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1，概念 顺序结构以及平衡树中，元素关键码与其存储位置之间没有对应的关系，因此在查找一个元素时，必须要经过关键 码的多次比较。顺序查找时间复杂度为O(N)，平衡树中为树的高度，即O( )，搜索的效率取决于搜索过程中 元素的比较次数。 理想的搜索方法：可以不经过任何比较，一次直接从表中得到要搜索的元素。 如果构造一种存储结构，通过某种函 数(hashFunc)使元素的存储位置与它的关键码之间能够建立一一映射的关系，那么在查找时通过该函数可以很快找到该元素。 当向该结构中： 插入元素 根据待插入元素的关键码，以此函数计算出该元素的存储位置并按此位置进行存放 搜索元素 对元素的关键码进行同样的计算，把求得的函数值当做元素的存储位置，在结构中按此位置取元素比较，若关键码相等，则搜索成功 例如：数据集合{1，7，6，4，5，9}； 哈希函数设置为：hash(key) = key % capacity; capacity为存储元素底层空间总的大小。 
2，冲突-避免首先，我们需要明确一点，由于我们哈希表底层数组的容量往往是小于实际要存储的关键字的数量的，这就导致一 个问题，冲突的发生是必然的，但我们能做的应该是尽量的降低冲突率。 3，冲突-避免-哈希函数设计常见哈希函数 直接定制法--(常用) 取关键字的某个线性函数为散列地址：Hash（Key）= A*Key + B 优点：简单、均匀 缺点：需要事先知道关 键字的分布情况 使用场景：适合查找比较小且连续的情况 除留余数法--(常用) 设散列表中允许的地址数为m，取一个不大于m，但最接近或者等于m的质数p作为除数，按照哈希函数： Hash(key) = key% p(p= 0.75){
resize();
}
}登录后复制public int get(int key) {
//以什么方式存储的 那就以什么方式取
int index = key % this.array.length;
Node cur = array[index];
while (cur != null) {
if(cur.key == key) {
return cur.val;
}
cur = cur.next;
}
return -1;//
}登录后复制 
public void resize(){
Node[] newArray = new Node[2*this.array.length];
for (int i = 0; i < this.array.length; i++){
Node cur = array[i];
Node curNext = null;
while (cur != null){
curNext = cur.next;
int index = cur.key % newArray.length;
cur.next = newArray[i];
newArray[i] = cur;
cur = curNext.next;
cur = curNext;
}
}
this.array = newArray;
}登录后复制7，完整代码 class HashBucket {
static class Node {
public int key;
public int val;
public Node next;
public Node(int key, int val) {
this.key = key;
this.val = val;
}
}
private Node[] array;
public int usedSize;
public HashBucket() {
this.array = new Node[10];
this.usedSize = 0;
}
public void put(int key,int val) {
//1、确定下标
int index = key % this.array.length;
//2、遍历这个下标的链表
Node cur = array[index];
while (cur != null) {
//更新val
if(cur.key == key) {
cur.val = val;
return;
}
cur = cur.next;
}
//3、cur == null 当前数组下标的 链表 没要key
Node node = new Node(key,val);
node.next = array[index];
array[index] = node;
this.usedSize++;
//4、判断 当前 有没有超过负载因子
if(loadFactor() >= 0.75) {
//扩容
resize();
}
}
public int get(int key) {
//以什么方式存储的 那就以什么方式取
int index = key % this.array.length;
Node cur = array[index];
while (cur != null) {
if(cur.key == key) {
return cur.val;
}
cur = cur.next;
}
return -1;//
}
public double loadFactor() {
return this.usedSize*1.0 / this.array.length;
}
public void resize(){
Node[] newArray = new Node[2*this.array.length];
for (int i = 0; i < this.array.length; i++){
Node cur = array[i];
Node curNext = null;
while (cur != null){
curNext = cur.next;
int index = cur.key % newArray.length;
cur.next = newArray[i];
newArray[i] = cur;
cur = curNext.next;
cur = curNext;
}
}
this.array = newArray;
}
}登录后复制以上就是Java中哈希表的示例分析的详细内容，更多请关注php中文网其它相关文章！
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