如何打造一个工业级水平的散列表？

散列表

散列表的英文叫“Hash Table”，我们平时也叫它“哈希表”或者“Hash 表”、

我们通过散列函数把元素的键值映射为下标，然后将数据存储在数组中对应下标的位置。当我们按照键值查询元素时，我们用同样的散列函数，将键值转化数组下标，从对应的数组下标的位置取数据。

散列表用的就是数组支持按照下标随机访问的时候，时间复杂度是 O(1) 的特性。

哈希函数

加载因子

无论如何，哈希表中，碰撞无法绝对避免。
当碰撞发生时，就不得不使用开链表法或再散列法存储冲突数据；而这必将影响哈希表的性能。

很容易想到，如果哈希表很大、里面却没存几条数据，那么它出现冲突（碰撞）的几率就会很小；反之，如果哈希表已经接近满了，那么每条新加入的数据都会产生碰撞。
哈希表实际所存数据量和哈希表最大容量之间的比值，叫做哈希表的“加载因子”。

加载因子越小，冲突的概率就越低，但浪费大量空间；加载因子越高，冲突概率越大，但空间浪费就越少。这是一个需要根据工程实践灵活选择的折衷值。很多语言的hash函数库允许你主动调节这个值。一般来说，一个较为平衡的加载因子大约是0.7~0.8左右。这样既不会浪费太多空间，也不至于出现太多冲突。

散列冲突

散列表的查询效率并不能笼统地说成是 O(1)。它跟散列函数、装载因子、散列冲突等都有关系。如果散列函数设计得不好，或者装载因子过高，都可能导致散列冲突发生的概率升高，查询效率下降。

在极端情况下，有些恶意的攻击者，还有可能通过精心构造的数据，使得所有的数据经过散列函数之后，都散列到同一个槽里。如果我们使用的是基于链表的冲突解决方法，那这个时候，散列表就会退化为链表，查询的时间复杂度就从 O(1) 急剧退化为 O(n)。

如何选择冲突解决方法？

开放寻址法：
开放寻址法的核心思想是，如果出现了散列冲突，我们就重新探测一个空闲位置，将其插入。比方说向后线性探测。我们可以将删除的元素，特殊标记为 deleted。当线性探测查找的时候，遇到标记为 deleted 的空间，并不是停下来，而是继续往下探测。
我不喜欢这种方法。但是当数据量比较小、装载因子小的时候，适合采用开放寻址法。这也是 Java 中的ThreadLocalMap使用开放寻址法解决散列冲突的原因。

开链表法：
看图：

在散列表中，每个“桶（bucket）”或者“槽（slot）”会对应一条链表，所有散列值相同的元素我们都放到相同槽位对应的链表中。

链表法比起开放寻址法，对大装载因子的容忍度更高。开放寻址法只能适用装载因子小于 1 的情况。

本来呢，我是比较喜欢这个方法的，但是看看开头那个问题。

解决方法：

为了对 HashMap 做进一步优化，我们引入了红黑树。而当链表长度太长（默认超过 8）时，链表就转换为红黑树。我们可以利用红黑树快速增删改查的特点，提高 HashMap 的性能。当红黑树结点个数少于 8 个的时候，又会将红黑树转化为链表。因为在数据量较小的情况下，红黑树要维护平衡，比起链表来，性能上的优势并不明显。

总结

何为一个工业级的散列表？工业级的散列表应该具有哪些特性？

支持快速的查询、插入、删除操作；
内存占用合理，不能浪费过多的内存空间；
性能稳定，极端情况下，散列表的性能也不会退化到无法接受的情况。

  

 

  
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如何实现这样一个散列表呢？

设计一个合适的散列函数；
定义装载因子阈值，并且设计动态扩容策略；
选择合适的散列冲突解决方法。

  

 

  
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关于散列函数的设计，我们要尽可能让散列后的值随机且均匀分布，这样会尽可能地减少散列冲突，即便冲突之后，分配到每个槽内的数据也比较均匀。除此之外，散列函数的设计也不能太复杂，太复杂就会太耗时间，也会影响散列表的性能。

关于散列冲突解决方法的选择，我对比了开放寻址法和链表法两种方法的优劣和适应的场景。大部分情况下，链表法更加普适。而且，我们还可以通过将链表法中的链表改造成其他动态查找数据结构，比如红黑树，来避免散列表时间复杂度退化成 O(n)，抵御散列碰撞攻击。但是，对于小规模数据、装载因子不高的散列表，比较适合用开放寻址法。

对于动态散列表来说，不管我们如何设计散列函数，选择什么样的散列冲突解决方法。随着数据的不断增加，散列表总会出现装载因子过高的情况。这个时候，我们就需要启动动态扩容。

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