通过使用多个哈希函数，再哈希法可以增加哈希冲突发生的概率，从而减少冲突的数量，提高哈希表的性能。每个哈希函数可以使用不同的
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2023-11-05 19:21:55
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解决哈希冲突的三种方法（拉链法、开放地址法、再散列法） - 小猛同学的博
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2018-11-26 11:43:00
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学到现在越来越感觉计算机网络、操作系统的重要性，组成原理到没感觉出来，求推荐资料，我想要的是描述性解释，教材不是我想要的，谢谢！ 感觉自己的知识很老旧，在没有出国也没去高水平大学的条件下，只能通过网络学习了，感谢博客园。一.检索分类 在检索技术中，索引一直需要研究的核心技术。当下，索引技术主...
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2015-05-07 19:28:00
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1、哈希函数哈希函数是一个映射，将关键字key映射到某一地址，可以直接确定查找值所在位置，addr = H(key)；比较直观的一个运用是知道数值范围时的桶排序，给定n个输入0<= a1，a2，...，an<m，定义一个长度为m的数组，ai的值就对应其在数组中的位置，可以在O(n+m)的时间内对元素进行排序。2、哈希冲突哈希函数是非单设函数，不同的key可能得到相同的addr值，这就发
上篇博客我写的是用线性探测来解决哈希表。http://10739316.blog.51cto.com/10729316/1771958下面我在介绍另一种解决哈希表的方法，开链法，也叫哈希桶。下面我介绍一下这种方法的思路。 基本思路： 1.先给一个数组，这个数组中存的是指针数组，每个指针数组都指向一个数组。 &n
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2016-05-14 00:16:18
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事情由来公司要做一个基于discuz的论坛，需要支持同时在线千万级别，而discuz用于判断用户是否登录依据”session“常常是保存在数据库里面的，并且基于一张表保存，那么，当同时有大量用户挤入，会不会造成数据库无法承受而导致运行缓慢？答案是肯定的。那么，基于这种原因，我打算用分布式redis来解决这个问题。按着不同的维度，这里可以是地区，活跃度等把用户登录信息分布存储在不同的redis中。常
Hash 哈希(上)目录Hash 哈希(上)简介Hash函数的构造取余法乘积取整法其他方法冲突的处理挂链法开放定址法线性探查法二次探查法双哈希法结语简介Hash，又称散列，它通过对数据进行计算，得出该数据的对应位置，使得数据和存放位置相对应，从而完成高效的查找。Hash函数的构造取余法用关键字\(k\)除以\(M\)，取余数作为地址。\[\operatorname h(k)=k \bmod M
\
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2023-12-20 09:46:40
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1、哈希函数的构造方法> 数字分析法假设关键字 Key 为 8 位十进制整数：① 确定哈希表
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2022-08-29 14:45:37
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（一）线性探测法线性探测法是最简单的处理冲突的方法。（1）插入元素：插入元素时，如果发生冲突，算法将从该槽位向后遍历哈希表，直到找到表中的下一个空槽，并将该值放入到空槽当中。（2）查找元素：查找元素时，首先散列值所指向的槽，如果没有找到匹配，则继续从该槽向后遍历哈希表，直到：1）找到相应的元素；2）找到一个空槽（指示查找的元素不存在）；3）整个哈希表都遍历完毕（指示该元素不存在并且哈希表已满）线性
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2023-06-19 22:48:44
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1、链地址法指把所有的冲突关键字存储在一个线性链表中，这个链表由其散列地址唯一标识。2、开放定址法 开放地址法通常需要有三种方法：线性探测、二次探测、再哈希法。线性探测 线性探测方法就是线性探测空白单元。当数据通过哈希函数计算应该放在700这个位置，但是700这个位置已经有数据了，那么接下来就应该查看701位置是否空闲，再查看702位置，依次类推。 当哈希表越来越满时
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2023-08-11 10:19:35
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构成排序二叉树需满足：做子树比根节点小，根节点比右子树节点小。哈希表法查找最快顺序查找法适用于存储结构为顺序或链接存储的线性表TRIE树，单词查找树，是一种哈希树的变种，典型应用是用于统计，排序和保存大量的字符串，所以经常被搜索引擎系统用于文本词频统计。优点是：利用字符串的公共前缀来减少查询时间，最大限度地减少无谓的字符串比较。分块查找的平均长度不仅与索引表的长度有关，而且与快的长度有关。平均查找
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2023-12-08 16:05:54
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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，
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2023-11-24 15:57:54
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四声) 即当前数组的长度乘以
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2018-07-24 15:40:00
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package cn.com.chenlly;import java.io.IOException;import java.io.InputStreamReader;import java.io.BufferedReader;/** * @Description 哈希表发生冲突时的链地址方法算法，关键字通过哈希函数映射到哈希表单元，而插入时插入到这个单元的链表中 *
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2022-08-26 15:16:20
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import java.io.InputStreamReader;import java.io.BufferedReader;/** * @Class HashTableApp * @Description 哈希表，开放地址法的线性探索算法 * @Company OpenData * @author Chenlly * @Date 2009-03-20 * @ver
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2022-08-26 15:16:52
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1、背景引入 （1）线性表和树等线性结构中，记录在结构中的相对位置是随机的，和记录的关键字之间不存在确定的关系，因此，在结构中查找记录时需要进行一系列和关键字的比较。理想的情况是希望不经过任何比较，一次存取便能够取到所查找的记录，那就必须在记录的存储位置和它的关键字之间建立一个确定的对应关系f，使得每个关键字和结构中一个唯一的存储位置相对应。因而在查找时，只要根据这个对应关系f找到给定值K的像
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2024-05-21 06:33:12
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哈希表开链法 仿函数
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2016-05-28 16:32:19
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#include <cstring> #include <iostream> using namespace std; const int N = 200003, null = 0x3f3f3f3f; int h[N]; int find(int x) { int k = (x % N + N) % ...
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2021-08-11 14:51:00
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在我最近的项目中，我们遇到了“python 拉链法哈希冲突”问题。该问题引发了一系列业务影响，迫使我们对代码进行了深入调试与优化。
## 问题背景
在使用Python实现哈希表时，基于拉链法的哈希冲突处理策略经常被应用。然而，当键值对数量较大时，哈希表中的冲突频率增加，进而影响了查找与插入的性能。
业务影响分析显示如下：
- **2023年3月10日**：用户反馈系统响应缓慢，大量请求超时。
目录一、了解哈希表及哈希冲突二、解决哈希冲突办法1、开放定址法：我们在遇到哈希冲突时，去寻找一个新的空闲的哈希地址（1）线性探测法：公式：h(x)=(Hash(x)+i)mod (Hashtable.length);（i会逐渐递增加1）（2）平方探测法（二次探测）：公式：h(x)=(Hash(x) +i)mod (Hashtable.length);（i依次为+(i^2)和-(i^2)）2、再哈希
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2023-12-12 20:03:23
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