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数据结构--解决散列冲突,分离链接法
散列表的实现经常叫做散列。
散列是一种用以常数平均时间运行插入。删除,和查找的技术。可是那些须要元素信息排序的树操作不会得到支持。
因此比如findMax,findMin以及排序后遍历这些操作都是散列不支持的。
假设当一个元素被插入时与已经插入的元素散列(比方散列表的数组序号,非常多元素插入到同一个数组序号中)。那么就会产生一个冲突,这个冲突须要消除。解决冲突的办法有两种:
1 分离链接法
2 开放定址法(包含线性探測,平方探測,双散列)
两者都有可能须要再散列
以下说明分离链接法,上代码:
package com.itany.separatechainning; import java.util.LinkedList; import java.util.List; /* *解决冲突的第一个方法时分离链接法 其做法是将散列到同一个值得全部元素保留到一个表中 *为运行一次查找 我们通过散列函数来决定到底遍历哪一个链表,然后我们再在被确定的链表中运行一次查找 *散列表存储一个List链表数组 */ public class SeparateChainingHashTable<T> { private static final int DEFAULT_TABLE_SIZE=101; //我们定义散列表的填装因子:散列表中元素个数和散列表大小的比 这里是1 即集合链表的平均长度是1 private int currentSize; private List<T>[] theLists; public SeparateChainingHashTable() { this(DEFAULT_TABLE_SIZE); } public SeparateChainingHashTable(int size) { //对数组中的List进行初始化 theLists=new LinkedList[nextPrime(size)]; for(int i=0;i<theLists.length;i++) { theLists[i]=new LinkedList<T>(); } } public void makeEmpty() { for (List<T> list : theLists) { list.clear(); } currentSize=0; } public void insert(T t) { List<T> whichList=theLists[myHash(t)]; if(!contains(t)) { whichList.add(t); currentSize++; if(currentSize>theLists.length) reHash(); } } public boolean contains(T t) { //通过myHash找出是哪一个集合 List<T> whichList=theLists[myHash(t)]; return whichList.contains(t); } public void remove(T t) { List<T> whichList=theLists[myHash(t)]; if(contains(t)) { whichList.remove(t); currentSize--; } } private int myHash(T t) { int hash=t.hashCode(); //对每个t得到数组的序号 大小从0-theLists.length-1 进行分配 hash%=theLists.length; //防止hash值为负数 if(hash<0) hash+=theLists.length; return hash; } //有一种情况是currentSize>theLists.length 须要对数组进行扩容 即再散列 //由于列表装的太满 那么操作时间将会变得更长。且插入操作可能失败 此时的方法时新建另外一个两倍大的表 //并且使用一个新的相关的散列函数(由于计算时tableSize变了),扫描整个原始散列表,计算每个元素的新散列值 并将它们插入到新表中 private void reHash() { List<T>[] oldLists=theLists;//复制一下一会要用 theLists在又一次new一个 theLists=new LinkedList[nextPrime(2*theLists.length)]; for(int i=0;i<theLists.length;i++) { theLists[i]=new LinkedList<T>(); } //把原来的元素拷贝到新的数组中 注意是把集合中的元素复制进去 for(int i=0;i<oldLists.length;i++) { for (T t : oldLists[i]) { insert(t); } } } //表的大小是一个素数 这能够保证一个非常好的分布 //是否是素数 private static boolean isPrime(int num) { int i=1; while((num%(i+1))!=0) { i++; } if(i==num-1) { return true; } else { return false; } } private static int nextPrime(int num) { while(!isPrime(num)) { num++; } return num; } }
package com.itany.separatechainning; //能够放在散列表中的Employee类的样例 /* * 想把类放在散列表中 必须提供两个方法。一个是equals方法 由于要在list的集合中进行查找contains方法时会用到equals进行比較 * 另一个是hashCode方法 由于须要通过它来找出Employee对象该放在哪一个集合中(找出数组的相应序号) */ public class Employee { private String name; public Employee(String name) { this.name=name; } @Override public boolean equals(Object obj) { return obj instanceof Employee && name.equals(((Employee)obj).name); } public int hashCode() { //String类是有自己的hashCode方法 return name.hashCode(); } /* * String类自己的hashCode方法 * public int hashCode() { int h = hash; if (h == 0 && value.length > 0) { char val[] = value; for (int i = 0; i < value.length; i++) { h = 31 * h + val[i]; } hash = h; } return h; } */ }
package com.itany.separatechainning; public class Test { public static void main(String[] args) { Employee e1=new Employee("zhangsan"); Employee e2=new Employee("lisi"); Employee e3=new Employee("wangwu"); Employee e4=new Employee("zhaoliu"); SeparateChainingHashTable<Employee> sc=new SeparateChainingHashTable<Employee>(); System.out.println(sc.contains(e1)); sc.insert(e1); System.out.println(sc.contains(e1)); sc.remove(e1); System.out.println(sc.contains(e1)); } }
结果:
false
true
false
数据结构--解决散列冲突,分离链接法
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