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8 散列表查找（哈希表）

8.1 定义

  散列技术是在记录的存储位置和它的关键字之间建立一个确定的对应关系f，使得每个关键字key对应一个存储位置f(key)。查找时，根据这个确定的对应关系找到给定值key的映射f(key)，若查找集合中存在这个记录，则必定在f(key)的位置上。

  这种对应关系f称为散列函数，又称为哈希（hash）函数。采用散列技术将记录存储在一块连续的存储空间中，这块连续存储空间称为散列表或哈希表（Hash table），关键字对应的记录存储位置称为散列地址。

  散列技术既是一种存储方法，也是一种查找方法，与线性表、树、图等结构不同，散列技术的记录之间不存在什么逻辑关系，它只与关键字有关联，因此，散列主要是面向查找的存储结构。

  散列技术最适合的求解问题是查找与给定值相等的记录。但散列技术不适用于有同样关键字的情况，也不适合于范围查找。

  设计一个简单、均匀、存储利用率高的散列函数是散列技术中最关键的问题，而另一个需要解决的问题是冲突——在理想情况下，每一个关键字通过散列函数计算出来的地址都是不一样的，但很多情况下会出现两个关键字key1<>key2，但f(key1)=f(key2)的情况，这种现象称为冲突（collision），key1和key2称为这个散列函数的同义词（synonym）。

8.2 散列函数的构造方法

8.2.1 直接定址法

  如果我们现在要对0~100岁的人口数字统计表，那么我们对年龄这个关键字就可以直接用年龄的数字作为地址，此时f(key)=key：

  如果我们现在要统计的是80后出生年份的人口数，那么我们对出生年份这个关键字可以用年份减去1980来作为地址，此时f(key)=key-1980：

  也就是说，我们可以取关键字的某个线性函数值作为散列地址，即：

  $f(key)=a\ast key+b$   $（a、b为常数）$

  这样的散列函数优点就是简单、均匀，也不会产生冲突，但问题是这需要事先知道关键字的分布情况，适合查找表较小且连续的情况。由于这样的限制，在现实应用中，此方法虽然简单，但却并不常用。

8.2.2 数字分析法

  如果关键字是位数较多的数字，比如11位手机号“130xxx1234”，其中前三位是接入号，一般对应不同运营商公司的子品牌，如130是联通如意通、136是移动神州行、153是电信等；中间四位是HLR识别号，表示用户号的归属地；后四位才是真正的用户号：

  若现在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，因此选择后面的四位成为散列地址。

  如果这样的抽取工作还是容易出现冲突问题，还可以对抽取出来的数字再进行反转（如1234改成4321）、右环位移（如1234改成4123）、左环位移、甚至前现数与后两数叠加（如1234改成12+34=46）等方法。

  抽取方法是使用关键字的一部分来计算散列存储位置的方法，这在散列函数中是常常用到的手段。

  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比较均匀，就可以考虑使用数字分析法。

8.2.3 平方取中法

  假设关键字是1234，那么它的平方就是1234*1234=1522756，再抽取中间的3位就是227，用做散列地址，而如果关键字是4321，那么它的平方就是18671041，抽取中间的3位就可以是671，也可以是710，用做散列地址。

  平方取中法比较适合于不知道关键字的分布，而位数又不是很大的情况。

8.2.4 折叠法

  折叠法是将关键字从左到右分割成位数相等的几部分（注意最后一部分位数不够时可以短些），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。

  比如关键字是9876543210，散列表表长为3位，那么它会被分成“987”、“654”、“321”、“0”四部分，然后将它们叠加求和987+654+321+0=1962，然后根据散列表长3位，取后3位即962作为散列地址。

  如果还不能够保证分布均匀，则可以对某些被分割成的部分进行反转再相加，例如将“987”反转成“789”，将“321”反转成“123”，再相加789+654+123+0=1566，再取后3位为566。

  折叠法事先不需要知道关键字的分布，适合关键字位数较多的情况。

8.2.5 除留余数法

  除留余数法是最常用的构造散列函数方法，对于散列表长为m的散列函数公式为：

  $f(key) = key \mod p $   $(p<=m)$

  例如，对一个有12个记录的数据，我们取p=11，得到如下散列表：

  通常情况下，若散列表长度为m，则p一般定义为小于或等于m（最好接近m）的最小质数或不包含小于20质因子的合数。

8.2.6 随机数法

  选择一个随机数，取关键字的随机函数值为它的散列地址，即：

  $f(key)=random(key)$

  当关键字的长度不等时，采用随机数法构造散列函数是比较合适的。

8.2.7 总结

  上文描述的构造散列函数的方法如下所示：

构造方法	描述	适用场景
直接定址法	f(key) = a * key + b （a、b为常数）	事先知道关键字的分布情况，表较小且连续的情况
数学分析法	观察数据，找到数据中不重复或重复度较小的部分，抽取出来直接作为散列函数，或者将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）、左环位移、甚至前现数与后两数叠加（如1234改成12+34=46）等，形成散列函数，如取电话号码中代表真正用户号的后四位作为散列函数	适合事先知道关键字的分布，且关键字的若干位分布比较均匀，且关键字位数比较大的情况
平方取中法	将关键字取平方，然后取中间的散列表长度数量的数字作为散列函数，例如假设关键字是1234，那么它的平方就是1234*1234=1522756，再抽取中间的3位就是227，用做散列地址，而如果关键字是4321，那么它的平方就是18671041，抽取中间的3位就可以是671，也可以是710，用做散列地址	适合于不知道关键字的分布，而位数又不是很大的情况
折叠法	将关键字从左到右分割成位数相等的几部分（注意最后一部分位数不够时可以短些），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，比如关键字是9876543210，散列表表长为3位，那么它会被分成“987”、“654”、“321”、“0”四部分，然后将它们叠加求和987+654+321+0=1962，然后根据散列表长3位，取后3位即962作为散列地址	事先不需要知道关键字的分布，适合关键字位数较多的情况
除留余数法	f(key) = key mod p   (p <= m) 若散列表长度为m，则p一般定义为小于或等于m（最好接近m）的最小质数或不包含小于20质因子的合数	最常用的构建散列函数的方法
随机数法	f(key)=random(key)	当关键字的长度不等时，采用随机数法构造散列函数是比较合适的

8.3 处理散列冲突的方法

8.3.1 开放定址法

  所谓开放定址法，就是一旦发生了冲突，就去寻找下一个空的散列地址，只要散列表足够大，空的散列地址总能找到，并将记录存入，公式是：

  $f_i(key)=(f(key)+d_i)\mathrm{mod}m$
 $(d_i=1,2,\mathrm{3......},m-1)$

  例如，关键字集合为{12, 67, 56, 16, 25, 37, 22, 29, 15, 47, 48, 34}，表长为m12，因此公式是f(key) = key mod 12。

  对于关键字{12, 67, 56, 16, 25}，f(key)都不会冲突，因此直接插入：

  计算key=37时，发现f(37)=37%12=1，与25所在的位置冲突，于是应用公式f(37)=(f(37)+$d_1$) mod 12=(1+1)%12=2%12=2，将37插入到地址2：

  计算key=22时，发现f(22)=22%12=10，直接插入到地址10：

  计算key=29时，f(29)=29%12=5，插入到地址5：

  计算key=15时，f(15)=15%12=3，插入到地址3：

  计算key=47时，f(47)=47%12=11，直接插入地址11：

  计算key=48时，f(48)=48%12=0，与12所在的位置冲突，于是应用公式f(48)=(f(48)+$d_2$) mod 12=(0+2)%12=2%12=2，冲突，应用公式f(48)=(f(48)+$d_3$) mod 12=(2+3)%12=5%12=5，冲突，应用公式f(48)=(f(48)+$d_4$) mod 12=(5+4)%12=8%12=9，将48插入到地址9：

  计算key=34时，f(34)=34%12=10，冲突，应用公式f(34)=(f(34)+$d_5$) mod 12=(10+5)%12=15%12=3，冲突，应用公式f(34)=(f(34)+$d_6$) mod 12=(3+6)%12=9%12=9，冲突，应用公式f(34)=(f(34)+$d_7$) mod 12=(9+7)%12=16%12=3，冲突，应用公式f(34)=(f(34)+$d_8$) mod 12=(3+8)%12=11%12=11，冲突，应用公式f(34)=(f(34)+$d_9$) mod 12=(11+9)%12=20%12=8，冲突，应用公式f(34)=(f(34)+$d_{1}0$) mod 12=(8+10)%12=18%12=6，插入到地址6：

散列表插入结束。

  代码实现比较简单：

/*** generate open addressing hash table** @param array to insert array* @return inserted array* @author Korbin* @date 2023-12-06 09:10:53**/
public int[] openAddressing(int[] array) {if (null == array || array.length <= 1) {return array;}int length = array.length;int[] result = new int[length];Set<Integer> usedAddressSet = new HashSet<>();int data = 1;for (int a : array) {int mod = a % length;if (usedAddressSet.contains(mod)) {mod = (mod + data++) % length;while (usedAddressSet.contains(mod)) {mod = (mod + data++) % length;}}usedAddressSet.add(mod);result[mod] = a;}return result;
}

8.3.2 再散列函数法

  事先准备好除留余数法、直接定址法、数学分析法、平方取中法、折叠法等等，在出现冲突时，随机选择一个函数重新计算地址的方式，称为再散列函数法。

8.3.3 链地址法

  链地址法的实现是，存储地址存储的是单链表，当出现冲突时，把冲突的关键字存储到链表中即可，将所有关键字为同义词的记录存储在一个单链表中的表称为同义词表。

  仍以关键字集合{12, 67, 56, 16, 25, 37, 22, 29, 15, 47, 48, 34}为例。

  对于关键字{12, 67, 56, 16, 25}，f(key)都不会冲突，因此直接插入：

  对于关键字37，f(37)=37%12=1，与25所在的地址冲突，因此将它作为25的后继结点：

  对于关键字22、29、15、47，由于没有冲突，直接插入：

  对于关键字48，f(48)=48%12=0，与12所在的地址冲突，因此将它作为12的后继结点：

  对于关键字34，f(34)=34%12=10，与22所在的地址冲突，因此将它作为22的后继结点：

  插入结束。

  单链表的结点定义，在大话数据结构-线性表中已有描述，链地址法的实现逻辑如下所示：

/*** generate link list addressing hash table** @param array to insert array* @return inserted array* @author Korbin* @date 2023-12-06 09:51:33**/
@SuppressWarnings("unchecked")
public LinkListNode<Integer>[] linkAddressing(int[] array) {if (null == array || array.length == 1) {return null;}int length = array.length;LinkListNode<Integer> firstNode = new LinkListNode<>(array[0]);LinkListNode<Integer>[] result = (LinkListNode<Integer>[]) Array.newInstance(firstNode.getClass(), length);for (int a : array) {int mod = a % length;if (null != result[mod]) {result[mod].setNext(new LinkListNode<>(a));} else {result[mod] = new LinkListNode<>(a);}}return result;
}

8.3.4 公共溢出区法

  公共溢出区法即定义多个地址表，当出现冲突时，将冲突的关键字存储到溢出表中，如下所示：

  可见，公共溢出区法较适用于冲突较少的关键字存储，若冲突较多，则需要定义多个溢出表，导致大量的存储浪费。

8.4 散列表查找实现

  我们只针对开放定址法和链地址法两种散列表进行查找。

  对于链地址法，由于关键字存储在单链表中，因此直接使用f(key)=key%m，在查找到的单链表中查询关键字是否存在即可，若存在则返回f(key)，否则返回-1表示未查找到。

  对于开放定址法，仍然先使用f(key)=key%m进行定位，若该地址上的关键字与要查询的关键字不同，则令f(key)=(f(key)+1)%m，继续进行查找，但也不能无限查找下去，因此使用count计数，当整个地址表被查找过一次后，停止查找。

/*** find address of key** @param addresses addresses* @param key       key to find address* @return address of key* @author Korbin* @date 2023-12-06 10:24:18**/
public int findAddress(LinkListNode<Integer>[] addresses, int key) {if (null == addresses || addresses.length == 0) {return -1;}int length = addresses.length;int mod = key % length;LinkListNode<Integer> address = addresses[mod];while (null != address) {if (address.getData() == key) {return mod;}address = address.getNext();}return -1;
}/*** find address of key** @param addresses addresses* @param key       key to find address* @return address of key* @author Korbin* @date 2023-12-06 10:18:19**/
public int findAddress(int[] addresses, int key) {if (null == addresses || addresses.length == 0) {return -1;}int length = addresses.length;int mod = key % length;int count = 0;while (count < 2) {if (addresses[mod] == key) {return mod;}mod = (mod + 1) % length;if (mod == 0) {// iterate from mod to mod - 1count++;}}return -1;
}