在 Java 中，哈希冲突是一个常见的问题，尤其在使用哈希表（如 `HashMap`）时。哈希冲突发生在不同的键被计算成相同的哈希值，这会导致数据存储和检索的效率下降。
现象描述：当我们使用 `HashMap` 存储大量数据时，可能会观察到性能下降，尤其是当负载因子较高时。根据性能分析，如果一个哈希表中的链表平均长度可以表示为 $\lambda = \frac{N}{M}$，其中 $N$ 是存储
Hash算法解决冲突的方法一般有以下几种常用的解决方法 1， 开放定址法： 所谓的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 公式为：fi(key) = (f(key)+di) MOD m (di=1,2,3,……,m-1) ※ 用开放定址法解决冲突的做法是：当冲突发生时，使用某种探测技术在
先看一下java7中的HashMap的结构：Java7 中使用 Entry 来代表每个 HashMap 中的数据节点，Java8 中使用 Node，基本没有区别，都是 key，value，hash 和 next 这四个属性，不过，Node 只能用于链表的情况，红黑树的情况需要使用 TreeNode。在java8之前，HashMap等其他基于Map类都是用链地址法解决冲突，它们使用单向链表来存储相同
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2023-11-06 18:35:03
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经过这些年的实践，我深刻认识到，预防Git冲突比解决Git冲突更重要。就像医生常说的"预防胜于治疗"一样，在软件开发中，通过良好的团队协作和代码管理实践来减少冲突的发生，比事后处理冲突要高效得多。合理的分支策略：让每个人都有自己的"领地"一个好的分支策略是减少冲突的基础。我在不同的团队中尝试过各种分支策略，最终总结出了一套比较实用的方法。Feature分支策略这是我最推荐的策略。每个功能开发都在独
hashMap对各位小伙们来说，没有不知道的了，使用过的人想必或多或少的都了解一点hashMap的底层实现原理，总结来说就是，数组+链表，至于源码的实现，大家可参看源码，今天想说的是hashMap是怎么解决hash冲突的呢？首先看一张图，从这张图也大概可以看出来，hashMap维护的是一个数组，数组里面的每个单元又是一个个链表，那么为什么会产生hash冲突呢？这也就是接下来要探讨的问题。既是数组，
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2024-02-20 15:33:23
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要点一：为什么length是2的幂次方？？ 1、hashMap的存储原理是将key的hash值跟 length-1 进行 & 运算（十进制是%求模运算），从而求得key在hashmap 数组中的位置。 2的幂次方可以减少冲突（碰撞），提高hashMap的查询效率。 注：碰撞即不同的KEY值求出来的存储位置相同，这种情况叫hash碰撞（冲突），解决碰撞的方法是
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2024-05-30 09:19:22
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Redis 键值对的数据结构为了实现从键到值的快速访问，Redis 使用了一个哈希表来保存所有键值对。一个哈希表，其实是一个数组，数组的每个元素称为一个哈希桶。哈希桶中的 entry 元素中保存了 *key 和 *value 指针哈希表存在哈希冲突问题和 rehash 可能带来的操作阻塞Redis 解决哈希冲突的方式，就是链式哈希。就是指同一个哈希桶中的多个元素用一个链表来保存，它们之间依次用指针
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2023-06-10 21:17:10
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面试 10：Java 玩转选择排序和插入排序昨天给大家讲解了 Java 玩转冒泡排序，大家一定觉得并没有什么难度吧，不知道大佬们玩转了吗？不知道大家有没有多加思考，实际上在我们最后的一种思路上，还可以再继续改进。我们先看看昨天最终版本的代码。public class Test09 {
private static void swap(int[] arr, int i, int j) {
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2024-10-29 13:36:16
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Hash函数非哈希表的特点：关键字在表中的位置和它之间不存在一个确定的关系，查找的过程为给定值一次和各个关键字进行比较，查找的效率取决于和给定值进行比较的次数。哈希表的特点：关键字在表中位置和它之间存在一种确定的关系。哈希函数：一般情况下，需要在关键字与它在表中的存储位置之间建立一个函数关系，以f(key)作为关键字为key的记录在表中的位置，通常称这个函数f(key)为哈希函数。hash : 翻
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2023-11-28 06:43:37
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源码分析 HashMap 采用一种所谓的“Hash 算法”来决定每个元素的存储位置。当程序执行 map.put(String,Obect)方法 时，系统将调用String的 hashCode() 方法得到其 hashCode 值——每个 Java 对象都有 hashCode() 方法，都可通过该方法获得它的 hashCode 值。得到这个对象的 hashCode 值之后，系
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2023-06-15 08:23:59
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在Java 8 之前，HashMap和其他基于map的类都是通过链地址法解决冲突，它们使用单向链表来存储相同索引值的元素。在最坏的情况下，这种方式会将HashMap的get方法的性能从O(1)降低到O(n)。为了解决在频繁冲突时hashmap性能降低的问题，Java 8中使用平衡树来替代链表存储冲突的元素。这意味着我们可以将最坏情况下的性能从O(n)提高到O(logn)。 在Java 8中使用常
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2023-10-08 13:38:29
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首先说一下hash冲突吧，hash冲突在hash表中一般情况下是会遇到的； hash冲突指的是你在向hash表中存数据时，首先要通过key值进行指定的hash算法进行计算，然后得到一个值，这个值就是你要将这个key对应的value存入的地址。但是在这个地址中已经有值存在，所以这个时候就发生了hash冲突，不同的key通过hash算法得到了对应的同一个值。hash冲突解决的方法：再hash法：这种方
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2023-12-31 21:34:54
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一：hash表也叫散列表，以key-value的形式存储数据，就是将需要存储的关键码值通过hash函数映射到表中的位置，可加快访问速度。二：hash冲突如果两个相同的关键码值通过hash函数映射到了表中的相同位置，则产生了“碰撞”及hash冲突。解决冲突的方式有多种，可根据实际情况选择。三：解决方法1.外部链址法为hash冲突的关键码值建立单链表，将单链表的头指针保存在hash表的存储单元中。以H
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2023-07-12 11:15:36
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哈希冲突1，何时哈希冲突2.线性探测法2.1 代码实现3.链地址法3.1代码实现 1，何时哈希冲突首先在哈希表存储元素时，最初是根据值的hashcode（）计算结果作为下标在数组中进行存储，数组开辟的大小至少等于hashcode()值，存在一个问题：如果只有一个元素，但是他的hashcode值很大时，那么就存在堆内存严重浪费的问题。当多个元素的hashcode()返回值相同时，就会发生哈希冲突。
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2023-10-20 17:19:00
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一、简述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。二、拉链法基本思想是将所有哈希地址为 i 的元素构成一个称为同义词链的单链表，并将单链表的头指针存在哈希表的第 i 个单元中，因而查找、插入和删除主要在同义词链中进行。拉链法适用于经常进行插入和删除的情况。1️⃣Ha
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2024-03-04 01:23:08
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一、hash冲突1.什么是hash冲突？由于哈希算法被计算的数据是无限的，而计算后的结果范围有限，因此总会存在不同的数据经过计算后得到的值相同，这就是哈希冲突。（两个不同的数据计算后的结果一样）2.解决哈希冲突的方式有四种方法： 1. 开放定址法（再散列法） 线行探查法 平方探查法 双散列函数探查法 2. 链地址法（拉链法） 3. 再哈希法 4. 建立公共溢出区3.开放定址法发生冲突的那个单元起，
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2023-07-13 16:14:46
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解决哈希冲突方法总结
所谓的哈希冲突就是指当两个不同的值对应同一个哈希映射时的处理。一共有三种方法。一、拉链法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
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2023-07-06 21:29:42
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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：一、开放定址法（再散列法）这种方法也称再散列法，其基本思想是：当关键字key的哈希地址p=H（key）出现冲突时，以p为基础，产生另一个哈希地址p1，如
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2023-11-10 19:59:49
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在Java开发过程中，HashMap由于其较高的性能和简易使用，得到了广泛应用。然而，当不同的输入得到相同的哈希值时，就会导致哈希碰撞和哈希冲突问题。这不仅会影响应用性能，还会影响数据的准确性和内存利用率。因此，深入了解Java中的哈希碰撞和冲突问题，变得十分重要。
## 问题背景
在Java中，HashMap使用链式法解决哈希冲突，每个键值对都有一个哈希值。当多个键生成相同哈希值时，就会发生哈
一、hashMap的底层实现hashmap的底层结构在jdk1.7之前是数组+链表，但是在jdk1.8以后，其变成了数组+链表+红黑树，这个操作会加快在链表时候的查询速度。当链表的长度大于8 的时候，链表就会变为红黑树，而当长度小于6的时候，会从红黑树变回链表。这里又有一个问题：为什么是8 和 6 这两个阈值呢？因为TreeNodes的大小大约是常规节点的两
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2023-08-11 17:23:39
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