哈希表的实现原理是什么

哈希表的实现原理是通过哈希函数将元素的关键字映射到数组中的一个位置，从而实现快速的插入、查找和删除操作。具体来说，哈希表的主干是一个数组，每个元素称为一个Entry，每个Entry包含一个键值对。

当插入或查找元素时，通过哈希函数将元素的关键字映射到数组中的某个位置。如果两个不同的元素映射到了同一个位置，称为哈希冲突。为了解决哈希冲突，哈希表采用了链地址法，也就是在数组的每个位置上链表的形式来存储多个元素。

当插入元素时，首先通过哈希函数计算出存储位置，然后在对应的位置的链表中插入新的元素。当查找元素时，通过哈希函数计算出实际存储的位置，然后在对应的位置的链表中遍历查找目标元素。

这样，通过哈希函数和链地址法，可以在不考虑哈希冲突的情况下，实现快速的插入、查找和删除操作，时间复杂度为常数阶O(1)。

相关问题

linux内核哈希表原理

Linux内核中的哈希表是一种高效的数据结构，用于快速查找和访问大量的数据。哈希表的原理是将每个元素的关键字通过哈希函数映射为一个索引，然后将该元素存储在该索引对应的位置上。这种映射方式可以使得查找和插入操作的时间复杂度达到O(1)级别。

Linux内核中的哈希表使用了开放地址法的实现方法，即当哈希函数产生的索引位置已经被占用时，就在哈希表中继续搜索下一个位置，直到找到一个空闲的位置为止。这种方法可以避免哈希冲突，提高数据插入和查找的效率。

Linux内核中的哈希表还具有动态扩展和收缩的功能，即当哈希表的负载因子超过一定阈值时，会自动扩展哈希表的容量，并重新计算哈希函数，以保持哈希表的效率。反之，当哈希表的负载因子过低时，会自动收缩哈希表的容量，以节省内存空间。

总之，Linux内核中的哈希表是一种高效的数据结构，它可以快速查找和访问大量的数据，并且具有动态扩展和收缩的功能，可以自动调整哈希表的容量，以保持哈希表的效率。

redis 哈希散列 实现原理

Redis中的哈希散列是通过哈希算法将键映射到哈希表中的桶(bucket)或槽(slot)中的。Redis集群中内置了16384个哈希槽，当需要在Redis集群中放置一个key-value时，Redis先对key使用crc16算法算出一个结果，然后把结果对16384取模，这样每个key都会对应一个编号在0-16383之间的哈希槽，Redis会根据节点数量大致均等的将哈希槽映射到不同的节点。这样，每个节点就负责一部分哈希槽，每个哈希槽也只会被分配到一个节点上，从而实现了分布式存储和负载均衡。

除了一致性哈希算法，Redis还支持其他的哈希算法，如MurmurHash2、MurmurHash64A等。这些哈希算法都有自己的特点和适用场景，可以根据实际情况进行选择。