哈希编程题（哈希算法难吗）

如何解决哈希表中的冲突问题?

最后，可以建立公共溢出区，将哈希表分为基本表和溢出表，将发生冲突的都存放在溢出表中，这样可以有效解决哈希冲突问题。

- 删除操作简单，只需删除链表上的相应节点。缺点是链表指针会占用额外空间，可能在某些情况下造成浪费。 建立公共溢出区 当哈希表中的冲突位置超过一定阈值时，可以将所有发生冲突的数据存储到公共溢出区中。

常见的冲突处理方法包括开放地址法、链地址法和再哈希法等。开放地址法的基本思想是，在发生冲突时，寻找哈希表中下一个可用的位置进行存储。常用的开放地址策略有线性探测、二次探测和双重散列等。线性探测是最简单的开放地址策略之一。

开放定址法，通过从发生冲突的位置开始，按照一定的次序在哈希表中寻找空闲位置，将冲突元素存放其中。线性探测法是开放定址法的一种，如HashMap中就采用了这种方式。链式寻址法通过构建单向链表存储存在冲突的元素，实现冲突解决。

HashMap面试题总结(从浅到深,持续更新)

之所以是8，是因为Java的源码贡献者在进行大量实验发现，hash碰撞发生8次的概率已经降低到了0.00000006，几乎为不可能事件，如果真的碰撞发生了8次，那么这个时候说明由于元素本身和hash函数的原因，此时的链表性能已经已经很差了，操作的hash碰撞的可能性非常大了，后序可能还会继续发生hash碰撞。

HashMap中的hash方法主要用于减少哈希冲突，它通过对键的hashCode（）方法进行一些位运算来实现。具体的实现细节可能因Java版本而异，但核心思想是利用高位和低位的混合来减少冲突。HashMap在高并发环境下的表现如何？在高并发环境下，由于HashMap的非同步性，可能会导致数据不一致的问题。

JDK7的ConcurrentHashMap采用分段锁的策略，将整个数组分成多个segment，对这些segment进行分段加锁，使用的锁是ReentrantLock。而JDK8中的ConcurrentHashMap不采用分段锁的方式，直接使用Synchronized来进行。JDK8中的ConcurrentHashMap新增了红黑树，并且插入用的是尾插法。

”这里关键点在于指出，HashMap是在bucket中储存键对象和值对象，作为Map.Entry。这一点有助于理解获取对象的逻辑。如果你没有意识到这一点，或者错误的认为仅仅只在bucket中存储值的话，你将不会回答如何从HashMap中获取对象的逻辑。

HashMap在处理key时进行哈希处理的特殊操作：目的：生成更离散的哈希值，提高数据的分散性，减少哈希冲突。方法：在执行put操作时，对key的hashCode值进行异或操作） ^ 。实现原理：将key的hashCode值与右移16位后的值进行异或，将哈希值的高位和低位混合计算。

Hashtable是个过时的集合类，存在于Java API中很久了。在Java 4中被重写了，实现了Map接口，所以自此以后也成了Java集合框架中的一部分。Hashtable和HashMap在Java面试中相当容易被问到，甚至成为了集合框架面试题中最常被考的问题，所以在参加任何Java面试之前，都不要忘了准备这一题。

原创|如果懂了HashMap这两点,面试就没问题了

的一些特性，譬如 HashMap 可以接 受 null 键值和值，而 Hashtable 则不能；HashMap 是非 synchronized；HashMap 很快；以及 HashMap 储存的是键值对等等。这显示出你已经用过 HashMap ，而且对它相当的熟 悉。

面试官让你回去等通知，可能是因为你提到的HashMap初始容量信息不准确。具体原因如下：HashMap的初始容量在JDK7和JDK8中有所不同：在JDK7中，HashMap的初始容量确实是16。但在JDK8中，HashMap在初始化时并未指定具体的容量，而是在首次执行put操作时才会初始化容量。

HashMap是非synchronized，而Hashtable是synchronized，这意味着Hashtable是线程安全的，多个线程可以共享一个Hashtable；而如果没有正确的同步的话，多个线程是不能共享HashMap的。Java 5提供了ConcurrentHashMap，它是HashTable的替代，比HashTable的扩展性更好。

当数组table的size达到阙值时即++size load factor * capacity 时，也是在putVal函数中。 扩容需要重新分配一个新数组，新数组是老数组的2倍长，然后遍历整个老结构，把所有的元素挨个重新hash分配到新结构中去。

HashMap中变量modCount的真实作用是帮助实现failfast机制，以检测和防止迭代过程中集合内容被其他线程修改。具体来说：failfast机制的实现：modCount在每次对HashMap内容进行修改时都会增加。迭代器在初始化时会将当前的modCount值设置为expectedModCount。

阿里巴巴招聘技术岗位的流程：依次进行三轮面试：初面、复面、以及hr面。每通过一轮即可进入下一轮，三轮全过即为通过。

哈希-练习题(简单写出就好,我收到了马上采纳谢谢)

接受方用发送方的公开密钥对数字签名解密，得到消息摘要A；如果无法解密，则说明该信息不是由发送方发送的。如果能够正常解密，则发送方对发送的消息就具有不可抵赖性。接受方同时对收到的文件用约定的同一哈希算法加密产生又一摘要B。接受方将对摘要A和摘要B相互对比。如两者一致，则说明传送过程中信息没有被破坏或篡改过。否则不然。

如果相同的对象有不同的hashCode，对哈希表的操作会出现意想不到的结果（期待的get方法返回null），要避免这种问题，只需要牢记一条：要同时复写equals方法和hashCode方法，而不要只写其中一个。 Hashtable是同步的。

这是符合点亮的所有条件，希望能帮到你，谢谢采纳。

在哈希表中查找成功和不成功时的平均查找长度如何计算??

1、分别计算等概率情况下查找成功和查找不成功的平均查找长度。Ans：（1）.首先明确一个概念装载因子，装载因子是指所有关键子填充哈希表后饱和的程度，它等于 关键字总数/哈希表的长度。 根据题意，我们可以确定哈希表的长度为 L = 7/0.7 = 10；因此此题需要构建的哈希表是下标为0~9的一维数组。

2、线性探测法： 查找成功平均长度：约为5。线性探测法在发生冲突时，会依次检查下一个位置，直到找到空位或回到起始位置，因此其成功查找的平均长度相对较短，但受装填因子影响较大。 查找不成功平均长度：约为91/13。

3、为了计算查找失败的平均查找长度，我们需要考虑哈希表的不同填充因子（Load Factor），即已存储元素数量与哈希表大小的比例。假设哈希表大小为m，已存储的元素数量为n，填充因子α = n/m。

4、而链地址法，或称拉链法，通过链表结构巧妙地存储冲突元素，避免堆积，平均查找长度成功时为7/4，不成功时则是不同链长的加权平均，如13个位置中有4条短链，2条中链，2条长链，这样计算下来，不成功的平均长度更显节省空间。

5、平均查找长度的计算方法如下：顺序查找，从表的一端开始，顺序扫描线性表，依次将扫描到的节点关键字和给定值k相比较。等概率条件下...平均查找长度：ASL = （n+...+2+1）/n= （n+1）/2。二分法查找，前提是线性表是有序表。

6、“求查找不成功时的平均查找长度，一般情况下分母为表长，但精确地讲是表长的有效位个数”（红字部分）注意这里的表长其实就是你说的16，而有效位个数其实就是12，博客随后还举了个字母表的例子进一步说明这个问题。

数据结构的问题。。哈希表

1、哈希表是一种基于数组通过哈希运算实现高效数据操作的数据结构。以下是关于哈希表的详细解核心原理：哈希运算：哈希表利用Hash函数将键映射到数组的某个位置。存储位置计算：通过Hash函数计算键的哈希值，并与数组容量取模，得到键值对在数组中的存储位置。

2、哈希表是一种基于数组和哈希运算实现的高效数据结构，其关键特性和要点如下：哈希函数：作用：将键映射到数组的小范围内，是哈希表实现高效查找的关键。常见方法：除余法、折叠法、平方取中法、直接提取法和基数转换法。实例：Rust中常用SipHash，但针对短键可能性能较差；FNV哈希在某些场景下被推荐。

3、答案确定是1， 刚刚看了下2013数据结构高分笔记 ，由 装填因子 a 的定义知道，a=n/m 其中n 为关键字个数，m为表长。

4、简而言之：哈希表是种数据结构，它可以提供快速的插入操作和查找操作。哈希表也有一些缺点它是基于数组的，数组创建后难于扩展某些哈希表被基本填满时，性能下降得非常严重。这个问题是哈希表不可避免的，即冲突现象：对不同的关键字可能得到同一哈希地址。

5、哈希表正是实现这种快速查找效率的数据结构。它通过哈希函数将键值转换为数组下标，实现 O（1） 的查找效率。然而，哈希函数可能会导致不同键值映射到同一下标，即碰撞。为解决碰撞问题，有几种方法：开链表法、再散列法和使用小车库。开链表法通过在发生碰撞的位置建立链表，将冲突数据存储在链表中。

6、哈希表数据结构的相关信息如下：散列表（Hash table，也叫哈希表），是根据关键码值（Key value）而直接进行访问的数据结构。也就是说，它通过把关键码值映射到表中一个位置来访问记录，以加快查找的速度。这个映射函数叫做散列函数，存放记录的数组叫做散列表。