怎么解决 hash 冲突

开放定址法：

线性探测再散列

二次探测再散列

伪随机

再hash：

同时构造，多个不同的hash函数

链地址：

链表，

建立公共溢出区：

分为基本表和溢出表两个部分

开放散列（open hashing）/ 拉链法（针对桶链结构）

1）优点：

 ①对于记录总数频繁可变的情况，处理的比较好（也就是避免了动态调整的开销）

 ②由于记录存储在结点中，而结点是动态分配，不会造成内存的浪费，所以尤其适合那种记录本身尺寸（size）很大的情况，因为此时指针的开销可以忽略不计了 

③删除记录时，比较方便，直接通过指针操作即可

 

2）缺点： 

①存储的记录是随机分布在内存中的，这样在查询记录时，相比结构紧凑的数据类型（比如数组），哈希表的跳转访问会带来额外的时间开销

 ②如果所有的 key-value 对是可以提前预知，并之后不会发生变化时（即不允许插入和删除），可以人为创建一个不会产生冲突的完美哈希函数（perfect hash function），此时封闭散列的性能将远高于开放散列

 ③由于使用指针，记录不容易进行序列化（serialize）操作

封闭散列（closed hashing）/ 开放定址法

1）优点： ①记录更容易进行序列化（serialize）操作 

②如果记录总数可以预知，可以创建完美哈希函数，此时处理数据的效率是非常高的

 

2）缺点：

 ①存储记录的数目不能超过桶数组的长度，如果超过就需要扩容，而扩容会导致某次操作的时间成本飙升，这在实时或者交互式应用中可能会是一个严重的缺陷

 ②使用探测序列，有可能其计算的时间成本过高，导致哈希表的处理性能降低

 ③由于记录是存放在桶数组中的，而桶数组必然存在空槽，所以当记录本身尺寸（size）很大并且记录总数规模很大时，空槽占用的空间会导致明显的内存浪费 

④删除记录时，比较麻烦。比如需要删除记录a，记录b是在a之后插入桶数组的，但是和记录a有冲突，是通过探测序列再次跳转找到的地址，所以如果直接删除a，a的位置变为空槽，而空槽是查询记录失败的终止条件，这样会导致记录b在a的位置重新插入数据前不可见，所以不能直接删除a，而是设置删除标记。这就需要额外的空间和操作。