--- comments: true --- # 6.2   哈希冲突 上一节提到,**通常情况下哈希函数的输入空间远大于输出空间**,因此理论上哈希冲突是不可避免的。比如,输入空间为全体整数,输出空间为数组容量大小,则必然有多个整数映射至同一桶索引。 哈希冲突会导致查询结果错误,严重影响哈希表的可用性。为了解决该问题,每当遇到哈希冲突时,我们就进行哈希表扩容,直至冲突消失为止。此方法简单粗暴且有效,但效率太低,因为哈希表扩容需要进行大量的数据搬运与哈希值计算。为了提升效率,我们可以采用以下策略。 1. 改良哈希表数据结构,**使得哈希表可以在出现哈希冲突时正常工作**。 2. 仅在必要时,即当哈希冲突比较严重时,才执行扩容操作。 哈希表的结构改良方法主要包括“链式地址”和“开放寻址”。 ## 6.2.1   链式地址 在原始哈希表中,每个桶仅能存储一个键值对。「链式地址 separate chaining」将单个元素转换为链表,将键值对作为链表节点,将所有发生冲突的键值对都存储在同一链表中。图 6-5 展示了一个链式地址哈希表的例子。 ![链式地址哈希表](hash_collision.assets/hash_table_chaining.png){ class="animation-figure" }

图 6-5   链式地址哈希表

基于链式地址实现的哈希表的操作方法发生了以下变化。 - **查询元素**:输入 `key` ,经过哈希函数得到桶索引,即可访问链表头节点,然后遍历链表并对比 `key` 以查找目标键值对。 - **添加元素**:首先通过哈希函数访问链表头节点,然后将节点(键值对)添加到链表中。 - **删除元素**:根据哈希函数的结果访问链表头部,接着遍历链表以查找目标节点并将其删除。 链式地址存在以下局限性。 - **占用空间增大**:链表包含节点指针,它相比数组更加耗费内存空间。 - **查询效率降低**:因为需要线性遍历链表来查找对应元素。 以下代码给出了链式地址哈希表的简单实现,需要注意两点。 - 使用列表(动态数组)代替链表,从而简化代码。在这种设定下,哈希表(数组)包含多个桶,每个桶都是一个列表。 - 以下实现包含哈希表扩容方法。当负载因子超过 $\frac{2}{3}$ 时,我们将哈希表扩容至原先的 $2$ 倍。 === "Python" ```python title="hash_map_chaining.py" class HashMapChaining: """链式地址哈希表""" def __init__(self): """构造方法""" self.size = 0 # 键值对数量 self.capacity = 4 # 哈希表容量 self.load_thres = 2.0 / 3.0 # 触发扩容的负载因子阈值 self.extend_ratio = 2 # 扩容倍数 self.buckets = [[] for _ in range(self.capacity)] # 桶数组 def hash_func(self, key: int) -> int: """哈希函数""" return key % self.capacity def load_factor(self) -> float: """负载因子""" return self.size / self.capacity def get(self, key: int) -> str | None: """查询操作""" index = self.hash_func(key) bucket = self.buckets[index] # 遍历桶,若找到 key ,则返回对应 val for pair in bucket: if pair.key == key: return pair.val # 若未找到 key ,则返回 None return None def put(self, key: int, val: str): """添加操作""" # 当负载因子超过阈值时,执行扩容 if self.load_factor() > self.load_thres: self.extend() index = self.hash_func(key) bucket = self.buckets[index] # 遍历桶,若遇到指定 key ,则更新对应 val 并返回 for pair in bucket: if pair.key == key: pair.val = val return # 若无该 key ,则将键值对添加至尾部 pair = Pair(key, val) bucket.append(pair) self.size += 1 def remove(self, key: int): """删除操作""" index = self.hash_func(key) bucket = self.buckets[index] # 遍历桶,从中删除键值对 for pair in bucket: if pair.key == key: bucket.remove(pair) self.size -= 1 break def extend(self): """扩容哈希表""" # 暂存原哈希表 buckets = self.buckets # 初始化扩容后的新哈希表 self.capacity *= self.extend_ratio self.buckets = [[] for _ in range(self.capacity)] self.size = 0 # 将键值对从原哈希表搬运至新哈希表 for bucket in buckets: for pair in bucket: self.put(pair.key, pair.val) def print(self): """打印哈希表""" for bucket in self.buckets: res = [] for pair in bucket: res.append(str(pair.key) + " -> " + pair.val) print(res) ``` === "C++" ```cpp title="hash_map_chaining.cpp" /* 链式地址哈希表 */ class HashMapChaining { private: int size; // 键值对数量 int capacity; // 哈希表容量 double loadThres; // 触发扩容的负载因子阈值 int extendRatio; // 扩容倍数 vector> buckets; // 桶数组 public: /* 构造方法 */ HashMapChaining() : size(0), capacity(4), loadThres(2.0 / 3.0), extendRatio(2) { buckets.resize(capacity); } /* 析构方法 */ ~HashMapChaining() { for (auto &bucket : buckets) { for (Pair *pair : bucket) { // 释放内存 delete pair; } } } /* 哈希函数 */ int hashFunc(int key) { return key % capacity; } /* 负载因子 */ double loadFactor() { return (double)size / (double)capacity; } /* 查询操作 */ string get(int key) { int index = hashFunc(key); // 遍历桶,若找到 key ,则返回对应 val for (Pair *pair : buckets[index]) { if (pair->key == key) { return pair->val; } } // 若未找到 key ,则返回空字符串 return ""; } /* 添加操作 */ void put(int key, string val) { // 当负载因子超过阈值时,执行扩容 if (loadFactor() > loadThres) { extend(); } int index = hashFunc(key); // 遍历桶,若遇到指定 key ,则更新对应 val 并返回 for (Pair *pair : buckets[index]) { if (pair->key == key) { pair->val = val; return; } } // 若无该 key ,则将键值对添加至尾部 buckets[index].push_back(new Pair(key, val)); size++; } /* 删除操作 */ void remove(int key) { int index = hashFunc(key); auto &bucket = buckets[index]; // 遍历桶,从中删除键值对 for (int i = 0; i < bucket.size(); i++) { if (bucket[i]->key == key) { Pair *tmp = bucket[i]; bucket.erase(bucket.begin() + i); // 从中删除键值对 delete tmp; // 释放内存 size--; return; } } } /* 扩容哈希表 */ void extend() { // 暂存原哈希表 vector> bucketsTmp = buckets; // 初始化扩容后的新哈希表 capacity *= extendRatio; buckets.clear(); buckets.resize(capacity); size = 0; // 将键值对从原哈希表搬运至新哈希表 for (auto &bucket : bucketsTmp) { for (Pair *pair : bucket) { put(pair->key, pair->val); // 释放内存 delete pair; } } } /* 打印哈希表 */ void print() { for (auto &bucket : buckets) { cout << "["; for (Pair *pair : bucket) { cout << pair->key << " -> " << pair->val << ", "; } cout << "]\n"; } } }; ``` === "Java" ```java title="hash_map_chaining.java" /* 链式地址哈希表 */ class HashMapChaining { int size; // 键值对数量 int capacity; // 哈希表容量 double loadThres; // 触发扩容的负载因子阈值 int extendRatio; // 扩容倍数 List> buckets; // 桶数组 /* 构造方法 */ public HashMapChaining() { size = 0; capacity = 4; loadThres = 2.0 / 3.0; extendRatio = 2; buckets = new ArrayList<>(capacity); for (int i = 0; i < capacity; i++) { buckets.add(new ArrayList<>()); } } /* 哈希函数 */ int hashFunc(int key) { return key % capacity; } /* 负载因子 */ double loadFactor() { return (double) size / capacity; } /* 查询操作 */ String get(int key) { int index = hashFunc(key); List bucket = buckets.get(index); // 遍历桶,若找到 key ,则返回对应 val for (Pair pair : bucket) { if (pair.key == key) { return pair.val; } } // 若未找到 key ,则返回 null return null; } /* 添加操作 */ void put(int key, String val) { // 当负载因子超过阈值时,执行扩容 if (loadFactor() > loadThres) { extend(); } int index = hashFunc(key); List bucket = buckets.get(index); // 遍历桶,若遇到指定 key ,则更新对应 val 并返回 for (Pair pair : bucket) { if (pair.key == key) { pair.val = val; return; } } // 若无该 key ,则将键值对添加至尾部 Pair pair = new Pair(key, val); bucket.add(pair); size++; } /* 删除操作 */ void remove(int key) { int index = hashFunc(key); List bucket = buckets.get(index); // 遍历桶,从中删除键值对 for (Pair pair : bucket) { if (pair.key == key) { bucket.remove(pair); size--; break; } } } /* 扩容哈希表 */ void extend() { // 暂存原哈希表 List> bucketsTmp = buckets; // 初始化扩容后的新哈希表 capacity *= extendRatio; buckets = new ArrayList<>(capacity); for (int i = 0; i < capacity; i++) { buckets.add(new ArrayList<>()); } size = 0; // 将键值对从原哈希表搬运至新哈希表 for (List bucket : bucketsTmp) { for (Pair pair : bucket) { put(pair.key, pair.val); } } } /* 打印哈希表 */ void print() { for (List bucket : buckets) { List res = new ArrayList<>(); for (Pair pair : bucket) { res.add(pair.key + " -> " + pair.val); } System.out.println(res); } } } ``` === "C#" ```csharp title="hash_map_chaining.cs" /* 链式地址哈希表 */ class HashMapChaining { int size; // 键值对数量 int capacity; // 哈希表容量 double loadThres; // 触发扩容的负载因子阈值 int extendRatio; // 扩容倍数 List> buckets; // 桶数组 /* 构造方法 */ public HashMapChaining() { size = 0; capacity = 4; loadThres = 2.0 / 3.0; extendRatio = 2; buckets = new List>(capacity); for (int i = 0; i < capacity; i++) { buckets.Add([]); } } /* 哈希函数 */ int HashFunc(int key) { return key % capacity; } /* 负载因子 */ double LoadFactor() { return (double)size / capacity; } /* 查询操作 */ public string? Get(int key) { int index = HashFunc(key); // 遍历桶,若找到 key ,则返回对应 val foreach (Pair pair in buckets[index]) { if (pair.key == key) { return pair.val; } } // 若未找到 key ,则返回 null return null; } /* 添加操作 */ public void Put(int key, string val) { // 当负载因子超过阈值时,执行扩容 if (LoadFactor() > loadThres) { Extend(); } int index = HashFunc(key); // 遍历桶,若遇到指定 key ,则更新对应 val 并返回 foreach (Pair pair in buckets[index]) { if (pair.key == key) { pair.val = val; return; } } // 若无该 key ,则将键值对添加至尾部 buckets[index].Add(new Pair(key, val)); size++; } /* 删除操作 */ public void Remove(int key) { int index = HashFunc(key); // 遍历桶,从中删除键值对 foreach (Pair pair in buckets[index].ToList()) { if (pair.key == key) { buckets[index].Remove(pair); size--; break; } } } /* 扩容哈希表 */ void Extend() { // 暂存原哈希表 List> bucketsTmp = buckets; // 初始化扩容后的新哈希表 capacity *= extendRatio; buckets = new List>(capacity); for (int i = 0; i < capacity; i++) { buckets.Add([]); } size = 0; // 将键值对从原哈希表搬运至新哈希表 foreach (List bucket in bucketsTmp) { foreach (Pair pair in bucket) { Put(pair.key, pair.val); } } } /* 打印哈希表 */ public void Print() { foreach (List bucket in buckets) { List res = []; foreach (Pair pair in bucket) { res.Add(pair.key + " -> " + pair.val); } foreach (string kv in res) { Console.WriteLine(kv); } } } } ``` === "Go" ```go title="hash_map_chaining.go" /* 链式地址哈希表 */ type hashMapChaining struct { size int // 键值对数量 capacity int // 哈希表容量 loadThres float64 // 触发扩容的负载因子阈值 extendRatio int // 扩容倍数 buckets [][]pair // 桶数组 } /* 构造方法 */ func newHashMapChaining() *hashMapChaining { buckets := make([][]pair, 4) for i := 0; i < 4; i++ { buckets[i] = make([]pair, 0) } return &hashMapChaining{ size: 0, capacity: 4, loadThres: 2.0 / 3.0, extendRatio: 2, buckets: buckets, } } /* 哈希函数 */ func (m *hashMapChaining) hashFunc(key int) int { return key % m.capacity } /* 负载因子 */ func (m *hashMapChaining) loadFactor() float64 { return float64(m.size) / float64(m.capacity) } /* 查询操作 */ func (m *hashMapChaining) get(key int) string { idx := m.hashFunc(key) bucket := m.buckets[idx] // 遍历桶,若找到 key ,则返回对应 val for _, p := range bucket { if p.key == key { return p.val } } // 若未找到 key ,则返回空字符串 return "" } /* 添加操作 */ func (m *hashMapChaining) put(key int, val string) { // 当负载因子超过阈值时,执行扩容 if m.loadFactor() > m.loadThres { m.extend() } idx := m.hashFunc(key) // 遍历桶,若遇到指定 key ,则更新对应 val 并返回 for i := range m.buckets[idx] { if m.buckets[idx][i].key == key { m.buckets[idx][i].val = val return } } // 若无该 key ,则将键值对添加至尾部 p := pair{ key: key, val: val, } m.buckets[idx] = append(m.buckets[idx], p) m.size += 1 } /* 删除操作 */ func (m *hashMapChaining) remove(key int) { idx := m.hashFunc(key) // 遍历桶,从中删除键值对 for i, p := range m.buckets[idx] { if p.key == key { // 切片删除 m.buckets[idx] = append(m.buckets[idx][:i], m.buckets[idx][i+1:]...) m.size -= 1 break } } } /* 扩容哈希表 */ func (m *hashMapChaining) extend() { // 暂存原哈希表 tmpBuckets := make([][]pair, len(m.buckets)) for i := 0; i < len(m.buckets); i++ { tmpBuckets[i] = make([]pair, len(m.buckets[i])) copy(tmpBuckets[i], m.buckets[i]) } // 初始化扩容后的新哈希表 m.capacity *= m.extendRatio m.buckets = make([][]pair, m.capacity) for i := 0; i < m.capacity; i++ { m.buckets[i] = make([]pair, 0) } m.size = 0 // 将键值对从原哈希表搬运至新哈希表 for _, bucket := range tmpBuckets { for _, p := range bucket { m.put(p.key, p.val) } } } /* 打印哈希表 */ func (m *hashMapChaining) print() { var builder strings.Builder for _, bucket := range m.buckets { builder.WriteString("[") for _, p := range bucket { builder.WriteString(strconv.Itoa(p.key) + " -> " + p.val + " ") } builder.WriteString("]") fmt.Println(builder.String()) builder.Reset() } } ``` === "Swift" ```swift title="hash_map_chaining.swift" /* 链式地址哈希表 */ class HashMapChaining { var size: Int // 键值对数量 var capacity: Int // 哈希表容量 var loadThres: Double // 触发扩容的负载因子阈值 var extendRatio: Int // 扩容倍数 var buckets: [[Pair]] // 桶数组 /* 构造方法 */ init() { size = 0 capacity = 4 loadThres = 2.0 / 3.0 extendRatio = 2 buckets = Array(repeating: [], count: capacity) } /* 哈希函数 */ func hashFunc(key: Int) -> Int { key % capacity } /* 负载因子 */ func loadFactor() -> Double { Double(size / capacity) } /* 查询操作 */ func get(key: Int) -> String? { let index = hashFunc(key: key) let bucket = buckets[index] // 遍历桶,若找到 key ,则返回对应 val for pair in bucket { if pair.key == key { return pair.val } } // 若未找到 key ,则返回 nil return nil } /* 添加操作 */ func put(key: Int, val: String) { // 当负载因子超过阈值时,执行扩容 if loadFactor() > loadThres { extend() } let index = hashFunc(key: key) let bucket = buckets[index] // 遍历桶,若遇到指定 key ,则更新对应 val 并返回 for pair in bucket { if pair.key == key { pair.val = val return } } // 若无该 key ,则将键值对添加至尾部 let pair = Pair(key: key, val: val) buckets[index].append(pair) size += 1 } /* 删除操作 */ func remove(key: Int) { let index = hashFunc(key: key) let bucket = buckets[index] // 遍历桶,从中删除键值对 for (pairIndex, pair) in bucket.enumerated() { if pair.key == key { buckets[index].remove(at: pairIndex) } } size -= 1 } /* 扩容哈希表 */ func extend() { // 暂存原哈希表 let bucketsTmp = buckets // 初始化扩容后的新哈希表 capacity *= extendRatio buckets = Array(repeating: [], count: capacity) size = 0 // 将键值对从原哈希表搬运至新哈希表 for bucket in bucketsTmp { for pair in bucket { put(key: pair.key, val: pair.val) } } } /* 打印哈希表 */ func print() { for bucket in buckets { let res = bucket.map { "\($0.key) -> \($0.val)" } Swift.print(res) } } } ``` === "JS" ```javascript title="hash_map_chaining.js" /* 链式地址哈希表 */ class HashMapChaining { #size; // 键值对数量 #capacity; // 哈希表容量 #loadThres; // 触发扩容的负载因子阈值 #extendRatio; // 扩容倍数 #buckets; // 桶数组 /* 构造方法 */ constructor() { this.#size = 0; this.#capacity = 4; this.#loadThres = 2.0 / 3.0; this.#extendRatio = 2; this.#buckets = new Array(this.#capacity).fill(null).map((x) => []); } /* 哈希函数 */ #hashFunc(key) { return key % this.#capacity; } /* 负载因子 */ #loadFactor() { return this.#size / this.#capacity; } /* 查询操作 */ get(key) { const index = this.#hashFunc(key); const bucket = this.#buckets[index]; // 遍历桶,若找到 key ,则返回对应 val for (const pair of bucket) { if (pair.key === key) { return pair.val; } } // 若未找到 key ,则返回 null return null; } /* 添加操作 */ put(key, val) { // 当负载因子超过阈值时,执行扩容 if (this.#loadFactor() > this.#loadThres) { this.#extend(); } const index = this.#hashFunc(key); const bucket = this.#buckets[index]; // 遍历桶,若遇到指定 key ,则更新对应 val 并返回 for (const pair of bucket) { if (pair.key === key) { pair.val = val; return; } } // 若无该 key ,则将键值对添加至尾部 const pair = new Pair(key, val); bucket.push(pair); this.#size++; } /* 删除操作 */ remove(key) { const index = this.#hashFunc(key); let bucket = this.#buckets[index]; // 遍历桶,从中删除键值对 for (let i = 0; i < bucket.length; i++) { if (bucket[i].key === key) { bucket.splice(i, 1); this.#size--; break; } } } /* 扩容哈希表 */ #extend() { // 暂存原哈希表 const bucketsTmp = this.#buckets; // 初始化扩容后的新哈希表 this.#capacity *= this.#extendRatio; this.#buckets = new Array(this.#capacity).fill(null).map((x) => []); this.#size = 0; // 将键值对从原哈希表搬运至新哈希表 for (const bucket of bucketsTmp) { for (const pair of bucket) { this.put(pair.key, pair.val); } } } /* 打印哈希表 */ print() { for (const bucket of this.#buckets) { let res = []; for (const pair of bucket) { res.push(pair.key + ' -> ' + pair.val); } console.log(res); } } } ``` === "TS" ```typescript title="hash_map_chaining.ts" /* 链式地址哈希表 */ class HashMapChaining { #size: number; // 键值对数量 #capacity: number; // 哈希表容量 #loadThres: number; // 触发扩容的负载因子阈值 #extendRatio: number; // 扩容倍数 #buckets: Pair[][]; // 桶数组 /* 构造方法 */ constructor() { this.#size = 0; this.#capacity = 4; this.#loadThres = 2.0 / 3.0; this.#extendRatio = 2; this.#buckets = new Array(this.#capacity).fill(null).map((x) => []); } /* 哈希函数 */ #hashFunc(key: number): number { return key % this.#capacity; } /* 负载因子 */ #loadFactor(): number { return this.#size / this.#capacity; } /* 查询操作 */ get(key: number): string | null { const index = this.#hashFunc(key); const bucket = this.#buckets[index]; // 遍历桶,若找到 key ,则返回对应 val for (const pair of bucket) { if (pair.key === key) { return pair.val; } } // 若未找到 key ,则返回 null return null; } /* 添加操作 */ put(key: number, val: string): void { // 当负载因子超过阈值时,执行扩容 if (this.#loadFactor() > this.#loadThres) { this.#extend(); } const index = this.#hashFunc(key); const bucket = this.#buckets[index]; // 遍历桶,若遇到指定 key ,则更新对应 val 并返回 for (const pair of bucket) { if (pair.key === key) { pair.val = val; return; } } // 若无该 key ,则将键值对添加至尾部 const pair = new Pair(key, val); bucket.push(pair); this.#size++; } /* 删除操作 */ remove(key: number): void { const index = this.#hashFunc(key); let bucket = this.#buckets[index]; // 遍历桶,从中删除键值对 for (let i = 0; i < bucket.length; i++) { if (bucket[i].key === key) { bucket.splice(i, 1); this.#size--; break; } } } /* 扩容哈希表 */ #extend(): void { // 暂存原哈希表 const bucketsTmp = this.#buckets; // 初始化扩容后的新哈希表 this.#capacity *= this.#extendRatio; this.#buckets = new Array(this.#capacity).fill(null).map((x) => []); this.#size = 0; // 将键值对从原哈希表搬运至新哈希表 for (const bucket of bucketsTmp) { for (const pair of bucket) { this.put(pair.key, pair.val); } } } /* 打印哈希表 */ print(): void { for (const bucket of this.#buckets) { let res = []; for (const pair of bucket) { res.push(pair.key + ' -> ' + pair.val); } console.log(res); } } } ``` === "Dart" ```dart title="hash_map_chaining.dart" /* 链式地址哈希表 */ class HashMapChaining { late int size; // 键值对数量 late int capacity; // 哈希表容量 late double loadThres; // 触发扩容的负载因子阈值 late int extendRatio; // 扩容倍数 late List> buckets; // 桶数组 /* 构造方法 */ HashMapChaining() { size = 0; capacity = 4; loadThres = 2.0 / 3.0; extendRatio = 2; buckets = List.generate(capacity, (_) => []); } /* 哈希函数 */ int hashFunc(int key) { return key % capacity; } /* 负载因子 */ double loadFactor() { return size / capacity; } /* 查询操作 */ String? get(int key) { int index = hashFunc(key); List bucket = buckets[index]; // 遍历桶,若找到 key ,则返回对应 val for (Pair pair in bucket) { if (pair.key == key) { return pair.val; } } // 若未找到 key ,则返回 null return null; } /* 添加操作 */ void put(int key, String val) { // 当负载因子超过阈值时,执行扩容 if (loadFactor() > loadThres) { extend(); } int index = hashFunc(key); List bucket = buckets[index]; // 遍历桶,若遇到指定 key ,则更新对应 val 并返回 for (Pair pair in bucket) { if (pair.key == key) { pair.val = val; return; } } // 若无该 key ,则将键值对添加至尾部 Pair pair = Pair(key, val); bucket.add(pair); size++; } /* 删除操作 */ void remove(int key) { int index = hashFunc(key); List bucket = buckets[index]; // 遍历桶,从中删除键值对 for (Pair pair in bucket) { if (pair.key == key) { bucket.remove(pair); size--; break; } } } /* 扩容哈希表 */ void extend() { // 暂存原哈希表 List> bucketsTmp = buckets; // 初始化扩容后的新哈希表 capacity *= extendRatio; buckets = List.generate(capacity, (_) => []); size = 0; // 将键值对从原哈希表搬运至新哈希表 for (List bucket in bucketsTmp) { for (Pair pair in bucket) { put(pair.key, pair.val); } } } /* 打印哈希表 */ void printHashMap() { for (List bucket in buckets) { List res = []; for (Pair pair in bucket) { res.add("${pair.key} -> ${pair.val}"); } print(res); } } } ``` === "Rust" ```rust title="hash_map_chaining.rs" /* 链式地址哈希表 */ struct HashMapChaining { size: i32, capacity: i32, load_thres: f32, extend_ratio: i32, buckets: Vec>, } impl HashMapChaining { /* 构造方法 */ fn new() -> Self { Self { size: 0, capacity: 4, load_thres: 2.0 / 3.0, extend_ratio: 2, buckets: vec![vec![]; 4], } } /* 哈希函数 */ fn hash_func(&self, key: i32) -> usize { key as usize % self.capacity as usize } /* 负载因子 */ fn load_factor(&self) -> f32 { self.size as f32 / self.capacity as f32 } /* 删除操作 */ fn remove(&mut self, key: i32) -> Option { let index = self.hash_func(key); let bucket = &mut self.buckets[index]; // 遍历桶,从中删除键值对 for i in 0..bucket.len() { if bucket[i].key == key { let pair = bucket.remove(i); self.size -= 1; return Some(pair.val); } } // 若未找到 key ,则返回 None None } /* 扩容哈希表 */ fn extend(&mut self) { // 暂存原哈希表 let buckets_tmp = std::mem::replace(&mut self.buckets, vec![]); // 初始化扩容后的新哈希表 self.capacity *= self.extend_ratio; self.buckets = vec![Vec::new(); self.capacity as usize]; self.size = 0; // 将键值对从原哈希表搬运至新哈希表 for bucket in buckets_tmp { for pair in bucket { self.put(pair.key, pair.val); } } } /* 打印哈希表 */ fn print(&self) { for bucket in &self.buckets { let mut res = Vec::new(); for pair in bucket { res.push(format!("{} -> {}", pair.key, pair.val)); } println!("{:?}", res); } } /* 添加操作 */ fn put(&mut self, key: i32, val: String) { // 当负载因子超过阈值时,执行扩容 if self.load_factor() > self.load_thres { self.extend(); } let index = self.hash_func(key); let bucket = &mut self.buckets[index]; // 遍历桶,若遇到指定 key ,则更新对应 val 并返回 for pair in bucket { if pair.key == key { pair.val = val.clone(); return; } } let bucket = &mut self.buckets[index]; // 若无该 key ,则将键值对添加至尾部 let pair = Pair { key, val: val.clone(), }; bucket.push(pair); self.size += 1; } /* 查询操作 */ fn get(&self, key: i32) -> Option<&str> { let index = self.hash_func(key); let bucket = &self.buckets[index]; // 遍历桶,若找到 key ,则返回对应 val for pair in bucket { if pair.key == key { return Some(&pair.val); } } // 若未找到 key ,则返回 None None } } ``` === "C" ```c title="hash_map_chaining.c" /* 链表节点 */ typedef struct Node { Pair *pair; struct Node *next; } Node; /* 链式地址哈希表 */ typedef struct { int size; // 键值对数量 int capacity; // 哈希表容量 double loadThres; // 触发扩容的负载因子阈值 int extendRatio; // 扩容倍数 Node **buckets; // 桶数组 } HashMapChaining; /* 构造函数 */ HashMapChaining *newHashMapChaining() { HashMapChaining *hashMap = (HashMapChaining *)malloc(sizeof(HashMapChaining)); hashMap->size = 0; hashMap->capacity = 4; hashMap->loadThres = 2.0 / 3.0; hashMap->extendRatio = 2; hashMap->buckets = (Node **)malloc(hashMap->capacity * sizeof(Node *)); for (int i = 0; i < hashMap->capacity; i++) { hashMap->buckets[i] = NULL; } return hashMap; } /* 析构函数 */ void delHashMapChaining(HashMapChaining *hashMap) { for (int i = 0; i < hashMap->capacity; i++) { Node *cur = hashMap->buckets[i]; while (cur) { Node *tmp = cur; cur = cur->next; free(tmp->pair); free(tmp); } } free(hashMap->buckets); free(hashMap); } /* 哈希函数 */ int hashFunc(HashMapChaining *hashMap, int key) { return key % hashMap->capacity; } /* 负载因子 */ double loadFactor(HashMapChaining *hashMap) { return (double)hashMap->size / (double)hashMap->capacity; } /* 查询操作 */ char *get(HashMapChaining *hashMap, int key) { int index = hashFunc(hashMap, key); // 遍历桶,若找到 key ,则返回对应 val Node *cur = hashMap->buckets[index]; while (cur) { if (cur->pair->key == key) { return cur->pair->val; } cur = cur->next; } return ""; // 若未找到 key ,则返回空字符串 } /* 添加操作 */ void put(HashMapChaining *hashMap, int key, const char *val) { // 当负载因子超过阈值时,执行扩容 if (loadFactor(hashMap) > hashMap->loadThres) { extend(hashMap); } int index = hashFunc(hashMap, key); // 遍历桶,若遇到指定 key ,则更新对应 val 并返回 Node *cur = hashMap->buckets[index]; while (cur) { if (cur->pair->key == key) { strcpy(cur->pair->val, val); // 若遇到指定 key ,则更新对应 val 并返回 return; } cur = cur->next; } // 若无该 key ,则将键值对添加至链表头部 Pair *newPair = (Pair *)malloc(sizeof(Pair)); newPair->key = key; strcpy(newPair->val, val); Node *newNode = (Node *)malloc(sizeof(Node)); newNode->pair = newPair; newNode->next = hashMap->buckets[index]; hashMap->buckets[index] = newNode; hashMap->size++; } /* 扩容哈希表 */ void extend(HashMapChaining *hashMap) { // 暂存原哈希表 int oldCapacity = hashMap->capacity; Node **oldBuckets = hashMap->buckets; // 初始化扩容后的新哈希表 hashMap->capacity *= hashMap->extendRatio; hashMap->buckets = (Node **)malloc(hashMap->capacity * sizeof(Node *)); for (int i = 0; i < hashMap->capacity; i++) { hashMap->buckets[i] = NULL; } hashMap->size = 0; // 将键值对从原哈希表搬运至新哈希表 for (int i = 0; i < oldCapacity; i++) { Node *cur = oldBuckets[i]; while (cur) { put(hashMap, cur->pair->key, cur->pair->val); Node *temp = cur; cur = cur->next; // 释放内存 free(temp->pair); free(temp); } } free(oldBuckets); } /* 删除操作 */ void removeItem(HashMapChaining *hashMap, int key) { int index = hashFunc(hashMap, key); Node *cur = hashMap->buckets[index]; Node *pre = NULL; while (cur) { if (cur->pair->key == key) { // 从中删除键值对 if (pre) { pre->next = cur->next; } else { hashMap->buckets[index] = cur->next; } // 释放内存 free(cur->pair); free(cur); hashMap->size--; return; } pre = cur; cur = cur->next; } } /* 打印哈希表 */ void print(HashMapChaining *hashMap) { for (int i = 0; i < hashMap->capacity; i++) { Node *cur = hashMap->buckets[i]; printf("["); while (cur) { printf("%d -> %s, ", cur->pair->key, cur->pair->val); cur = cur->next; } printf("]\n"); } } ``` === "Zig" ```zig title="hash_map_chaining.zig" [class]{HashMapChaining}-[func]{} ``` ??? pythontutor "可视化运行"
全屏观看 > 值得注意的是,当链表很长时,查询效率 $O(n)$ 很差。**此时可以将链表转换为“AVL 树”或“红黑树”**,从而将查询操作的时间复杂度优化至 $O(\log n)$ 。 ## 6.2.2   开放寻址 「开放寻址 open addressing」不引入额外的数据结构,而是通过“多次探测”来处理哈希冲突,探测方式主要包括线性探测、平方探测和多次哈希等。 下面以线性探测为例,介绍开放寻址哈希表的工作机制。 ### 1.   线性探测 线性探测采用固定步长的线性搜索来进行探测,其操作方法与普通哈希表有所不同。 - **插入元素**:通过哈希函数计算桶索引,若发现桶内已有元素,则从冲突位置向后线性遍历(步长通常为 $1$ ),直至找到空桶,将元素插入其中。 - **查找元素**:若发现哈希冲突,则使用相同步长向后进行线性遍历,直到找到对应元素,返回 `value` 即可;如果遇到空桶,说明目标元素不在哈希表中,返回 `None` 。 图 6-6 展示了开放寻址(线性探测)哈希表的键值对分布。根据此哈希函数,最后两位相同的 `key` 都会被映射到相同的桶。而通过线性探测,它们被依次存储在该桶以及之下的桶中。 ![开放寻址(线性探测)哈希表的键值对分布](hash_collision.assets/hash_table_linear_probing.png){ class="animation-figure" }

图 6-6   开放寻址(线性探测)哈希表的键值对分布

然而,**线性探测容易产生“聚集现象”**。具体来说,数组中连续被占用的位置越长,这些连续位置发生哈希冲突的可能性越大,从而进一步促使该位置的聚堆生长,形成恶性循环,最终导致增删查改操作效率劣化。 值得注意的是,**我们不能在开放寻址哈希表中直接删除元素**。这是因为删除元素会在数组内产生一个空桶 `None` ,而当查询元素时,线性探测到该空桶就会返回,因此在该空桶之下的元素都无法再被访问到,程序可能误判这些元素不存在。 ![在开放寻址中删除元素导致的查询问题](hash_collision.assets/hash_table_open_addressing_deletion.png){ class="animation-figure" }

图 6-7   在开放寻址中删除元素导致的查询问题

为了解决该问题,我们可以采用「懒删除 lazy deletion」机制:它不直接从哈希表中移除元素,**而是利用一个常量 `TOMBSTONE` 来标记这个桶**。在该机制下,`None` 和 `TOMBSTONE` 都代表空桶,都可以放置键值对。但不同的是,线性探测到 `TOMBSTONE` 时应该继续遍历,因为其之下可能还存在键值对。 然而,**懒删除可能会加速哈希表的性能退化**。这是因为每次删除操作都会产生一个删除标记,随着 `TOMBSTONE` 的增加,搜索时间也会增加,因为线性探测可能需要跳过多个 `TOMBSTONE` 才能找到目标元素。 为此,考虑在线性探测中记录遇到的首个 `TOMBSTONE` 的索引,并将搜索到的目标元素与该 `TOMBSTONE` 交换位置。这样做的好处是当每次查询或添加元素时,元素会被移动至距离理想位置(探测起始点)更近的桶,从而优化查询效率。 以下代码实现了一个包含懒删除的开放寻址(线性探测)哈希表。为了更加充分地使用哈希表的空间,我们将哈希表看作一个“环形数组”,当越过数组尾部时,回到头部继续遍历。 === "Python" ```python title="hash_map_open_addressing.py" class HashMapOpenAddressing: """开放寻址哈希表""" def __init__(self): """构造方法""" self.size = 0 # 键值对数量 self.capacity = 4 # 哈希表容量 self.load_thres = 2.0 / 3.0 # 触发扩容的负载因子阈值 self.extend_ratio = 2 # 扩容倍数 self.buckets: list[Pair | None] = [None] * self.capacity # 桶数组 self.TOMBSTONE = Pair(-1, "-1") # 删除标记 def hash_func(self, key: int) -> int: """哈希函数""" return key % self.capacity def load_factor(self) -> float: """负载因子""" return self.size / self.capacity def find_bucket(self, key: int) -> int: """搜索 key 对应的桶索引""" index = self.hash_func(key) first_tombstone = -1 # 线性探测,当遇到空桶时跳出 while self.buckets[index] is not None: # 若遇到 key ,返回对应的桶索引 if self.buckets[index].key == key: # 若之前遇到了删除标记,则将键值对移动至该索引处 if first_tombstone != -1: self.buckets[first_tombstone] = self.buckets[index] self.buckets[index] = self.TOMBSTONE return first_tombstone # 返回移动后的桶索引 return index # 返回桶索引 # 记录遇到的首个删除标记 if first_tombstone == -1 and self.buckets[index] is self.TOMBSTONE: first_tombstone = index # 计算桶索引,越过尾部则返回头部 index = (index + 1) % self.capacity # 若 key 不存在,则返回添加点的索引 return index if first_tombstone == -1 else first_tombstone def get(self, key: int) -> str: """查询操作""" # 搜索 key 对应的桶索引 index = self.find_bucket(key) # 若找到键值对,则返回对应 val if self.buckets[index] not in [None, self.TOMBSTONE]: return self.buckets[index].val # 若键值对不存在,则返回 None return None def put(self, key: int, val: str): """添加操作""" # 当负载因子超过阈值时,执行扩容 if self.load_factor() > self.load_thres: self.extend() # 搜索 key 对应的桶索引 index = self.find_bucket(key) # 若找到键值对,则覆盖 val 并返回 if self.buckets[index] not in [None, self.TOMBSTONE]: self.buckets[index].val = val return # 若键值对不存在,则添加该键值对 self.buckets[index] = Pair(key, val) self.size += 1 def remove(self, key: int): """删除操作""" # 搜索 key 对应的桶索引 index = self.find_bucket(key) # 若找到键值对,则用删除标记覆盖它 if self.buckets[index] not in [None, self.TOMBSTONE]: self.buckets[index] = self.TOMBSTONE self.size -= 1 def extend(self): """扩容哈希表""" # 暂存原哈希表 buckets_tmp = self.buckets # 初始化扩容后的新哈希表 self.capacity *= self.extend_ratio self.buckets = [None] * self.capacity self.size = 0 # 将键值对从原哈希表搬运至新哈希表 for pair in buckets_tmp: if pair not in [None, self.TOMBSTONE]: self.put(pair.key, pair.val) def print(self): """打印哈希表""" for pair in self.buckets: if pair is None: print("None") elif pair is self.TOMBSTONE: print("TOMBSTONE") else: print(pair.key, "->", pair.val) ``` === "C++" ```cpp title="hash_map_open_addressing.cpp" /* 开放寻址哈希表 */ class HashMapOpenAddressing { private: int size; // 键值对数量 int capacity = 4; // 哈希表容量 const double loadThres = 2.0 / 3.0; // 触发扩容的负载因子阈值 const int extendRatio = 2; // 扩容倍数 vector buckets; // 桶数组 Pair *TOMBSTONE = new Pair(-1, "-1"); // 删除标记 public: /* 构造方法 */ HashMapOpenAddressing() : size(0), buckets(capacity, nullptr) { } /* 析构方法 */ ~HashMapOpenAddressing() { for (Pair *pair : buckets) { if (pair != nullptr && pair != TOMBSTONE) { delete pair; } } delete TOMBSTONE; } /* 哈希函数 */ int hashFunc(int key) { return key % capacity; } /* 负载因子 */ double loadFactor() { return (double)size / capacity; } /* 搜索 key 对应的桶索引 */ int findBucket(int key) { int index = hashFunc(key); int firstTombstone = -1; // 线性探测,当遇到空桶时跳出 while (buckets[index] != nullptr) { // 若遇到 key ,返回对应的桶索引 if (buckets[index]->key == key) { // 若之前遇到了删除标记,则将键值对移动至该索引处 if (firstTombstone != -1) { buckets[firstTombstone] = buckets[index]; buckets[index] = TOMBSTONE; return firstTombstone; // 返回移动后的桶索引 } return index; // 返回桶索引 } // 记录遇到的首个删除标记 if (firstTombstone == -1 && buckets[index] == TOMBSTONE) { firstTombstone = index; } // 计算桶索引,越过尾部则返回头部 index = (index + 1) % capacity; } // 若 key 不存在,则返回添加点的索引 return firstTombstone == -1 ? index : firstTombstone; } /* 查询操作 */ string get(int key) { // 搜索 key 对应的桶索引 int index = findBucket(key); // 若找到键值对,则返回对应 val if (buckets[index] != nullptr && buckets[index] != TOMBSTONE) { return buckets[index]->val; } // 若键值对不存在,则返回空字符串 return ""; } /* 添加操作 */ void put(int key, string val) { // 当负载因子超过阈值时,执行扩容 if (loadFactor() > loadThres) { extend(); } // 搜索 key 对应的桶索引 int index = findBucket(key); // 若找到键值对,则覆盖 val 并返回 if (buckets[index] != nullptr && buckets[index] != TOMBSTONE) { buckets[index]->val = val; return; } // 若键值对不存在,则添加该键值对 buckets[index] = new Pair(key, val); size++; } /* 删除操作 */ void remove(int key) { // 搜索 key 对应的桶索引 int index = findBucket(key); // 若找到键值对,则用删除标记覆盖它 if (buckets[index] != nullptr && buckets[index] != TOMBSTONE) { delete buckets[index]; buckets[index] = TOMBSTONE; size--; } } /* 扩容哈希表 */ void extend() { // 暂存原哈希表 vector bucketsTmp = buckets; // 初始化扩容后的新哈希表 capacity *= extendRatio; buckets = vector(capacity, nullptr); size = 0; // 将键值对从原哈希表搬运至新哈希表 for (Pair *pair : bucketsTmp) { if (pair != nullptr && pair != TOMBSTONE) { put(pair->key, pair->val); delete pair; } } } /* 打印哈希表 */ void print() { for (Pair *pair : buckets) { if (pair == nullptr) { cout << "nullptr" << endl; } else if (pair == TOMBSTONE) { cout << "TOMBSTONE" << endl; } else { cout << pair->key << " -> " << pair->val << endl; } } } }; ``` === "Java" ```java title="hash_map_open_addressing.java" /* 开放寻址哈希表 */ class HashMapOpenAddressing { private int size; // 键值对数量 private int capacity = 4; // 哈希表容量 private final double loadThres = 2.0 / 3.0; // 触发扩容的负载因子阈值 private final int extendRatio = 2; // 扩容倍数 private Pair[] buckets; // 桶数组 private final Pair TOMBSTONE = new Pair(-1, "-1"); // 删除标记 /* 构造方法 */ public HashMapOpenAddressing() { size = 0; buckets = new Pair[capacity]; } /* 哈希函数 */ private int hashFunc(int key) { return key % capacity; } /* 负载因子 */ private double loadFactor() { return (double) size / capacity; } /* 搜索 key 对应的桶索引 */ private int findBucket(int key) { int index = hashFunc(key); int firstTombstone = -1; // 线性探测,当遇到空桶时跳出 while (buckets[index] != null) { // 若遇到 key ,返回对应的桶索引 if (buckets[index].key == key) { // 若之前遇到了删除标记,则将键值对移动至该索引处 if (firstTombstone != -1) { buckets[firstTombstone] = buckets[index]; buckets[index] = TOMBSTONE; return firstTombstone; // 返回移动后的桶索引 } return index; // 返回桶索引 } // 记录遇到的首个删除标记 if (firstTombstone == -1 && buckets[index] == TOMBSTONE) { firstTombstone = index; } // 计算桶索引,越过尾部则返回头部 index = (index + 1) % capacity; } // 若 key 不存在,则返回添加点的索引 return firstTombstone == -1 ? index : firstTombstone; } /* 查询操作 */ public String get(int key) { // 搜索 key 对应的桶索引 int index = findBucket(key); // 若找到键值对,则返回对应 val if (buckets[index] != null && buckets[index] != TOMBSTONE) { return buckets[index].val; } // 若键值对不存在,则返回 null return null; } /* 添加操作 */ public void put(int key, String val) { // 当负载因子超过阈值时,执行扩容 if (loadFactor() > loadThres) { extend(); } // 搜索 key 对应的桶索引 int index = findBucket(key); // 若找到键值对,则覆盖 val 并返回 if (buckets[index] != null && buckets[index] != TOMBSTONE) { buckets[index].val = val; return; } // 若键值对不存在,则添加该键值对 buckets[index] = new Pair(key, val); size++; } /* 删除操作 */ public void remove(int key) { // 搜索 key 对应的桶索引 int index = findBucket(key); // 若找到键值对,则用删除标记覆盖它 if (buckets[index] != null && buckets[index] != TOMBSTONE) { buckets[index] = TOMBSTONE; size--; } } /* 扩容哈希表 */ private void extend() { // 暂存原哈希表 Pair[] bucketsTmp = buckets; // 初始化扩容后的新哈希表 capacity *= extendRatio; buckets = new Pair[capacity]; size = 0; // 将键值对从原哈希表搬运至新哈希表 for (Pair pair : bucketsTmp) { if (pair != null && pair != TOMBSTONE) { put(pair.key, pair.val); } } } /* 打印哈希表 */ public void print() { for (Pair pair : buckets) { if (pair == null) { System.out.println("null"); } else if (pair == TOMBSTONE) { System.out.println("TOMBSTONE"); } else { System.out.println(pair.key + " -> " + pair.val); } } } } ``` === "C#" ```csharp title="hash_map_open_addressing.cs" /* 开放寻址哈希表 */ class HashMapOpenAddressing { int size; // 键值对数量 int capacity = 4; // 哈希表容量 double loadThres = 2.0 / 3.0; // 触发扩容的负载因子阈值 int extendRatio = 2; // 扩容倍数 Pair[] buckets; // 桶数组 Pair TOMBSTONE = new(-1, "-1"); // 删除标记 /* 构造方法 */ public HashMapOpenAddressing() { size = 0; buckets = new Pair[capacity]; } /* 哈希函数 */ int HashFunc(int key) { return key % capacity; } /* 负载因子 */ double LoadFactor() { return (double)size / capacity; } /* 搜索 key 对应的桶索引 */ int FindBucket(int key) { int index = HashFunc(key); int firstTombstone = -1; // 线性探测,当遇到空桶时跳出 while (buckets[index] != null) { // 若遇到 key ,返回对应的桶索引 if (buckets[index].key == key) { // 若之前遇到了删除标记,则将键值对移动至该索引处 if (firstTombstone != -1) { buckets[firstTombstone] = buckets[index]; buckets[index] = TOMBSTONE; return firstTombstone; // 返回移动后的桶索引 } return index; // 返回桶索引 } // 记录遇到的首个删除标记 if (firstTombstone == -1 && buckets[index] == TOMBSTONE) { firstTombstone = index; } // 计算桶索引,越过尾部则返回头部 index = (index + 1) % capacity; } // 若 key 不存在,则返回添加点的索引 return firstTombstone == -1 ? index : firstTombstone; } /* 查询操作 */ public string? Get(int key) { // 搜索 key 对应的桶索引 int index = FindBucket(key); // 若找到键值对,则返回对应 val if (buckets[index] != null && buckets[index] != TOMBSTONE) { return buckets[index].val; } // 若键值对不存在,则返回 null return null; } /* 添加操作 */ public void Put(int key, string val) { // 当负载因子超过阈值时,执行扩容 if (LoadFactor() > loadThres) { Extend(); } // 搜索 key 对应的桶索引 int index = FindBucket(key); // 若找到键值对,则覆盖 val 并返回 if (buckets[index] != null && buckets[index] != TOMBSTONE) { buckets[index].val = val; return; } // 若键值对不存在,则添加该键值对 buckets[index] = new Pair(key, val); size++; } /* 删除操作 */ public void Remove(int key) { // 搜索 key 对应的桶索引 int index = FindBucket(key); // 若找到键值对,则用删除标记覆盖它 if (buckets[index] != null && buckets[index] != TOMBSTONE) { buckets[index] = TOMBSTONE; size--; } } /* 扩容哈希表 */ void Extend() { // 暂存原哈希表 Pair[] bucketsTmp = buckets; // 初始化扩容后的新哈希表 capacity *= extendRatio; buckets = new Pair[capacity]; size = 0; // 将键值对从原哈希表搬运至新哈希表 foreach (Pair pair in bucketsTmp) { if (pair != null && pair != TOMBSTONE) { Put(pair.key, pair.val); } } } /* 打印哈希表 */ public void Print() { foreach (Pair pair in buckets) { if (pair == null) { Console.WriteLine("null"); } else if (pair == TOMBSTONE) { Console.WriteLine("TOMBSTONE"); } else { Console.WriteLine(pair.key + " -> " + pair.val); } } } } ``` === "Go" ```go title="hash_map_open_addressing.go" /* 开放寻址哈希表 */ type hashMapOpenAddressing struct { size int // 键值对数量 capacity int // 哈希表容量 loadThres float64 // 触发扩容的负载因子阈值 extendRatio int // 扩容倍数 buckets []pair // 桶数组 removed pair // 删除标记 } /* 构造方法 */ func newHashMapOpenAddressing() *hashMapOpenAddressing { buckets := make([]pair, 4) return &hashMapOpenAddressing{ size: 0, capacity: 4, loadThres: 2.0 / 3.0, extendRatio: 2, buckets: buckets, removed: pair{ key: -1, val: "-1", }, } } /* 哈希函数 */ func (m *hashMapOpenAddressing) hashFunc(key int) int { return key % m.capacity } /* 负载因子 */ func (m *hashMapOpenAddressing) loadFactor() float64 { return float64(m.size) / float64(m.capacity) } /* 查询操作 */ func (m *hashMapOpenAddressing) get(key int) string { idx := m.hashFunc(key) // 线性探测,从 index 开始向后遍历 for i := 0; i < m.capacity; i++ { // 计算桶索引,越过尾部则返回头部 j := (idx + i) % m.capacity // 若遇到空桶,说明无此 key ,则返回 null if m.buckets[j] == (pair{}) { return "" } // 若遇到指定 key ,则返回对应 val if m.buckets[j].key == key && m.buckets[j] != m.removed { return m.buckets[j].val } } // 若未找到 key ,则返回空字符串 return "" } /* 添加操作 */ func (m *hashMapOpenAddressing) put(key int, val string) { // 当负载因子超过阈值时,执行扩容 if m.loadFactor() > m.loadThres { m.extend() } idx := m.hashFunc(key) // 线性探测,从 index 开始向后遍历 for i := 0; i < m.capacity; i++ { // 计算桶索引,越过尾部则返回头部 j := (idx + i) % m.capacity // 若遇到空桶、或带有删除标记的桶,则将键值对放入该桶 if m.buckets[j] == (pair{}) || m.buckets[j] == m.removed { m.buckets[j] = pair{ key: key, val: val, } m.size += 1 return } // 若遇到指定 key ,则更新对应 val if m.buckets[j].key == key { m.buckets[j].val = val return } } } /* 删除操作 */ func (m *hashMapOpenAddressing) remove(key int) { idx := m.hashFunc(key) // 遍历桶,从中删除键值对 // 线性探测,从 index 开始向后遍历 for i := 0; i < m.capacity; i++ { // 计算桶索引,越过尾部则返回头部 j := (idx + i) % m.capacity // 若遇到空桶,说明无此 key ,则直接返回 if m.buckets[j] == (pair{}) { return } // 若遇到指定 key ,则标记删除并返回 if m.buckets[j].key == key { m.buckets[j] = m.removed m.size -= 1 } } } /* 扩容哈希表 */ func (m *hashMapOpenAddressing) extend() { // 暂存原哈希表 tmpBuckets := make([]pair, len(m.buckets)) copy(tmpBuckets, m.buckets) // 初始化扩容后的新哈希表 m.capacity *= m.extendRatio m.buckets = make([]pair, m.capacity) m.size = 0 // 将键值对从原哈希表搬运至新哈希表 for _, p := range tmpBuckets { if p != (pair{}) && p != m.removed { m.put(p.key, p.val) } } } /* 打印哈希表 */ func (m *hashMapOpenAddressing) print() { for _, p := range m.buckets { if p != (pair{}) { fmt.Println(strconv.Itoa(p.key) + " -> " + p.val) } else { fmt.Println("nil") } } } ``` === "Swift" ```swift title="hash_map_open_addressing.swift" /* 开放寻址哈希表 */ class HashMapOpenAddressing { var size: Int // 键值对数量 var capacity: Int // 哈希表容量 var loadThres: Double // 触发扩容的负载因子阈值 var extendRatio: Int // 扩容倍数 var buckets: [Pair?] // 桶数组 var TOMBSTONE: Pair // 删除标记 /* 构造方法 */ init() { size = 0 capacity = 4 loadThres = 2.0 / 3.0 extendRatio = 2 buckets = Array(repeating: nil, count: capacity) TOMBSTONE = Pair(key: -1, val: "-1") } /* 哈希函数 */ func hashFunc(key: Int) -> Int { key % capacity } /* 负载因子 */ func loadFactor() -> Double { Double(size / capacity) } /* 搜索 key 对应的桶索引 */ func findBucket(key: Int) -> Int { var index = hashFunc(key: key) var firstTombstone = -1 // 线性探测,当遇到空桶时跳出 while buckets[index] != nil { // 若遇到 key ,返回对应的桶索引 if buckets[index]!.key == key { // 若之前遇到了删除标记,则将键值对移动至该索引处 if firstTombstone != -1 { buckets[firstTombstone] = buckets[index] buckets[index] = TOMBSTONE return firstTombstone // 返回移动后的桶索引 } return index // 返回桶索引 } // 记录遇到的首个删除标记 if firstTombstone == -1 && buckets[index] == TOMBSTONE { firstTombstone = index } // 计算桶索引,越过尾部则返回头部 index = (index + 1) % capacity } // 若 key 不存在,则返回添加点的索引 return firstTombstone == -1 ? index : firstTombstone } /* 查询操作 */ func get(key: Int) -> String? { // 搜索 key 对应的桶索引 let index = findBucket(key: key) // 若找到键值对,则返回对应 val if buckets[index] != nil, buckets[index] != TOMBSTONE { return buckets[index]!.val } // 若键值对不存在,则返回 null return nil } /* 添加操作 */ func put(key: Int, val: String) { // 当负载因子超过阈值时,执行扩容 if loadFactor() > loadThres { extend() } // 搜索 key 对应的桶索引 let index = findBucket(key: key) // 若找到键值对,则覆盖 val 并返回 if buckets[index] != nil, buckets[index] != TOMBSTONE { buckets[index]!.val = val return } // 若键值对不存在,则添加该键值对 buckets[index] = Pair(key: key, val: val) size += 1 } /* 删除操作 */ func remove(key: Int) { // 搜索 key 对应的桶索引 let index = findBucket(key: key) // 若找到键值对,则用删除标记覆盖它 if buckets[index] != nil, buckets[index] != TOMBSTONE { buckets[index] = TOMBSTONE size -= 1 } } /* 扩容哈希表 */ func extend() { // 暂存原哈希表 let bucketsTmp = buckets // 初始化扩容后的新哈希表 capacity *= extendRatio buckets = Array(repeating: nil, count: capacity) size = 0 // 将键值对从原哈希表搬运至新哈希表 for pair in bucketsTmp { if let pair, pair != TOMBSTONE { put(key: pair.key, val: pair.val) } } } /* 打印哈希表 */ func print() { for pair in buckets { if pair == nil { Swift.print("null") } else if pair == TOMBSTONE { Swift.print("TOMBSTONE") } else { Swift.print("\(pair!.key) -> \(pair!.val)") } } } } ``` === "JS" ```javascript title="hash_map_open_addressing.js" /* 开放寻址哈希表 */ class HashMapOpenAddressing { #size; // 键值对数量 #capacity; // 哈希表容量 #loadThres; // 触发扩容的负载因子阈值 #extendRatio; // 扩容倍数 #buckets; // 桶数组 #TOMBSTONE; // 删除标记 /* 构造方法 */ constructor() { this.#size = 0; // 键值对数量 this.#capacity = 4; // 哈希表容量 this.#loadThres = 2.0 / 3.0; // 触发扩容的负载因子阈值 this.#extendRatio = 2; // 扩容倍数 this.#buckets = Array(this.#capacity).fill(null); // 桶数组 this.#TOMBSTONE = new Pair(-1, '-1'); // 删除标记 } /* 哈希函数 */ #hashFunc(key) { return key % this.#capacity; } /* 负载因子 */ #loadFactor() { return this.#size / this.#capacity; } /* 搜索 key 对应的桶索引 */ #findBucket(key) { let index = this.#hashFunc(key); let firstTombstone = -1; // 线性探测,当遇到空桶时跳出 while (this.#buckets[index] !== null) { // 若遇到 key ,返回对应的桶索引 if (this.#buckets[index].key === key) { // 若之前遇到了删除标记,则将键值对移动至该索引处 if (firstTombstone !== -1) { this.#buckets[firstTombstone] = this.#buckets[index]; this.#buckets[index] = this.#TOMBSTONE; return firstTombstone; // 返回移动后的桶索引 } return index; // 返回桶索引 } // 记录遇到的首个删除标记 if ( firstTombstone === -1 && this.#buckets[index] === this.#TOMBSTONE ) { firstTombstone = index; } // 计算桶索引,越过尾部则返回头部 index = (index + 1) % this.#capacity; } // 若 key 不存在,则返回添加点的索引 return firstTombstone === -1 ? index : firstTombstone; } /* 查询操作 */ get(key) { // 搜索 key 对应的桶索引 const index = this.#findBucket(key); // 若找到键值对,则返回对应 val if ( this.#buckets[index] !== null && this.#buckets[index] !== this.#TOMBSTONE ) { return this.#buckets[index].val; } // 若键值对不存在,则返回 null return null; } /* 添加操作 */ put(key, val) { // 当负载因子超过阈值时,执行扩容 if (this.#loadFactor() > this.#loadThres) { this.#extend(); } // 搜索 key 对应的桶索引 const index = this.#findBucket(key); // 若找到键值对,则覆盖 val 并返回 if ( this.#buckets[index] !== null && this.#buckets[index] !== this.#TOMBSTONE ) { this.#buckets[index].val = val; return; } // 若键值对不存在,则添加该键值对 this.#buckets[index] = new Pair(key, val); this.#size++; } /* 删除操作 */ remove(key) { // 搜索 key 对应的桶索引 const index = this.#findBucket(key); // 若找到键值对,则用删除标记覆盖它 if ( this.#buckets[index] !== null && this.#buckets[index] !== this.#TOMBSTONE ) { this.#buckets[index] = this.#TOMBSTONE; this.#size--; } } /* 扩容哈希表 */ #extend() { // 暂存原哈希表 const bucketsTmp = this.#buckets; // 初始化扩容后的新哈希表 this.#capacity *= this.#extendRatio; this.#buckets = Array(this.#capacity).fill(null); this.#size = 0; // 将键值对从原哈希表搬运至新哈希表 for (const pair of bucketsTmp) { if (pair !== null && pair !== this.#TOMBSTONE) { this.put(pair.key, pair.val); } } } /* 打印哈希表 */ print() { for (const pair of this.#buckets) { if (pair === null) { console.log('null'); } else if (pair === this.#TOMBSTONE) { console.log('TOMBSTONE'); } else { console.log(pair.key + ' -> ' + pair.val); } } } } ``` === "TS" ```typescript title="hash_map_open_addressing.ts" /* 开放寻址哈希表 */ class HashMapOpenAddressing { private size: number; // 键值对数量 private capacity: number; // 哈希表容量 private loadThres: number; // 触发扩容的负载因子阈值 private extendRatio: number; // 扩容倍数 private buckets: Array; // 桶数组 private TOMBSTONE: Pair; // 删除标记 /* 构造方法 */ constructor() { this.size = 0; // 键值对数量 this.capacity = 4; // 哈希表容量 this.loadThres = 2.0 / 3.0; // 触发扩容的负载因子阈值 this.extendRatio = 2; // 扩容倍数 this.buckets = Array(this.capacity).fill(null); // 桶数组 this.TOMBSTONE = new Pair(-1, '-1'); // 删除标记 } /* 哈希函数 */ private hashFunc(key: number): number { return key % this.capacity; } /* 负载因子 */ private loadFactor(): number { return this.size / this.capacity; } /* 搜索 key 对应的桶索引 */ private findBucket(key: number): number { let index = this.hashFunc(key); let firstTombstone = -1; // 线性探测,当遇到空桶时跳出 while (this.buckets[index] !== null) { // 若遇到 key ,返回对应的桶索引 if (this.buckets[index]!.key === key) { // 若之前遇到了删除标记,则将键值对移动至该索引处 if (firstTombstone !== -1) { this.buckets[firstTombstone] = this.buckets[index]; this.buckets[index] = this.TOMBSTONE; return firstTombstone; // 返回移动后的桶索引 } return index; // 返回桶索引 } // 记录遇到的首个删除标记 if ( firstTombstone === -1 && this.buckets[index] === this.TOMBSTONE ) { firstTombstone = index; } // 计算桶索引,越过尾部则返回头部 index = (index + 1) % this.capacity; } // 若 key 不存在,则返回添加点的索引 return firstTombstone === -1 ? index : firstTombstone; } /* 查询操作 */ get(key: number): string | null { // 搜索 key 对应的桶索引 const index = this.findBucket(key); // 若找到键值对,则返回对应 val if ( this.buckets[index] !== null && this.buckets[index] !== this.TOMBSTONE ) { return this.buckets[index]!.val; } // 若键值对不存在,则返回 null return null; } /* 添加操作 */ put(key: number, val: string): void { // 当负载因子超过阈值时,执行扩容 if (this.loadFactor() > this.loadThres) { this.extend(); } // 搜索 key 对应的桶索引 const index = this.findBucket(key); // 若找到键值对,则覆盖 val 并返回 if ( this.buckets[index] !== null && this.buckets[index] !== this.TOMBSTONE ) { this.buckets[index]!.val = val; return; } // 若键值对不存在,则添加该键值对 this.buckets[index] = new Pair(key, val); this.size++; } /* 删除操作 */ remove(key: number): void { // 搜索 key 对应的桶索引 const index = this.findBucket(key); // 若找到键值对,则用删除标记覆盖它 if ( this.buckets[index] !== null && this.buckets[index] !== this.TOMBSTONE ) { this.buckets[index] = this.TOMBSTONE; this.size--; } } /* 扩容哈希表 */ private extend(): void { // 暂存原哈希表 const bucketsTmp = this.buckets; // 初始化扩容后的新哈希表 this.capacity *= this.extendRatio; this.buckets = Array(this.capacity).fill(null); this.size = 0; // 将键值对从原哈希表搬运至新哈希表 for (const pair of bucketsTmp) { if (pair !== null && pair !== this.TOMBSTONE) { this.put(pair.key, pair.val); } } } /* 打印哈希表 */ print(): void { for (const pair of this.buckets) { if (pair === null) { console.log('null'); } else if (pair === this.TOMBSTONE) { console.log('TOMBSTONE'); } else { console.log(pair.key + ' -> ' + pair.val); } } } } ``` === "Dart" ```dart title="hash_map_open_addressing.dart" /* 开放寻址哈希表 */ class HashMapOpenAddressing { late int _size; // 键值对数量 int _capacity = 4; // 哈希表容量 double _loadThres = 2.0 / 3.0; // 触发扩容的负载因子阈值 int _extendRatio = 2; // 扩容倍数 late List _buckets; // 桶数组 Pair _TOMBSTONE = Pair(-1, "-1"); // 删除标记 /* 构造方法 */ HashMapOpenAddressing() { _size = 0; _buckets = List.generate(_capacity, (index) => null); } /* 哈希函数 */ int hashFunc(int key) { return key % _capacity; } /* 负载因子 */ double loadFactor() { return _size / _capacity; } /* 搜索 key 对应的桶索引 */ int findBucket(int key) { int index = hashFunc(key); int firstTombstone = -1; // 线性探测,当遇到空桶时跳出 while (_buckets[index] != null) { // 若遇到 key ,返回对应的桶索引 if (_buckets[index]!.key == key) { // 若之前遇到了删除标记,则将键值对移动至该索引处 if (firstTombstone != -1) { _buckets[firstTombstone] = _buckets[index]; _buckets[index] = _TOMBSTONE; return firstTombstone; // 返回移动后的桶索引 } return index; // 返回桶索引 } // 记录遇到的首个删除标记 if (firstTombstone == -1 && _buckets[index] == _TOMBSTONE) { firstTombstone = index; } // 计算桶索引,越过尾部则返回头部 index = (index + 1) % _capacity; } // 若 key 不存在,则返回添加点的索引 return firstTombstone == -1 ? index : firstTombstone; } /* 查询操作 */ String? get(int key) { // 搜索 key 对应的桶索引 int index = findBucket(key); // 若找到键值对,则返回对应 val if (_buckets[index] != null && _buckets[index] != _TOMBSTONE) { return _buckets[index]!.val; } // 若键值对不存在,则返回 null return null; } /* 添加操作 */ void put(int key, String val) { // 当负载因子超过阈值时,执行扩容 if (loadFactor() > _loadThres) { extend(); } // 搜索 key 对应的桶索引 int index = findBucket(key); // 若找到键值对,则覆盖 val 并返回 if (_buckets[index] != null && _buckets[index] != _TOMBSTONE) { _buckets[index]!.val = val; return; } // 若键值对不存在,则添加该键值对 _buckets[index] = new Pair(key, val); _size++; } /* 删除操作 */ void remove(int key) { // 搜索 key 对应的桶索引 int index = findBucket(key); // 若找到键值对,则用删除标记覆盖它 if (_buckets[index] != null && _buckets[index] != _TOMBSTONE) { _buckets[index] = _TOMBSTONE; _size--; } } /* 扩容哈希表 */ void extend() { // 暂存原哈希表 List bucketsTmp = _buckets; // 初始化扩容后的新哈希表 _capacity *= _extendRatio; _buckets = List.generate(_capacity, (index) => null); _size = 0; // 将键值对从原哈希表搬运至新哈希表 for (Pair? pair in bucketsTmp) { if (pair != null && pair != _TOMBSTONE) { put(pair.key, pair.val); } } } /* 打印哈希表 */ void printHashMap() { for (Pair? pair in _buckets) { if (pair == null) { print("null"); } else if (pair == _TOMBSTONE) { print("TOMBSTONE"); } else { print("${pair.key} -> ${pair.val}"); } } } } ``` === "Rust" ```rust title="hash_map_open_addressing.rs" /* 开放寻址哈希表 */ struct HashMapOpenAddressing { size: usize, // 键值对数量 capacity: usize, // 哈希表容量 load_thres: f64, // 触发扩容的负载因子阈值 extend_ratio: usize, // 扩容倍数 buckets: Vec>, // 桶数组 TOMBSTONE: Option, // 删除标记 } impl HashMapOpenAddressing { /* 构造方法 */ fn new() -> Self { Self { size: 0, capacity: 4, load_thres: 2.0 / 3.0, extend_ratio: 2, buckets: vec![None; 4], TOMBSTONE: Some(Pair {key: -1, val: "-1".to_string()}), } } /* 哈希函数 */ fn hash_func(&self, key: i32) -> usize { (key % self.capacity as i32) as usize } /* 负载因子 */ fn load_factor(&self) -> f64 { self.size as f64 / self.capacity as f64 } /* 搜索 key 对应的桶索引 */ fn find_bucket(&mut self, key: i32) -> usize { let mut index = self.hash_func(key); let mut first_tombstone = -1; // 线性探测,当遇到空桶时跳出 while self.buckets[index].is_some() { // 若遇到 key,返回对应的桶索引 if self.buckets[index].as_ref().unwrap().key == key { // 若之前遇到了删除标记,则将建值对移动至该索引 if first_tombstone != -1 { self.buckets[first_tombstone as usize] = self.buckets[index].take(); self.buckets[index] = self.TOMBSTONE.clone(); return first_tombstone as usize; // 返回移动后的桶索引 } return index; // 返回桶索引 } // 记录遇到的首个删除标记 if first_tombstone == -1 && self.buckets[index] == self.TOMBSTONE { first_tombstone = index as i32; } // 计算桶索引,越过尾部则返回头部 index = (index + 1) % self.capacity; } // 若 key 不存在,则返回添加点的索引 if first_tombstone == -1 { index } else { first_tombstone as usize } } /* 查询操作 */ fn get(&mut self, key: i32) -> Option<&str> { // 搜索 key 对应的桶索引 let index = self.find_bucket(key); // 若找到键值对,则返回对应 val if self.buckets[index].is_some() && self.buckets[index] != self.TOMBSTONE { return self.buckets[index].as_ref().map(|pair| &pair.val as &str); } // 若键值对不存在,则返回 null None } /* 添加操作 */ fn put(&mut self, key: i32, val: String) { // 当负载因子超过阈值时,执行扩容 if self.load_factor() > self.load_thres { self.extend(); } // 搜索 key 对应的桶索引 let index = self.find_bucket(key); // 若找到键值对,则覆盖 val 并返回 if self.buckets[index].is_some() && self.buckets[index] != self.TOMBSTONE { self.buckets[index].as_mut().unwrap().val = val; return; } // 若键值对不存在,则添加该键值对 self.buckets[index] = Some(Pair { key, val }); self.size += 1; } /* 删除操作 */ fn remove(&mut self, key: i32) { // 搜索 key 对应的桶索引 let index = self.find_bucket(key); // 若找到键值对,则用删除标记覆盖它 if self.buckets[index].is_some() && self.buckets[index] != self.TOMBSTONE { self.buckets[index] = self.TOMBSTONE.clone(); self.size -= 1; } } /* 扩容哈希表 */ fn extend(&mut self) { // 暂存原哈希表 let buckets_tmp = self.buckets.clone(); // 初始化扩容后的新哈希表 self.capacity *= self.extend_ratio; self.buckets = vec![None; self.capacity]; self.size = 0; // 将键值对从原哈希表搬运至新哈希表 for pair in buckets_tmp { if pair.is_none() || pair == self.TOMBSTONE { continue; } let pair = pair.unwrap(); self.put(pair.key, pair.val); } } /* 打印哈希表 */ fn print(&self) { for pair in &self.buckets { if pair.is_none() { println!("null"); } else if pair == &self.TOMBSTONE { println!("TOMBSTONE"); } else { let pair = pair.as_ref().unwrap(); println!("{} -> {}", pair.key, pair.val); } } } } ``` === "C" ```c title="hash_map_open_addressing.c" /* 开放寻址哈希表 */ typedef struct { int size; // 键值对数量 int capacity; // 哈希表容量 double loadThres; // 触发扩容的负载因子阈值 int extendRatio; // 扩容倍数 Pair **buckets; // 桶数组 Pair *TOMBSTONE; // 删除标记 } HashMapOpenAddressing; /* 构造函数 */ HashMapOpenAddressing *newHashMapOpenAddressing() { HashMapOpenAddressing *hashMap = (HashMapOpenAddressing *)malloc(sizeof(HashMapOpenAddressing)); hashMap->size = 0; hashMap->capacity = 4; hashMap->loadThres = 2.0 / 3.0; hashMap->extendRatio = 2; hashMap->buckets = (Pair **)malloc(sizeof(Pair *) * hashMap->capacity); hashMap->TOMBSTONE = (Pair *)malloc(sizeof(Pair)); hashMap->TOMBSTONE->key = -1; hashMap->TOMBSTONE->val = "-1"; return hashMap; } /* 析构函数 */ void delHashMapOpenAddressing(HashMapOpenAddressing *hashMap) { for (int i = 0; i < hashMap->capacity; i++) { Pair *pair = hashMap->buckets[i]; if (pair != NULL && pair != hashMap->TOMBSTONE) { free(pair->val); free(pair); } } } /* 哈希函数 */ int hashFunc(HashMapOpenAddressing *hashMap, int key) { return key % hashMap->capacity; } /* 负载因子 */ double loadFactor(HashMapOpenAddressing *hashMap) { return (double)hashMap->size / (double)hashMap->capacity; } /* 搜索 key 对应的桶索引 */ int findBucket(HashMapOpenAddressing *hashMap, int key) { int index = hashFunc(hashMap, key); int firstTombstone = -1; // 线性探测,当遇到空桶时跳出 while (hashMap->buckets[index] != NULL) { // 若遇到 key ,返回对应的桶索引 if (hashMap->buckets[index]->key == key) { // 若之前遇到了删除标记,则将键值对移动至该索引处 if (firstTombstone != -1) { hashMap->buckets[firstTombstone] = hashMap->buckets[index]; hashMap->buckets[index] = hashMap->TOMBSTONE; return firstTombstone; // 返回移动后的桶索引 } return index; // 返回桶索引 } // 记录遇到的首个删除标记 if (firstTombstone == -1 && hashMap->buckets[index] == hashMap->TOMBSTONE) { firstTombstone = index; } // 计算桶索引,越过尾部则返回头部 index = (index + 1) % hashMap->capacity; } // 若 key 不存在,则返回添加点的索引 return firstTombstone == -1 ? index : firstTombstone; } /* 查询操作 */ char *get(HashMapOpenAddressing *hashMap, int key) { // 搜索 key 对应的桶索引 int index = findBucket(hashMap, key); // 若找到键值对,则返回对应 val if (hashMap->buckets[index] != NULL && hashMap->buckets[index] != hashMap->TOMBSTONE) { return hashMap->buckets[index]->val; } // 若键值对不存在,则返回空字符串 return ""; } /* 添加操作 */ void put(HashMapOpenAddressing *hashMap, int key, char *val) { // 当负载因子超过阈值时,执行扩容 if (loadFactor(hashMap) > hashMap->loadThres) { extend(hashMap); } // 搜索 key 对应的桶索引 int index = findBucket(hashMap, key); // 若找到键值对,则覆盖 val 并返回 if (hashMap->buckets[index] != NULL && hashMap->buckets[index] != hashMap->TOMBSTONE) { free(hashMap->buckets[index]->val); hashMap->buckets[index]->val = (char *)malloc(sizeof(strlen(val) + 1)); strcpy(hashMap->buckets[index]->val, val); hashMap->buckets[index]->val[strlen(val)] = '\0'; return; } // 若键值对不存在,则添加该键值对 Pair *pair = (Pair *)malloc(sizeof(Pair)); pair->key = key; pair->val = (char *)malloc(sizeof(strlen(val) + 1)); strcpy(pair->val, val); pair->val[strlen(val)] = '\0'; hashMap->buckets[index] = pair; hashMap->size++; } /* 删除操作 */ void removeItem(HashMapOpenAddressing *hashMap, int key) { // 搜索 key 对应的桶索引 int index = findBucket(hashMap, key); // 若找到键值对,则用删除标记覆盖它 if (hashMap->buckets[index] != NULL && hashMap->buckets[index] != hashMap->TOMBSTONE) { Pair *pair = hashMap->buckets[index]; free(pair->val); free(pair); hashMap->buckets[index] = hashMap->TOMBSTONE; hashMap->size--; } } /* 扩容哈希表 */ void extend(HashMapOpenAddressing *hashMap) { // 暂存原哈希表 Pair **bucketsTmp = hashMap->buckets; int oldCapacity = hashMap->capacity; // 初始化扩容后的新哈希表 hashMap->capacity *= hashMap->extendRatio; hashMap->buckets = (Pair **)malloc(sizeof(Pair *) * hashMap->capacity); hashMap->size = 0; // 将键值对从原哈希表搬运至新哈希表 for (int i = 0; i < oldCapacity; i++) { Pair *pair = bucketsTmp[i]; if (pair != NULL && pair != hashMap->TOMBSTONE) { put(hashMap, pair->key, pair->val); free(pair->val); free(pair); } } free(bucketsTmp); } /* 打印哈希表 */ void print(HashMapOpenAddressing *hashMap) { for (int i = 0; i < hashMap->capacity; i++) { Pair *pair = hashMap->buckets[i]; if (pair == NULL) { printf("NULL\n"); } else if (pair == hashMap->TOMBSTONE) { printf("TOMBSTONE\n"); } else { printf("%d -> %s\n", pair->key, pair->val); } } } ``` === "Zig" ```zig title="hash_map_open_addressing.zig" [class]{HashMapOpenAddressing}-[func]{} ``` ### 2.   平方探测 平方探测与线性探测类似,都是开放寻址的常见策略之一。当发生冲突时,平方探测不是简单地跳过一个固定的步数,而是跳过“探测次数的平方”的步数,即 $1, 4, 9, \dots$ 步。 平方探测主要具有以下优势。 - 平方探测通过跳过探测次数平方的距离,试图缓解线性探测的聚集效应。 - 平方探测会跳过更大的距离来寻找空位置,有助于数据分布得更加均匀。 然而,平方探测并不是完美的。 - 仍然存在聚集现象,即某些位置比其他位置更容易被占用。 - 由于平方的增长,平方探测可能不会探测整个哈希表,这意味着即使哈希表中有空桶,平方探测也可能无法访问到它。 ### 3.   多次哈希 顾名思义,多次哈希方法使用多个哈希函数 $f_1(x)$、$f_2(x)$、$f_3(x)$、$\dots$ 进行探测。 - **插入元素**:若哈希函数 $f_1(x)$ 出现冲突,则尝试 $f_2(x)$ ,以此类推,直到找到空位后插入元素。 - **查找元素**:在相同的哈希函数顺序下进行查找,直到找到目标元素时返回;若遇到空位或已尝试所有哈希函数,说明哈希表中不存在该元素,则返回 `None` 。 与线性探测相比,多次哈希方法不易产生聚集,但多个哈希函数会带来额外的计算量。 !!! tip 请注意,开放寻址(线性探测、平方探测和多次哈希)哈希表都存在“不能直接删除元素”的问题。 ## 6.2.3   编程语言的选择 各种编程语言采取了不同的哈希表实现策略,下面举几个例子。 - Python 采用开放寻址。字典 `dict` 使用伪随机数进行探测。 - Java 采用链式地址。自 JDK 1.8 以来,当 `HashMap` 内数组长度达到 64 且链表长度达到 8 时,链表会转换为红黑树以提升查找性能。 - Go 采用链式地址。Go 规定每个桶最多存储 8 个键值对,超出容量则连接一个溢出桶;当溢出桶过多时,会执行一次特殊的等量扩容操作,以确保性能。