哈希表的存储结构

‘壹’ 哈希表结构及碰撞处理

哈希表，这个在数据结构中极具影响力的词汇，实际上是一种以哈希值作为键的数据结构。它的核心功能是实现快速的键值查找，只需一个哈希函数，便能将键映射到数组中的特定位置。哈希表的底层结构是一个数组，当元素经过哈希函数计算后，根据余数的特性，得到一个数组下标，将元素存储于此。例如，对于哈希表大小为20的情况，将元素12345映射后得到5，即元素将存储在索引5的位置。

然而，哈希表在处理过程中，可能会遇到碰撞问题，即不同的元素通过哈希函数得到相同的索引。为了解决这一问题，哈希表通常采用以下几种策略：链表式解决、开放寻址法（包括线性探测与平方探测）以及再哈希法。

链表式解决法，即在初始化时为哈希表构建一个链表结构。当发生碰撞时，新的元素会添加到已有元素所在的链表的末尾。例如，对于元素列表[2, 5, 10, 13, 16, 20]和哈希表长度为8的情况，碰撞发生在索引2与索引5，链表式解决法会将新元素放置在原元素之后，形成链表结构。

线性探测法则是将碰撞后的元素放置在下一个位置，如果下一个位置已被占用，则继续向后查找。这种策略可能会导致“二次聚集”现象，为避免这种情况，可以使用平方探测法，即每次碰撞后将位置加上冲突次数的平方值。通过这种方式，元素可以分散到不同的位置，避免聚集。

再哈希法是在发生碰撞后，再次对值进行哈希计算，以分散冲突。这种方法在操作时需要确定再哈希的算法，通常采用简单的公式。再哈希法在处理碰撞时，需要控制哈希计算的次数，以防止无限循环，影响存储效率。

当哈希表的存储空间达到一定容量时，需要进行扩容。常见的策略是当元素数量超过数组容量的70%时，自动触发扩容，将旧表中的元素迁移到新表中，并重新进行哈希计算。实际应用中，不同编程语言在哈希表扩容机制上有所差异，如Golang中的map扩容策略，会在整体key-value对超过负载因子或桶数量接近常规桶数量时发生扩容，且采用渐进扩容策略，以降低性能抖动的影响。

综上所述，哈希表是一种高效的数据结构，通过哈希函数实现快速的键值查找。面对碰撞问题，链表式解决、开放寻址法、再哈希法等策略都能有效处理。当哈希表接近满载时，通过扩容机制可以应对元素数量的增加。哈希表的实现细节和优化策略在不同场景下有所不同，但其核心功能和处理机制保持一致，确保数据的高效存储与检索。