但是，看完今天的文章，你或许就会觉得原来也不过如此啊！其核心就是哈希函数和哈希表的应用！...假设输出值域为S，哈希函数的性质如下： 典型的哈希函数都有无限的输入值域 当哈希函数输入一致时，输出必相同 当哈希函数传入不同的输入值时，返回值可能一样，也可能不一样，由于输入域远大于值域 （重要）很多的不同输入所得的输出值会均匀的分布在...哈希表就是这么做的，一会再说！...哈希函数映射 哈希表 哈希表就是利用哈希函数，可以根据关键码而直接进行访问的数据结构，也就是将关键码（Key value）通过哈希函数映射到表中的一个位置来进行访问。...由于是直接访问，所以对于哈希表的元素理论上的增删改查时间复杂度都是O(1)。 ?
（哈希函数的散列性） 如何生成多个哈希函数 这里我们介绍一种快速生成多个哈希函数的方法。...假如你急需要1000个哈希函数，并且这1000个哈希函数都要求相互独立，不能有相关性。这时，错误的方法是去在网上寻找1000个哈希函数。我们可以通过一个哈希函数来生成这样的1000个独立的哈希函数。...故此可以通过以下算式得到1000个哈希函数： f1+2f2=f3 f1+3f2=f4 f1+3*f2=f5 …… Hash表 哈希表的经典结构 在数据结构中，哈希表最开始被描述成一个指针数组，...当我们需要向哈希表中put（插入记录）时，我们将key拿出，通过哈希函数计算hashcode。...由于哈希函数的性质，得到的hashcode会均匀分布在输出域上，所以模以16，得到的0-15之间的数目也相近。这就意味着我们哈希表每个位置下面的链表长度相近。
哈希函数 哈希的过程中需要使用哈希函数进行计算。 哈希函数是一种映射关系，根据数据的关键词 key ，通过一定的函数关系，计算出该元素存储位置的函数。...该方法是开放定址法中最好的方法之一。 哈希的应用 哈希表 分布式缓存 哈希表（散列表） 哈希表（hash table）是哈希函数最主要的应用。...哈希表是实现关联数组（associative array）的一种数据结构，广泛应用于实现数据的快速查找。 ?...哈希表不同于二叉树、栈、序列的数据结构一般情况下，在哈希表上的插入、查找、删除等操作的时间复杂度是 O(1)。...影响产生冲突多少有以下三个因素： 哈希函数是否均匀； 处理冲突的方法； 哈希表的加载因子。 哈希表的加载因子和容量决定了在什么时候桶数（存储位置）不够，需要重新哈希。
随着这篇文章，我们进入了本书的第五章——哈希表。 哈希函数 要理解哈希表，就需要先理解哈希函数，而想要理解哈希函数，最好从它的原理入手。我们为什么需要哈希函数，它的出现解决了一个什么实际的问题。...算法大佬们给出的答案就是哈希函数，所谓的哈希函数，它只做一件事情就是映射。我们使用数组来存储所有同学的数据，最大的问题是我们不知道每条信息存储的位置，所以只能遍历来查询。...举个例子，假设我们拥有了某个哈希函数，它对“张三”的哈希结果是1。那么我们就把张三的数据存放进数组下标1的位置。在查询的“张三”的时候，我们再调用一次哈希函数传入“张三”，会得到1。...1就是张三数据储存的下标，那么我们只要访问数组中对应的位置就可以拿到张三的数据了。 这种将非整数类型的数据映射成整数的函数就叫做哈希函数。 哈希表 现在我们理解了哈希函数，那么哈希表又是什么呢？...哈希表实际上就是一个数组，也就是用来存储哈希之后结果的数组。既然是数组，那么它的长度是固定的。但哈希函数返回的范围往往要大得多。
当我们按照键名查询元素时，可以使用同样的哈希函数，将键名转化为数组下标，从对应的数组下标位置读取数据： 散列表图示 显然，哈希表使用了数组支持按照下标随机访问数据的特性，所以哈希表其实就是数组的一种扩展...可以说，没有数组，就没有哈希表。我们知道，数组访问元素的时间复杂度是 O(1)，所以哈希表也是一样（不考虑哈希函数的复杂度的话），因此非常高效。...哈希表中有两个关键的概念，一个是哈希函数（或者叫散列函数），一个是哈希冲突（或者叫散列冲突）。下面，我们来重点介绍这两个概念。 二、哈希函数与哈希冲突 哈希函数用于将键名经过处理后转化为对应的哈希值。...哈希函数设计 要减少哈希冲突，提高哈希表操作效率，设计一个优秀的哈希函数至关重要，我们平时经常使用的 MD5 加密就是一个哈希函数，但是其实还有其他很多自定义的设计实现，要根据不同场景，设计不同的哈希函数来减少哈希冲突...，而且哈希函数也要足够简单，否则执行哈希函数本身会成为哈希表的性能瓶颈。
存储数据 例如，将图中所示数据，存储到哈希表中 准备数组：声明长度为5的数组 尝试把Joe存进去 使用哈希函数(Hash)计算Joe的值，即字符串"Joe"的哈希值。...查询数据 将要查询的key使用哈希函数计算出哈希值，进行mod运算，得出的结果即当前要查询key在数组中的的下标，通过下标访问即可获取存储的元素，取出对应的值。...例如，需要查询Ally键对应的value值 求出Ally的哈希值，对哈希值进行mod运算，得出值为3 对下标为3元素的连败哦进行线性查找，找到Ally元素 哈希表的优点 在哈希表中，可以利用哈希函数快速访问到数组中的目标元素...哈希表的缺点 如果数组空间太小，使用哈希表的时候很容易发生冲突，线性查找的使用频率也会更高，反过来，如果数组的空间太大，就会造成内存的浪费。因此，使用哈希表时，数组空间大小的指定非常重要。...可以通 过多次使用哈希函数或“线性探测法”等方法计算候补地址。 写在最后 文中使用的图片源自《我的第一本算法书》，如若侵权，请评论区留言，作者立即删除相关图片。
函数，构造出来的结构称为哈希表(Hash Table)(或者称散列表) 例如：数据集合{1，7，6，4，5，9}； 哈希函数设置为：hash(key) = key % capacity; capacity...哈希函数设计原则： 哈希函数的定义域必须包括需要存储的全部关键码，而如果散列表允许有m个地址时，其值域必须在0到m-1之间 哈希函数计算出来的地址能均匀分布在整个空间中 哈希函数应该比较简单...：从发生冲突的位置开始，依次向后探测，直到寻找到下一个空位置为止 2.4.1.1.1 插入 通过哈希函数获取待插入元素在哈希表中的位置 如果该位置中没有元素则直接插入新元素，如果该位置中有元素发生哈希冲突...其中：i = 1,2,3…， H_0是通过散列函数Hash(x)对元素的关键码 key 进行计算得到的位置，m是表的大小 对于2.1中如果要插入44，产生冲突，使用解决后的情况为： 研究表明：当表的长度为质数且表装载因子...开散列法又叫链地址法(开链法)，首先对关键码集合用散列函数计算散列地址，具有相同地址的关键码归于同一子集合，每一个子集合称为一个桶，各个桶中的元素通过一个单链表链接起来，各链表的头结点存储在哈希表中
哈希表的实现基于哈希函数，将给定的输入映射到一个固定大小的表格中，每个表项存储一个关键字/值对。哈希函数是一个将任意长度的输入映射到固定长度输出的函数，通常将输入映射到从0到N-1的整数范围内。...哈希函数使用Python的内置哈希函数，并对哈希表大小进行取模操作。...查找操作和删除操作也依据关键字和哈希函数找到相应的位置，并进行操作。 需要注意的是，哈希表在插入动态变化时，可能会导致哈希函数发生冲突。...一种解决冲突的方法是使用链表，即在哈希表每个位置上存储一个链表，将冲突的元素加入到这个链表的末尾。当进行查找时，先使用哈希函数计算出元素应该在哈希表的位置，然后在对应的链表上线性地查找元素。...这种处理冲突的方法称为链式哈希表。 哈希表的时间复杂度取决于哈希函数的持续均匀，因此对于一个给定的哈希表和哈希函数，最好的方法是进行实验和调整，以达到最优的性能和效率。
而哈希表则通过一个映射函数（哈希函数）建立起了“键”和“键的位置”（即哈希地址）间的对应关系，所以大大减小了这一层开销 哈希表的取舍 所谓选择，皆有取舍。...使用哈希表的前提 使用哈希表的前提是： 这个表存储的键是无序的，或者不需要考虑其有序性 哈希函数的构造 哈希函数有许多不同的构造方法，包括：1.直接定址法 2.数字分析法 3.平方取中法 4.折叠法 5...选定一个统一的基数， 对所有的键取余，从而得到对应的哈希地址。下图中的M就表示这个统一的基数，在实现上，它一般是数组的长度 ? 这也是我们接下来实现哈希表时采用的哈希函数方法。...设计多个哈希函数作为备份，如果发当前的哈希函数的计算会草成冲突，那么就选择另一个哈希函数进行计算，依次类推。...这样的哈希函数的效果进一步表现为两个方面： 1. 当冲突可以不发生的时候（如线性探测实现的哈希表），能尽可能地减少冲突的发生 2.
简介 hash是我们工作中经常听到的词，比如哈希表、哈希函数、hashCode、HashTable、HashMap等等，那么它们之间到底有怎样的爱恨情仇呢？...聪明的程序员哥哥们想到一种方法，通过哈希函数计算元素的值，用这个值确定元素在数组中的位置，这样时间复杂度就能缩短到O(1)了。...比如，有5个元素分别为3、5、4、1，把它们放入到数组之前先通过哈希函数计算位置，精确放置，而不是像简单数组那样依次放置元素。...假如，这里申请的数组长度为8，我们可以造这么一个哈希函数为hash(x) = x % 8，那么最后的元素就变成了下图这样： ?...进化的哈希表 事情看着挺完美，但是，来了一个元素13，要插入的哈希表中，算了一下它的hash值为hash(13) = 13 % 8 = 5，AUWC，它计算的位置也是5，可是5号已经被人先一步占领了，怎么办呢
哈希表的完整结构 , 因为他是多个哈希一层层嵌套的 , 所以会是这样的结构 ?...为了避免停止服务的情况，Redis的设计团队采用了渐进式rehash的策略，每次只对原哈希表中的一小部分进行搬迁，这样渐进式的进行，直到全部键值对都迁移到新的哈希表中。...首先，对于key的查询，我们需要到原来的哈希表中进行查找，如果找到对应的value，直接返回就可以了。...步骤如下： 1.为字典的备用哈希表分配空间： 如果执行的是扩展操作，那么备用哈希表的大小为第一个大于等于(已用节点个数)*2的2n（2的n次方幂） 如果执行的是收缩操作，那么备用哈希表的大小为第一个大于等于...同时在serverCron中调用rehash相关函数，在1ms的时间内，进行rehash处理，每次仅处理少量的转移任务(100个元素)。
哈希表具有O(1)复杂度和快速查找特性，但是Redis中写入大量数据后，就可能发现操作有时候会突然变慢了。这其实是因为你忽略了一个潜在的风险点，那就是哈希表的冲突问题和rehash可能带来的操作阻塞。...为了使rehash操作更高效，Redis默认使用了两个全局哈希表：哈希表1和哈希表2。一开始，当你刚插入数据时，默认使用哈希表1，此时的哈希表2并没有被分配空间。...随着数据逐步增多，Redis开始执行rehash，这个过程分为三步：给哈希表2分配更大的空间，例如是当前哈希表1大小的两倍；把哈希表1中的数据重新映射并拷贝到哈希表2中；释放哈希表1的空间到此，我们就可以从哈希表...1切换到哈希表2，用增大的哈希表2保存更多数据，而原来的哈希表1留作下一次rehash扩容备用。...简单来说就是在第二步拷贝数据时，Redis仍然正常处理客户端请求，每处理一个请求时，从哈希表1中的第一个索引位置开始，顺带着将这个索引位置上的所有entries拷贝到哈希表2中;等处理下一个请求时，再顺带拷贝哈希表
前言 什么是哈希函数？它能用来干嘛？本文将以图文的形式讲解上述问题，欢迎各位感兴趣的开发者阅读本文。 概念与作用 哈希函数可以把给定的数据转换成固定长度的无规律数值。...转换后的无规律数值可以作为数据摘要应用于各种各样的场景。 图解示例 我们可以把哈希函数想象成搅拌机，如下图所示。 将数据放进搅拌机里 经过哈希函数计算后，搅拌机会输出固定长度的无规律数值。...哈希函数的特征 哈希值的长度与输入数据的大小的无关 输入相同数据，输出的哈希值也必定相同 输入相似的数据，输出的哈希值必定不同。 输入的数据完全不同，但输出的哈希值可能是相同的。...哈希函数的作用 哈希函数的算法中具有代表性的是「MD5」、「SHA-1」、「SHA-2」等，其中SHA-2是现在应用较为广泛的一个，而MD5和SHA-1存在安全隐患，不推荐使用。...不同算法计算方法不同，计算出来的哈希值也会有所不同。哈希函数的特征中有一条是输入的数据相同，输出的哈希值也必定相同，这个特征的前提是使用的是同一种算法。
Python 算法基础篇：哈希表与散列函数 引用 哈希表是一种高效的数据结构，常用于存储键值对并支持快速的插入、查找和删除操作。散列函数是哈希表的关键组成部分，用于将键映射到哈希表的索引位置。...哈希表的概念 哈希表是一种数据结构，它将键值对存储在一个数组中，并通过散列函数将键映射到数组的索引位置。这样可以快速地插入、查找和删除键值对，使得哈希表成为一种高效的数据结构。...首先，哈希表的键必须是可哈希的，即可以通过散列函数计算得到唯一的哈希值。其次，哈希表的内存消耗较大，因为需要维护一个数组来存储数据。...散列函数的概念 散列函数是哈希表的关键组成部分，它将键映射到哈希表的索引位置。散列函数必须满足以下特性： a ) 一致性 对于相同的键，散列函数应该始终返回相同的哈希值。...散列函数是哈希表的关键组成部分，用于将键映射到哈希表的索引位置。
，至于其他的说什么映射函数叫做散列函数，存放记录的数组叫做散列表这个就有点模糊了，尤其说存放记录的数组称为散列表，那意思是哈希表是个数组？...小白： 反正是有点模糊，这其中提到的函数关系啊，关键字啊，散列函数还有什么函数法则的有点迷迷糊糊的 哈希表的几个概念 啥是散列函数 庆哥： 确实，这都是哈希表中很重要的几个概念，那咱就先搞懂这几个概念吧...这就跟哈希表也叫做散列表一样啊，你叫作散列表的时候有个散列函数，那你叫哈希表的时候，也得有个哈希函数啊，这样才公平嘛，咋样，知道了吧？ 小白： 我去，原来是这么回事啊，那键值对跟Entry嘞？...，在哈希表中是通过哈希函数将一个值映射到另外一个值的，所以在哈希表中，a映射到b，a就叫做键值，而b呢？...，拿姓名的首字母来确定位置，这个哈希函数的设计就不咋滴，比如王二，王三，王四什么的，这都会冲突啊 庆哥： 的确，在哈希表中，哈希函数的设计很重要，一个好的哈希函数可以极大的提升性能，而且如果你的哈希函数设计的比较简单粗陋
哈希表的基本概念 哈希表又称散列表，若要存储的元素个数为n，设置一个长度为m（m >= n）的连续内存单元，以每个元素的关键字为自变量，通过一个称为哈希的函数把关键字映射为内存单元地址（或下标），并将该元素存储在这个内存单元中...，而这个内存单元的值也称为哈希地址，这样构造出来的线性存储结构称为哈希表 两个不同的关键字哈希之后可能得到相同的值，这样叫做哈希碰撞 ?...与哈希表查找性能相关的三个元素 填装因子，即已经放入哈希表的元素n和哈希表总大小m之比（n/m），通常填装因子控制在0.6~0.9 采用的哈希函数，若选用的哈希函数合适，即会使元素均匀分布，减少碰撞 解决哈希冲突的方法...哈希函数的构造方法 哈希函数的目标是让所有元素的哈希地址尽可能均匀分布，且计算过程尽可能简单提高时间效率，下面讨论整形的哈希值 直接定址法 以关键字本身或加某个常量c作为哈希地址的方法，h(k) = k...+ c，该方法适用分布基本连续时，不然内存会极大浪费 除留余数法 用关键字取模不大于哈希表的长度，h(k) % p （p为不大于哈希表长度的整形），使用范围最广，比如之前介绍的HashTree底层的哈希表就是采用这种方法
1.5 哈希函数 ⼀个好的哈希函数应该让N个关键字被等概率的均匀的散列分布到哈希表的M个空间中，但是实际中却 很难做到，但是我们要尽量往这个⽅向去考量设计。...需要注意的是每次初始化哈希表时，随机选取全域散列函数组中的⼀个散列函数使⽤，后续增删查 改都固定使⽤这个散列函数，否则每次哈希都是随机选⼀个散列函数，那么插⼊是⼀个散列函数， 查找⼜是另⼀个散列函数，就会导致找不到插...1.6 处理哈希冲突 实践中哈希表⼀般还是选择除法散列法作为哈希函数，当然哈希表⽆论选择什么哈希函数也避免不了 冲突，那么插⼊数据时，如何解决冲突呢？主要有两种两种⽅法，开放定址法和链地址法。...}; } 总结 哈希表是高效的数据结构，利用哈希函数快速映射键到表位置，实现快速查找、插入和删除。...其性能依赖于哈希函数选择和装载因子管理。哈希表广泛应用于数据库、缓存、字典等场景，是计算机科学中的基础工具。通过优化哈希函数和动态调整，可进一步提升其性能。
1.5哈希函数 ⼀个好的哈希函数应该让N个关键字被等概率的均匀的散列分布到哈希表的M个空间中，但是实际中却很难做到，但是我们要尽量往这个⽅向去考量设计 1.5.1除法散列法/除留余数法 除法散列法也叫做除留余数法...，顾名思义，假设哈希表的⼤⼩为M，那么通过key除以M的余数作为映射位置的下标，也就是哈希函数为：h(key) = key % M。...需要注意的是每次初始化哈希表时，随机选取全域散列函数组中的⼀个散列函数使⽤，后续增删查 改都固定使⽤这个散列函数，否则每次哈希都是随机选⼀个散列函数，那么插⼊是⼀个散列函数， 查找⼜是另⼀个散列函数...1.6处理哈希冲突 实践中哈希表⼀般还是选择除法散列法作为哈希函数，当然哈希表⽆论选择什么哈希函数也避免不了冲突，那么插⼊数据时，如何解决冲突呢？主要有两种两种⽅法，开放定址法和链地址法。...1.6.1开放定址法 在开放定址法中所有的元素都放到哈希表⾥，当⼀个关键字key⽤哈希函数计算出的位置冲突了，则按照某种规则找到⼀个没有存储数据的位置进⾏存储，开放定址法中负载因⼦⼀定是⼩于的。
要点 哈希表和哈希函数 在记录的存储位置和它的关键字之间是建立一个确定的对应关系（映射函数），使每个关键字和一个存储位置能唯一对应。...这个映射函数称为哈希函数，根据这个原则建立的表称为哈希表(Hash Table)，也叫散列表。...根据哈希函数f(key)和处理冲突的方法将一组关键字映射到一个有限的连续的地址集（区间）上，并以关键字在地址集中的“像”作为记录在表中的存储位置，这一映射过程称为构造哈希表。...通常在选定哈希函数时不一定能知道关键字的全部情况，仅取其中的几位为地址不一定合适； 而一个数平方后的中间几位数和数的每一位都相关， 由此得到的哈希地址随机性更大。取的位数由表长决定。...解决冲突 设计合理的哈希函数可以减少冲突，但不能完全避免冲突。 所以需要有解决冲突的方法，常见有两类 （1）开放定址法 如果两个数据元素的哈希值相同，则在哈希表中为后插入的数据元素另外选择一个表项。
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