数据结构--解决散列冲突，分离链接法

散列表的实现经常叫做散列。

散列是一种用以常数平均时间运行插入。删除，和查找的技术。可是那些须要元素信息排序的树操作不会得到支持。

因此比如findMax,findMin以及排序后遍历这些操作都是散列不支持的。

假设当一个元素被插入时与已经插入的元素散列（比方散列表的数组序号，非常多元素插入到同一个数组序号中）。那么就会产生一个冲突，这个冲突须要消除。解决冲突的办法有两种：

1 分离链接法

2  开放定址法（包含线性探測，平方探測，双散列）

两者都有可能须要再散列

以下说明分离链接法，上代码：

package com.itany.separatechainning;

import java.util.LinkedList;
import java.util.List;

/*
 *解决冲突的第一个方法时分离链接法 其做法是将散列到同一个值得全部元素保留到一个表中
 *为运行一次查找 我们通过散列函数来决定到底遍历哪一个链表，然后我们再在被确定的链表中运行一次查找
 *散列表存储一个List链表数组 
 */
public class SeparateChainingHashTable<T>
{
    private static final int DEFAULT_TABLE_SIZE=101;
    //我们定义散列表的填装因子：散列表中元素个数和散列表大小的比  这里是1 即集合链表的平均长度是1
    private int currentSize;
    private List<T>[] theLists;
    public SeparateChainingHashTable()
    {
        this(DEFAULT_TABLE_SIZE);
    }
    public SeparateChainingHashTable(int size)
    {
        //对数组中的List进行初始化
        theLists=new LinkedList[nextPrime(size)];
        for(int i=0;i<theLists.length;i++)
        {
            theLists[i]=new LinkedList<T>();
        }
    }
    public void makeEmpty()
    {
        for (List<T> list : theLists)
        {
            list.clear();
        }
        currentSize=0;
    }
    public void insert(T t)
    {
        List<T> whichList=theLists[myHash(t)];
        if(!contains(t))
        {
            whichList.add(t);
            currentSize++;
            if(currentSize>theLists.length)
                reHash();
        }
    }
    public boolean contains(T t)
    {
        //通过myHash找出是哪一个集合
        List<T> whichList=theLists[myHash(t)];
        return whichList.contains(t);
    }
    public void remove(T t)
    {
        List<T> whichList=theLists[myHash(t)];
        if(contains(t))
        {
            whichList.remove(t);
            currentSize--;
        }
    }
    private int myHash(T t)
    {
        int hash=t.hashCode();
        //对每个t得到数组的序号 大小从0-theLists.length-1 进行分配
        hash%=theLists.length;
        //防止hash值为负数
        if(hash<0)
            hash+=theLists.length;
        return hash;
    }
    //有一种情况是currentSize>theLists.length 须要对数组进行扩容 即再散列
    //由于列表装的太满 那么操作时间将会变得更长。且插入操作可能失败  此时的方法时新建另外一个两倍大的表
    //并且使用一个新的相关的散列函数(由于计算时tableSize变了)，扫描整个原始散列表，计算每个元素的新散列值   并将它们插入到新表中
    private void reHash()
    {
        List<T>[] oldLists=theLists;//复制一下一会要用    theLists在又一次new一个
        theLists=new LinkedList[nextPrime(2*theLists.length)];
        for(int i=0;i<theLists.length;i++)
        {
            theLists[i]=new LinkedList<T>();
        }
        //把原来的元素拷贝到新的数组中  注意是把集合中的元素复制进去
        for(int i=0;i<oldLists.length;i++)
        {
            for (T t : oldLists[i])
            {
                insert(t);
            }
        }
        
    }
    //表的大小是一个素数 这能够保证一个非常好的分布
    //是否是素数
    private static boolean isPrime(int num)
    {
        int i=1;
        while((num%(i+1))!=0)
        {
            i++;
        }
        if(i==num-1)
        {
            return true;
        }
        else 
        {
            return false;
        }
    }
    
    
    private static int nextPrime(int num)
    {
        while(!isPrime(num))
        {
            num++;
        }
        return num;
    }
    
}

package com.itany.separatechainning;

//能够放在散列表中的Employee类的样例
/*
 * 想把类放在散列表中 必须提供两个方法。一个是equals方法 由于要在list的集合中进行查找contains方法时会用到equals进行比較
 * 另一个是hashCode方法  由于须要通过它来找出Employee对象该放在哪一个集合中（找出数组的相应序号）
 */

public class Employee
{
    private String name;
    public Employee(String name)
    {
        this.name=name;
    }
    @Override
    public boolean equals(Object obj)
    {
        return obj instanceof Employee && name.equals(((Employee)obj).name);
    }
    public int hashCode()
    {
        //String类是有自己的hashCode方法
        return name.hashCode();
    }
    /*
     * String类自己的hashCode方法
     * public int hashCode() {
        int h = hash;
        if (h == 0 && value.length > 0) {
            char val[] = value;

            for (int i = 0; i < value.length; i++) {
                h = 31 * h + val[i];
            }
            hash = h;
        }
        return h;
    }
     */
}

package com.itany.separatechainning;

public class Test
{
    
    public static void main(String[] args)
    {
        Employee e1=new Employee("zhangsan");
        Employee e2=new Employee("lisi");
        Employee e3=new Employee("wangwu");
        Employee e4=new Employee("zhaoliu");
        SeparateChainingHashTable<Employee> sc=new SeparateChainingHashTable<Employee>();
        System.out.println(sc.contains(e1));
        sc.insert(e1);
        System.out.println(sc.contains(e1));
        sc.remove(e1);
        System.out.println(sc.contains(e1));
        
    }
    
}

false
true
false