Java 数据结构哈希算法之哈希桶方式解决哈希冲突

一. 实现形式一（键值对只能为整数）

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;
    }

二. 实现方式二（改进版）

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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