这篇文章主要介绍了怎么用Java哈希桶方式解决哈希冲突的相关知识,内容详细易懂,操作简单快捷,具有一定借鉴价值,相信大家阅读完这篇怎么用Java哈希桶方式解决哈希冲突文章都会有所收获,下面我们一起来看看吧。
我们可以先实现一个比较简单的哈希表,使用java中解决哈希冲突的方法,即哈希桶(开散列)方式实现,其中注意:
可以使用内部类方式定义节点
负载因子默认为0.75
因为我们使用的是哈希桶方式解决哈希冲突,所以在我们扩容成功之后,原来桶中的数据得重新哈希计算出新的位置,不然就和原来桶中的数据的位置不一样了
相关代码如下
public class HashBucket { static class Node {//使用内部类方式定义节点 public int key; public int val; public Node next; public Node(int key, int val) { this.key = key; this.val = val; } } private Node[] array; public int usedSize; public HashBucket() { this.array = new Node[10]; this.usedSize = 0; } public void put(int key,int val) {//存放数据 //1、确定下标 int index = key % this.array.length; //2、遍历这个下标的链表 Node cur = array[index]; while (cur != null) { //更新val if(cur.key == key) { cur.val = val; return; } cur = cur.next; } //3、cur == null 当前数组下标的链表中没有key Node node = new Node(key,val); node.next = array[index]; array[index] = node; this.usedSize++; //4、判断当前有没有超过负载因子 if(loadFactor() >= 0.75) {//负载因子我们认为0.75 //扩容 resize(); } } public int get(int key) {//取出数据 //以什么方式存储的 那就以什么方式取 int index = key % this.array.length; Node cur = array[index]; while (cur != null) { if(cur.key == key) { return cur.val; } cur = cur.next; } return -1; } public double loadFactor() {//计算负载因子 return this.usedSize*1.0 / this.array.length; } public void resize() {//扩容函数 //自己创建新的2倍数组 Node[] newArray = new Node[2*this.array.length]; //遍历原来的哈希桶 //最外层循环 控制数组下标 for (int i = 0; i < this.array.length; i++) { Node cur = array[i]; Node curNext = null; while (cur != null) { //记录cur.next curNext = cur.next; //在新的数组里面的下标 int index = cur.key % newArray.length; //进行头插法 cur.next = newArray[index]; newArray[index] = cur; cur = curNext; } } this.array = newArray; }
上面我们实现的哈希表中的键值对只能存放整型数据,但若是比较复杂的类型,例如字符串,对象等等,此时就需要用到泛型了。其中注意:
同样可以使用内部类方式定义节点类型
使用泛型
将泛型转换成整数时要用到hashCode
方法
利用对象哈希值确定下标,为了防止哈希值太大,应该让其%数组的长度
遍历数组下标时,利用equals方法比较key是否相同
存放自定义的数据类型时,一定要重写hashcode
和equals方法
相关代码如下
class Person { public String id; public Person(String id) { this.id = id; } @Override public String toString() { return "Person{" + "id='" + id + '\'' + '}'; } @Override public boolean equals(Object o) { if (this == o) return true; if (o == null || getClass() != o.getClass()) return false; Person person = (Person) o; return Objects.equals(id, person.id); } @Override public int hashCode() { return Objects.hash(id); } } public class HashBuck2<K,V> { static class Node<K,V> { public K key; public V val; public Node<K,V> next; public Node(K key,V val) { this.key = key; this.val = val; } } public Node<K,V>[] array = (Node<K, V>[]) new Node[10]; public int usedSize; public void put(K key,V val) { //通过hashcode方法定位数组的下标 int hash = key.hashCode(); int index = hash % this.array.length; Node<K,V> cur = array[index]; while (cur != null) { //equals 起的作用是遍历当前数组下标的key是否相同 if(cur.key.equals(key)) { cur.val = val; } cur = cur.next; } Node<K,V> node = new Node<>(key,val); node.next = array[index]; array[index] = node; this.usedSize++; } public V get(K key) { int hash = key.hashCode(); int index = hash % this.array.length; Node<K,V> cur= array[index]; while (cur != null) { if(cur.key.equals(key)) { return cur.val; } cur = cur.next; } return null; }
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