Hashmap中的冲突处理方法详解：再散列和二次探测

# 1. 引言

### 1.1 Hashmap中的冲突问题

在计算机科学中，哈希表（Hashmap）是一种常用的数据结构，用于存储键值对。其核心思想是将键通过一个哈希函数映射到数组索引上，从而实现快速的查找、插入和删除操作。然而，在实际使用中，多个键可能会映射到同一个数组索引上，造成冲突问题。

### 1.2 为什么需要冲突处理方法

冲突问题的存在导致了哈希表的性能下降，因为当多个键映射到同一个索引时，需要解决冲突才能正确地存储和检索数据。如果不对冲突进行处理，就会出现数据覆盖或数据丢失的情况，使哈希表的功能无法正常工作。

### 1.3 概述再散列和二次探测

再散列（Rehashing）和二次探测（Quadratic Probing）是常见的解决哈希冲突的方法。再散列通过增加哈希表的大小，并重新计算键的哈希值，将冲突的键重新分散到不同的位置上。二次探测则是在发生冲突时，通过一系列的步长探测，找到下一个可用的位置。

在接下来的章节中，我们将详细介绍Hashmap的基本原理、再散列和二次探测的实现方式，以及它们的优缺点分析。然后我们会比较再散列和二次探测的性能和空间利用率，最后给出结论和未来发展趋势。

# 2. Hashmap的基本原理

### 2.1 哈希函数的作用

在Hashmap中，哈希函数的作用是将输入的键转换成对应的哈希码，这样可以将键映射到哈希表中的特定位置。一个好的哈希函数应该能够最大程度地减少冲突，并且能够对键进行均匀的分布。

### 2.2 Hashmap数据结构简介

Hashmap通常由一个数组和链表/红黑树组成。数组用于存储元素，链表/红黑树用于解决哈希冲突。在Java中，当链表长度达到8时，会将链表转换为红黑树，以提高查询效率。

### 2.3 理解哈希冲突

哈希冲突是指两个不同的键被哈希函数映射到了相同的位置。哈希冲突的发生是不可避免的，因为键的取值范围是无限的，而哈希表的大小是有限的。因此，需要有冲突处理方法来解决这个问题。

# 3. 再散列（Rehashing）

再散列是解决哈希冲突的一种常见方法，当发生冲突时，将关键字重新哈希到另一个位置。这样可以有效地减少冲突，提高Hashmap的性能。

#### 3.1 什么是再散列

再散列指的是，在Hashmap中发生冲突时，选择一个新的哈希函数，将冲突的关键字重新哈希到另一个位置。再散列可以通过增加Hashmap的容量来实现，也可以在原有容量的基础上进行重新哈希。

再散列的主要目的是将冲突的关键字分散到更多的位置上，减少冲突的概率，提高Hashmap的查找效率。

#### 3.2 再散列的实现方式

再散列可以采用两种方式实现：

**1. 扩容再散列（Resize Rehashing）**

在发生冲突时，重新定义Hashmap的容量，并重新计算冲突位置，将关键字重新插入Hashmap。扩容再散列需要重新计算所有已有关键字的哈希值，并重新插入新的位置。

// 扩容再散列的Java示例代码

public void resizeRehashing() {
    int newCapacity = capacity * 2; // 扩大Hashmap的容量
    Entry[] newTable = new Entry[newCapacity]; // 创建新的数组用于存储重新插入的关键字
    for (Entry entry : table) {
        while (entry != null) {
            Entry next = entry.next;
            int index = hash(entry.key) % newCapacity; // 重新计算哈希值
            entry.next = newTable[index]; // 将关键字插入新的位置
            newTable[index] = entry;
            entry = next;
        }