hash冲突（碰撞）及解决方法

一、什么是hash冲突？
就是根据key即经过一个函数f(key)得到的结果的作为地址去存放当前的key value键值对(这个是hashmap的存值方式)，但是却发现算出来的地址上已经有人先来了
就是相当于你在蹲坑，又有人进来了，但是只有一个坑，就产生了冲突，需要开辟新的空间去让另一个人有地方上厕所。

二、产生hash冲突的原因
哈希是通过对数据进行再压缩，提高效率的一种解决方法。但由于通过哈希函数产生的哈希值是有限的，而数据可能比较多，导致经过哈希函数处理后仍然有不同的数据对应相同的值。这时候就产生了哈希冲突。

三、解决hash冲突的4中方式

1.开放地址方法

（1）线性探测

按顺序决定值时，如果某数据的值已经存在，则在原来值的基础上往后加一个单位，直至不发生哈希冲突。
就是在此空间不足时，直接放入此空间的后一个空的空间
如图：

（2）再平方探测
按顺序决定值时，如果某数据的值已经存在，则在原来值的基础上先加1的平方个单位，若仍然存在则减1的平方个单位。随之是2的平方，3的平方等等。直至不发生哈希冲突。
要注意平方不能超过容量的值
Size=16的时候，找备选的单元只能取i=1,2,3，也就是距离冲突单元1,4,9个单位的位置了。

（3）伪随机探测
按顺序决定值时，如果某数据已经存在，通过随机函数随机生成一个数，在原来值的基础上加上随机数，直至不发生哈希冲突。

2.链式地址法（HashMap的哈希冲突解决方法）
对于相同的值，使用链表进行连接。使用数组存储每一个链表。
就是hashmap的底层原理 ：数组+链表 就是没有红黑树

优点：
（1）拉链法处理冲突简单，且无堆积现象，即非同义词决不会发生冲突，因此平均查找长度较短；
（2）由于拉链法中各链表上的结点空间是动态申请的，故它更适合于造表前无法确定表长的情况；
（3）开放定址法为减少冲突，要求装填因子α较小，故当结点规模较大时会浪费很多空间。而拉链法中可取α≥1，且结点较大时，拉链法中增加的指针域可忽略不计，因此节省空间；
（4）在用拉链法构造的散列表中，删除结点的操作易于实现。只要简单地删去链表上相应的结点即可。
缺点：
（1） 指针占用较大空间时，会造成空间浪费，若空间用于增大散列表规模进而提高开放地址法的效率。

如图：

3.建立公共溢出区

建立公共溢出区存储所有哈希冲突的数据。

4.再哈希法

对于冲突的哈希值再次进行哈希处理，直至没有哈希冲突。

关于HashTable的解可以参考此文得到更为明细的答案 https://www.51cto.com/article/616444.html