【收录 Hello 算法】6.2 哈希冲突

本文主要是介绍【收录 Hello 算法】6.2 哈希冲突，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

6.2 哈希冲突

6.2.1 链式地址

6.2.2 开放寻址

1. 线性探测

2. 平方探测

3. 多次哈希

6.2.3 编程语言的选择

6.2 哈希冲突

上一节提到，通常情况下哈希函数的输入空间远大于输出空间，因此理论上哈希冲突是不可避免的。比如，输入空间为全体整数，输出空间为数组容量大小，则必然有多个整数映射至同一桶索引。

哈希冲突会导致查询结果错误，严重影响哈希表的可用性。为了解决该问题，每当遇到哈希冲突时，我们就进行哈希表扩容，直至冲突消失为止。此方法简单粗暴且有效，但效率太低，因为哈希表扩容需要进行大量的数据搬运与哈希值计算。为了提升效率，我们可以采用以下策略。

改良哈希表数据结构，使得哈希表可以在出现哈希冲突时正常工作。
仅在必要时，即当哈希冲突比较严重时，才执行扩容操作。

哈希表的结构改良方法主要包括“链式地址”和“开放寻址”。

6.2.1 链式地址

在原始哈希表中，每个桶仅能存储一个键值对。链式地址（separate chaining）将单个元素转换为链表，将键值对作为链表节点，将所有发生冲突的键值对都存储在同一链表中。图 6-5 展示了一个链式地址哈希表的例子。

链式地址哈希表

图 6-5 链式地址哈希表

基于链式地址实现的哈希表的操作方法发生了以下变化。

查询元素：输入 key ，经过哈希函数得到桶索引，即可访问链表头节点，然后遍历链表并对比 key 以查找目标键值对。
添加元素：首先通过哈希函数访问链表头节点，然后将节点（键值对）添加到链表中。
删除元素：根据哈希函数的结果访问链表头部，接着遍历链表以查找目标节点并将其删除。

链式地址存在以下局限性。

占用空间增大：链表包含节点指针，它相比数组更加耗费内存空间。
查询效率降低：因为需要线性遍历链表来查找对应元素。

以下代码给出了链式地址哈希表的简单实现，需要注意两点。

使用列表（动态数组）代替链表，从而简化代码。在这种设定下，哈希表（数组）包含多个桶，每个桶都是一个列表。
以下实现包含哈希表扩容方法。当负载因子超过 23 时，我们将哈希表扩容至原先的 2 倍。

hash_map_chaining.cpp

/* 链式地址哈希表 */
class HashMapChaining {private:int size;                       // 键值对数量int capacity;                   // 哈希表容量double loadThres;               // 触发扩容的负载因子阈值int extendRatio;                // 扩容倍数vector<vector<Pair *>> buckets; // 桶数组public:/* 构造方法 */HashMapChaining() : size(0), capacity(4), loadThres(2.0 / 3.0), extendRatio(2) {buckets.resize(capacity);}/* 析构方法 */~HashMapChaining() {for (auto &bucket : buckets) {for (Pair *pair : bucket) {// 释放内存delete pair;}}}/* 哈希函数 */int hashFunc(int key) {return key % capacity;}/* 负载因子 */double loadFactor() {return (double)size / (double)capacity;}/* 查询操作 */string get(int key) {int index = hashFunc(key);// 遍历桶，若找到 key ，则返回对应 valfor (Pair *pair : buckets[index]) {if (pair->key == key) {return pair->val;}}// 若未找到 key ，则返回空字符串return "";}/* 添加操作 */void put(int key, string val) {// 当负载因子超过阈值时，执行扩容if (loadFactor() > loadThres) {extend();}int index = hashFunc(key);// 遍历桶，若遇到指定 key ，则更新对应 val 并返回for (Pair *pair : buckets[index]) {if (pair->key == key) {pair->val = val;return;}}// 若无该 key ，则将键值对添加至尾部buckets[index].push_back(new Pair(key, val));size++;}/* 删除操作 */void remove(int key) {int index = hashFunc(key);auto &bucket = buckets[index];// 遍历桶，从中删除键值对for (int i = 0; i < bucket.size(); i++) {if (bucket[i]->key == key) {Pair *tmp = bucket[i];bucket.erase(bucket.begin() + i); // 从中删除键值对delete tmp;                       // 释放内存size--;return;}}}/* 扩容哈希表 */void extend() {// 暂存原哈希表vector<vector<Pair *>> bucketsTmp = buckets;// 初始化扩容后的新哈希表capacity *= extendRatio;buckets.clear();buckets.resize(capacity);size = 0;// 将键值对从原哈希表搬运至新哈希表for (auto &bucket : bucketsTmp) {for (Pair *pair : bucket) {put(pair->key, pair->val);// 释放内存delete pair;}}}/* 打印哈希表 */void print() {for (auto &bucket : buckets) {cout << "[";for (Pair *pair : bucket) {cout << pair->key << " -> " << pair->val << ", ";}cout << "]\n";}}
};

值得注意的是，当链表很长时，查询效率 𝑂(𝑛) 很差。此时可以将链表转换为“AVL 树”或“红黑树”，从而将查询操作的时间复杂度优化至 𝑂(log⁡𝑛) 。

6.2.2 开放寻址

开放寻址（open addressing）不引入额外的数据结构，而是通过“多次探测”来处理哈希冲突，探测方式主要包括线性探测、平方探测和多次哈希等。

下面以线性探测为例，介绍开放寻址哈希表的工作机制。

1. 线性探测

线性探测采用固定步长的线性搜索来进行探测，其操作方法与普通哈希表有所不同。

插入元素：通过哈希函数计算桶索引，若发现桶内已有元素，则从冲突位置向后线性遍历（步长通常为 1 ），直至找到空桶，将元素插入其中。
查找元素：若发现哈希冲突，则使用相同步长向后进行线性遍历，直到找到对应元素，返回 value 即可；如果遇到空桶，说明目标元素不在哈希表中，返回 None 。

图 6-6 展示了开放寻址（线性探测）哈希表的键值对分布。根据此哈希函数，最后两位相同的 key 都会被映射到相同的桶。而通过线性探测，它们被依次存储在该桶以及之下的桶中。

开放寻址（线性探测）哈希表的键值对分布

图 6-6 开放寻址（线性探测）哈希表的键值对分布

然而，线性探测容易产生“聚集现象”。具体来说，数组中连续被占用的位置越长，这些连续位置发生哈希冲突的可能性越大，从而进一步促使该位置的聚堆生长，形成恶性循环，最终导致增删查改操作效率劣化。

值得注意的是，我们不能在开放寻址哈希表中直接删除元素。这是因为删除元素会在数组内产生一个空桶 None ，而当查询元素时，线性探测到该空桶就会返回，因此在该空桶之下的元素都无法再被访问到，程序可能误判这些元素不存在，如图 6-7 所示。

在开放寻址中删除元素导致的查询问题

图 6-7 在开放寻址中删除元素导致的查询问题

为了解决该问题，我们可以采用懒删除（lazy deletion）机制：它不直接从哈希表中移除元素，而是利用一个常量 TOMBSTONE 来标记这个桶。在该机制下，None 和 TOMBSTONE 都代表空桶，都可以放置键值对。但不同的是，线性探测到 TOMBSTONE 时应该继续遍历，因为其之下可能还存在键值对。

然而，懒删除可能会加速哈希表的性能退化。这是因为每次删除操作都会产生一个删除标记，随着 TOMBSTONE 的增加，搜索时间也会增加，因为线性探测可能需要跳过多个 TOMBSTONE 才能找到目标元素。

为此，考虑在线性探测中记录遇到的首个 TOMBSTONE 的索引，并将搜索到的目标元素与该 TOMBSTONE 交换位置。这样做的好处是当每次查询或添加元素时，元素会被移动至距离理想位置（探测起始点）更近的桶，从而优化查询效率。

以下代码实现了一个包含懒删除的开放寻址（线性探测）哈希表。为了更加充分地使用哈希表的空间，我们将哈希表看作一个“环形数组”，当越过数组尾部时，回到头部继续遍历。

hash_map_open_addressing.cpp

/* 开放寻址哈希表 */
class HashMapOpenAddressing {private:int size;                             // 键值对数量int capacity = 4;                     // 哈希表容量const double loadThres = 2.0 / 3.0;     // 触发扩容的负载因子阈值const int extendRatio = 2;            // 扩容倍数vector<Pair *> buckets;               // 桶数组Pair *TOMBSTONE = new Pair(-1, "-1"); // 删除标记public:/* 构造方法 */HashMapOpenAddressing() : size(0), buckets(capacity, nullptr) {}/* 析构方法 */~HashMapOpenAddressing() {for (Pair *pair : buckets) {if (pair != nullptr && pair != TOMBSTONE) {delete pair;}}delete TOMBSTONE;}/* 哈希函数 */int hashFunc(int key) {return key % capacity;}/* 负载因子 */double loadFactor() {return (double)size / capacity;}/* 搜索 key 对应的桶索引 */int findBucket(int key) {int index = hashFunc(key);int firstTombstone = -1;// 线性探测，当遇到空桶时跳出while (buckets[index] != nullptr) {// 若遇到 key ，返回对应的桶索引if (buckets[index]->key == key) {// 若之前遇到了删除标记，则将键值对移动至该索引处if (firstTombstone != -1) {buckets[firstTombstone] = buckets[index];buckets[index] = TOMBSTONE;return firstTombstone; // 返回移动后的桶索引}return index; // 返回桶索引}// 记录遇到的首个删除标记if (firstTombstone == -1 && buckets[index] == TOMBSTONE) {firstTombstone = index;}// 计算桶索引，越过尾部则返回头部index = (index + 1) % capacity;}// 若 key 不存在，则返回添加点的索引return firstTombstone == -1 ? index : firstTombstone;}/* 查询操作 */string get(int key) {// 搜索 key 对应的桶索引int index = findBucket(key);// 若找到键值对，则返回对应 valif (buckets[index] != nullptr && buckets[index] != TOMBSTONE) {return buckets[index]->val;}// 若键值对不存在，则返回空字符串return "";}/* 添加操作 */void put(int key, string val) {// 当负载因子超过阈值时，执行扩容if (loadFactor() > loadThres) {extend();}// 搜索 key 对应的桶索引int index = findBucket(key);// 若找到键值对，则覆盖 val 并返回if (buckets[index] != nullptr && buckets[index] != TOMBSTONE) {buckets[index]->val = val;return;}// 若键值对不存在，则添加该键值对buckets[index] = new Pair(key, val);size++;}/* 删除操作 */void remove(int key) {// 搜索 key 对应的桶索引int index = findBucket(key);// 若找到键值对，则用删除标记覆盖它if (buckets[index] != nullptr && buckets[index] != TOMBSTONE) {delete buckets[index];buckets[index] = TOMBSTONE;size--;}}/* 扩容哈希表 */void extend() {// 暂存原哈希表vector<Pair *> bucketsTmp = buckets;// 初始化扩容后的新哈希表capacity *= extendRatio;buckets = vector<Pair *>(capacity, nullptr);size = 0;// 将键值对从原哈希表搬运至新哈希表for (Pair *pair : bucketsTmp) {if (pair != nullptr && pair != TOMBSTONE) {put(pair->key, pair->val);delete pair;}}}/* 打印哈希表 */void print() {for (Pair *pair : buckets) {if (pair == nullptr) {cout << "nullptr" << endl;} else if (pair == TOMBSTONE) {cout << "TOMBSTONE" << endl;} else {cout << pair->key << " -> " << pair->val << endl;}}}
};