNodes[hashIndex] = temp;
}
在二次探测中，群集（clusters）沿着探测路径形成，而不是像线性探测那样围绕基地址形成。 这些群集称为次级群集（Secondary Clusters）。
由于在所有密钥的探测中使用相同的模式，所以形成次级群集。
二次探测中的次级群集不如线性探测中的主群集那样糟糕，因为理论上散列函数理论上应该首先将键分散到不同的基地址∈[0..M-1]中。
为了减少主要和次要clusters，我们引入了双倍散列。
双倍散列
先给出双倍散列的公式：i描述为i =（base + step * h2(v)）％M，其中base是键v的散列值，即h（v），step是从1开始的线性探测步骤。
h（v）//基地址
（h（v）+ 1 * h2（v））％M //第一个探测步骤，如果有碰撞
（h（v）+ 2 * h2（v））％M //第2次探测步骤，如果仍有冲突
（h（v）+ 3 * h2（v））％M //第三次探测步骤，如果仍有冲突
...
（h（v）+ k * h2（v））％M //第k个探测步骤等...
就是这样，探测器根据第二个散列函数h2（v）的值跳转，根据需要环绕散列表。
看下双倍散列的关键代码：
//插入节点
void insertNode(int key, int value)
{
HashNode temp = new HashNode(key, value);
//获取key的hashcode
int hashIndex = hash1(key);
//find next free space
int i=1;
while(hashNodes[hashIndex] != null && hashNodes[hashIndex].key != key
&& hashNodes[hashIndex].key != -1)
{
hashIndex=hashIndex+i*hash2(key);
hashIndex %= capacity;
i++;
}
//插入新节点，size+1
if(hashNodes[hashIndex] == null || hashNodes[hashIndex].key == -1) {
size++;
}
//将新节点插入数组
hashNodes[hashIndex] = temp;
}
如果h2（v）= 1，则双散列（Double Hashing）的工作方式与线性探测（Linear Probing）完全相同。 所以我们通常希望h2（v）> 1来避免主聚类。
如果h2（v）= 0，那么Double Hashing将会不起作用。
通常对于整数键，h2（v）= M' - v％M'其中M'是一个小于M的质数。这使得h2（v）∈[1..M']。
二次散列函数的使用使得理论上难以产生主要或次要群集问题。
分离链接
分离链接法（SC）冲突解决技术很简单。如果两个键 a 和 b 都具有相同的散列值 i，那么这两个键会以链表的形式附加在要插入的位置。
因为键（keys）将被插入的地方完全依赖于散列函数本身，因此我们也称分离链接法为封闭寻址冲突解决技术。
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上面是分离链接插入的例子，向现有的hashMap中插入12和3这两个元素。
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上面是分离链接删除的例子，从链接中删除10这个元素。
看下分离链接的关键代码：
//添加元素
public void add(int key,int value)
{
int index=hashCode(key);
HashNode head=hashNodes[index];
HashNode toAdd=new HashNode(key,value);
if(head==null)
{
hashNodes[index]= toAdd;
size++;
}
else
{
while(head!=null)
{
if(head.key == key )
{
head.value=value;
size++;
break;
}
head=head.next;
}
if(head==null)
{
head=hashNodes[index];
toAdd.next=head;
hashNodes[index]= toAdd;
size++;
}
}
//动态扩容
if((1.0*size)/capacity>0.7)
{
HashNode[] tmp=hashNodes;
hashNodes=new HashNode[capacity*2];
capacity=2*capacity;
for(HashNode headNode:tmp)
{
while(headNode!=null)
{
add(headNode.key, headNode.value);
headNode=headNode.next;
}
}
}
rehash
当负载因子α变高时，哈希表的性能会降低。 对于（标准）二次探测冲突解决方法，当哈希表的α> 0.5时，插入可能失败。
如果发生这种情况，我们可以重新散列（rehash）。 我们用一个新的散列函数构建另一个大约两倍的散列表。 我们遍历原始哈希表中的所有键，重新计算新的哈希值，然后将键值重新插入新的更大的哈希表中，最后删除较早的较小哈希表。
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