今天给各位分享Hashcode冲突怎么解决的知识，其中也会对散列表冲突的解决办法进行解释，如果能碰巧解决你现在面临的问题，别忘了关注本站，现在开始吧！

本文目录

1. Hashcode冲突怎么解决
2. 有余数的概念
3. 负载均衡算法有哪些
4. 线性探测法是什么

Hashcode冲突怎么解决

解决hash冲突（哈希冲突）有以下四种方法：

链地址法

再哈希法

建立公共溢出区

开放定址法

法1：链地址法

对于相同的哈希值，使用链表进行连接。（HashMap使用此法）

优点

处理冲突简单，无堆积现象。即非同义词决不会发生冲突，因此平均查找长度较短；

适合总数经常变化的情况。（因为拉链法中各链表上的结点空间是动态申请的）

占空间小。装填因子可取α≥1，且结点较大时，拉链法中增加的指针域可忽略不计

删除结点的操作易于实现。只要简单地删去链表上相应的结点即可。

缺点

查询时效率较低。（存储是动态的，查询时跳转需要更多的时间）

在key-value可以预知，以及没有后续增改操作时候，开放定址法性能优于链地址法。

不容易序列化

法2：再哈希法

提供多个哈希函数，如果第一个哈希函数计算出来的key的哈希值冲突了，则使用第二个哈希函数计算key的哈希值。

优点

不易产生聚集

缺点

增加了计算时间

法3：建立公共溢出区

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。

法4：开放定址法

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，若p1仍然冲突，再以p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。

即：Hi=（H（key）+di）%m（i=1，2，…，n）

开放定址法有下边三种方式：

线性探测再散列

顺序查看下一个单元，直到找出一个空单元或查遍全表

di=1，2，3，…，m-1

二次(平方)探测再散列

在表的左右进行跳跃式探测，直到找出一个空单元或查遍全表

di=12，-12，22，-22，…，k2，-k2(k<=m/2)

伪随机探测再散列

建立一个伪随机数发生器，并给一个随机数作为起点

di=伪随机数序列。具体实现时，应建立一个伪随机数发生器，（如i=(i+p)%m），并给定一个随机数做起点。

例如，已知哈希表长度m=11，哈希函数为：H（key）=key%11，则H（47）=3，H（26）=4，H（60）=5，假设下一个关键字为69，则H（69）=3，与47冲突。

如果用线性探测再散列处理冲突，下一个哈希地址为H1=（3+1）%11=4，仍然冲突，再找下一个哈希地址为H2=（3+2）%11=5，还是冲突，继续找下一个哈希地址为H3=（3+3）%11=6，此时不再冲突，将69填入5号单元。

如果用二次探测再散列处理冲突，下一个哈希地址为H1=（3+12）%11=4，仍然冲突，再找下一个哈希地址为H2=（3-12）%11=2，此时不再冲突，将69填入2号单元。

如果用伪随机探测再散列处理冲突，且伪随机数序列为：2，5，9，………，则下一个哈希地址为H1=（3+2）%11=5，仍然冲突，再找下一个哈希地址为H2=（3+5）%11=8，此时不再冲突，将69填入8号单元。

优点

容易序列化

若可预知数据总数，可以创建完美哈希数列

缺点

占空间很大。（开放定址法为减少冲突，要求装填因子α较小，故当结点规模较大时会浪费很多空间）

删除节点很麻烦。不能简单地将被删结点的空间置为空，否则将截断在它之后填人散列表的同义词结点的查找路径。这是因为各种开放地址法中，空地址单元(即开放地址)都是查找失败的条件。因此在用开放地址法处理冲突的散列表上执行删除操作，只能在被删结点上做删除标记，而不能真正删除结点。

有余数的概念

1是存在的。2当我们用一个正整数除以另一个正整数时，如果不能整除，那么就会有余数。比如，17除以3的商是5，余数是2，所以可以写成17=3×5+2。这里的2就是余数。3在很多数学应用中都非常重要，比如在模运算、进制转换、计算机编程等方面都用到了。了解余数的概念可以帮助我们更好地理解这些应用。

负载均衡算法有哪些

1、轮询调度轮询调度算法就是以轮询的方式依次将请求调度到不同的服务器，即每次调度执行i=(i+1)modn，并选出第i台服务器。算法的优点是其简洁性，它无需记录当前所有连接的状态，所以它是一种无状态调度。

2、最小连接调度最小连接调度算法是把新的连接请求分配到当前连接数最小的服务器。最小连接调度是一种动态调度算法，它通过服务器当前所活跃的连接数来估计服务器的负载情况。在实际实现过程中，一般会为每台服务器设定一个权重值，这就是加权最小连接

3、基于局部性的最少链接(LBLC)基于局部性的最少链接调度(以下简称为LBLC)算法是针对请求报文的目标IP地址的负载均衡调度，目前主要用于Cache集群系统，因为在Cache集群中客户请求报文的目标IP地址是变化的。LBLC调度算法先根据请求的目标IP地址找出该目标IP地址最近使用的服务器，若该服务器是可用的且没有超载，将请求发送到该服务器;若服务器不存在，或服务器超载或有服务器处于其一半的工作负载，则用“最少链接”的原则选出一个可用的服务器，将请求发送到该服务器。

4、带复制的基于局部性最少链接(LBLCR)带复制的基于局部性最少链接调度以下简称为LBLCR)算法也是针对目标IP地址的负载均衡，目前主要用于Cache集群系统。它与LBLC算法的不同之处是它要维护从一个目标IP地址到一组服务器的映射，而LBLC算法维护从一个目标IP地址到一台服务器的映射。LBLCR调度算法将“热门”站点映射到一组Cache服务器(服务器集合)，当该“热门”站点的请求负载增加时，会增加集合里的Cache服务器，来处理不断增长的负载;当该“热门”站点的请求负载降低时，会减少集合里的Cache服务器数目。

5、目标地址散列调度目标地址散列调度算法是针对目标IP地址的负载均衡，但它是一种静态映射算法，通过一个散列(Hash)函数将一个目标IP地址映射到一台服务器。目标地址散列调度算法先根据请求的目标IP地址，作为散列从静态分配的散列表找出对应的服务器，若该服务器是可用的且未超载，将请求发送到该服务器，否则返回空。

6、源地址散列调度和目标地址散列调度类似，唯一的区别是按照源地址为散列函数的散列键。

线性探测法是什么

与二次探测和双散列一样，线性探测是一种开放寻址的策略。在这些策略里，散列表的每个单元都存储一对键值对。当散列函数对一个给定值产生一个键，并且这个键指向散列表中某个已经被另一个键值对所占用的单元时，线性探测用于解决此时产生的冲突：查找散列表中离冲突单元最近的空闲单元，并且把新的键插入这个空闲单元。同样的，查找也同插入如出一辙：从散列函数给出的散列值对应的单元开始查找，直到找到与键对应的值或者是找到空单元。

正如Thorup和张寅在2012年所写，…“散列表是最常用的普通数据结构，它在硬件上的标准实现中最流行的方法就是使用线性探测。线性探测又快又简单。”线性探测能够提供高性能的原因是因为它的良好的引用局部性，然而它与其他解决散列冲突的策略相比对于散列函数的质量更为敏感。当使用随机散列函数，5-independent散列函数或tabulation散列函数，其用于搜索，插入或删除的预期时间是常数。不过，借由其他像是私语杂凑的散列函数可以在实作中达到较好的结果。

文章分享结束，Hashcode冲突怎么解决和散列表冲突的解决办法的答案你都知道了吗？欢迎再次光临本站哦！