哈希表及其设计原理

[kevinyan815]

哈希表、Map或者叫映射

哈希表是除了数组之外，最常见的数据结构。几乎所有的语言都会有数组和哈希表两种集合元素，哈希表也被称作字典或者映射。数组用于表示元素的序列，而哈希表示的是键值对之间映射关系。

设计原理

哈希表是计算机科学中的最重要数据结构之一，这不仅因为它 𝑂(1) 的读写性能非常优秀，还因为它提供了键值之间的映射。想要实现一个性能优异的哈希表，需要注意两个关键点 —— 哈希函数和冲突解决方法。

哈希函数

实现哈希表的关键点在于哈希函数的选择，哈希函数的选择在很大程度上能够决定哈希表的读写性能。在理想情况下，哈希函数应该能够将不同键映射到不同的索引上，这要求哈希函数的输出范围大于输入范围，但是由于键的数量会远远大于映射的范围，所以在实际使用时，这个理想的效果是不可能实现的。

比较实际的方式是让哈希函数的结果能够尽可能的均匀分布，然后通过工程上的手段解决哈希碰撞的问题。哈希函数映射的结果一定要尽可能均匀，结果不均匀的哈希函数会带来更多的哈希冲突以及更差的读写性能。

冲突解决

哈希函数输入的范围一定会远远大于输出的范围，所以在使用哈希表时一定会遇到冲突，哪怕我们使用了完美的哈希函数，当输入的键足够多也会产生冲突。所以仍然存在发生哈希碰撞的可能，这时就需要一些方法来解决哈希碰撞的问题，常见方法的就是开放寻址法和拉链法。

需要注意的是，这里提到的哈希碰撞不是多个键对应的哈希完全相等，可能是多个哈希的部分相等，例如：两个键对应哈希的前四个字节相同。

拉链法

与开放地址法相比，拉链法是哈希表最常见的实现方法，大多数的编程语言都用拉链法实现哈希表，它的实现比较开放地址法稍微复杂一些，但是平均查找的长度也比较短，各个用于存储节点的内存都是动态申请的，可以节省比较多的存储空间。

拉链法会使用链表数组作为哈希底层的数据结构，我们可以将它看成可以扩展的二维数组。

拉链法写入数据

当我们需要将一个键值对 (Key6, Value6) 写入哈希表时，键值对中的键 Key6 都会先经过一个哈希函数，哈希函数返回的哈希会帮助我们选择一个桶，和开放地址法一样，选择桶的方式是直接对哈希返回的结果取模：

index := hash("Key6") % array.len

选择了 桶后就可以遍历当前桶中的链表了，在遍历链表的过程中会遇到以下两种情况：

找到键相同的键值对 — 更新键对应的值；
没有找到键相同的键值对 — 在链表的末尾追加新的键值对；

拉链法读取数据

如果要在哈希表中获取某个键对应的值，也是一样，哈希函数返回的哈希会帮助我们选择一个桶，当哈希表发现它命中 4 号桶时，它会依次遍历桶中的链表，然而遍历到链表的末尾也没有找到期望的键，所以哈希表中没有该键对应的值。

在一个性能比较好的哈希表中，每一个桶中都应该有 01 个元素，有时会有 23 个，很少会超过这个数量。计算哈希、定位桶和遍历链表三个过程是哈希表读写操作的主要开销。

所有内容摘录自文章Golang哈希表的原理