一、 字典的实现原理 python中的字典底层依靠哈希表(hash table)实现, 使用开放寻址法解决冲突, 哈希表是key-value类型的数据结构, 可以理解为一个键值需要按照一定规则存放的数组, 而哈希函数就是这个规则 字典本质上是一个散列表(总有空白元素的数组, python至少 ...

小结 散列函数构造方法： 1.直接定址法：H(key) = a*key + b 2.除留余数法：H(key) = key % p(p为不大于散列表表长，但最接近或等于表长的质数p) 3.数字分析法：选取r进制数数码分布较为均匀的若干位作为散列地址 ...

。 常用哈希函数构造方法： （1）直接寻址法：取关键字或关键字的某个线性函数值作为散列地址，即 H(ke ...

通过构造性能良好的哈希函数，可以减少冲突，但一般不可能完全避免冲突，因此解决冲突是哈希法的另一个关键问题。创建哈希表和查找哈希表都会遇到冲突，两种情况下解决冲突的方法应该一致。下面以创建哈希表为例，说明解决冲突的方法。常用的解决冲突方法有以下四种： 开放定址法 这种方法也称再散列法，其基本思想 ...

一、拉链法 上篇博文我们举的例子，HashMap，HashSet其实都是采用的拉链法来解决哈希冲突的，就是在每个位桶实现的时候，我们采用链表（jdk1.8之后采用链表+红黑树）的数据结构来去存取发生哈希冲突的输入域的关键字（也就是被哈希函数映射到同一个位桶上的关键字）。首先来 ...

哈希冲突的产生原因 哈希是通过对数据进行再压缩，提高效率的一种解决方法。但由于通过哈希函数产生的哈希值是有限的，而数据可能比较多，导致经过哈希函数处理后仍然有不同的数据对应相同的值。这时候就产生了哈希冲突。 产生哈希冲突的影响因素 装填因子（装填因子=数据总数 / 哈希表长）、哈希函数、处理 ...

哈希冲突常用解决方法 1.基本概念 哈希算法：根据设定的哈希函数H（key）和处理冲突方法将一组关键字映象到一个有限的地址区间上的算法。也称为散列算法、杂凑算法。 哈希表：数据经过哈希算法之后得到的集合。这样关键字和数据在集合中的位置存在一定的关系，可以根据这种关系快速查询。 非哈希表 ...

虽然我们不希望发生冲突，但实际上发生冲突的可能性仍是存在的。当关键字值域远大于哈希表的长度，而且事先并不知道关键字的具体取值时。冲突就难免会发 生。另外，当关键字的实际取值大于哈希表的长度时，而且表中已装满了记录，如果插入一个新记录，不仅发生冲突，而且还会发生溢出。因此，处理冲突和溢出是 哈希技术 ...