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解析哈希表

网上看了很多有关的文章，感觉讲得都不够明了（原谅没读过书的我，这些基础知识都是看博客自学的）。所以今天决定来讲讲哈希表

哈希表又称散列表，C#里最经典的就是Hashtable和Dictionary。特别是后面的Dictionary，大家都用得非常多。他们是以键值对的形式存储的，通过key就可以查到value，而且查询速度非常快。它内部是如何实现的呢？查询快又是为什么呢？它又有什么缺点吗？下面就来一一说明

首先，我们要开辟一个容器（数组）来存储要插入的元素，既然知道字典是以键值对的形式来存储，那我们的容器应该是这样的

    //容器实体         private struct bucket         {             public object key;             public object value;         }          private bucket[] buckets = null;//容器

比如我现在想插入一个key为3B,value为1，我们就会通过key.GetHashCode()得到一个哈希值(int)，然后再将这个值通过计算，转换成数组的索引，然后在索引位置存储这对key和value

下图k代表key,v代表value

解析哈希表

有了眉目后，我们可以开始动手构建代码了

  class Program {  static void Main(string[] args)  {   MyHashTable table = new MyHashTable();   table.Add("3B", 1);   table.Add("WEA", 2);   var a = table.Find("3B");  } } public class MyHashTable {  private struct bucket  {   public object key;   public object value;  }  private bucket[] buckets = null;//容器  public MyHashTable()  {   buckets = new bucket[10];  }  public void Add(object key, object value)  {   uint index = (uint)key.GetHashCode() % (uint)buckets.Length;   bucket temp = new bucket()   {    key = key,    value = value   };   buckets[index] = temp;  }  public object Find(object key)  {   uint index = (uint)key.GetHashCode() % (uint)buckets.Length;   var item = buckets[index];   if (item.key != key)    throw new Exception("不存在该键");   return item.value;  } }

Add的时候我们调用key.GetHashCode()可以得到它的哈希值（int），然后再将其转换为32位正整型，然后%数组的长度。得到索引的位置。 a=b%c，a的范围为0~c-1。所以一定不会越界。但问题来了。

Q1.如果不同的key通过计算后得到了相同的索引，怎么办？这时我们该如何存储，如何查找？

table.Add("WEA", 2);table.Add("QQ1", 2);

这时他们通过uint index = (uint)key.GetHashCode() % (uint)buckets.Length;计算出来的index都是8，下文中我们将这种情况称为冲突

Q2.容器大小初始化时为10，如果我插入的元素超过了10个，我要扩充容器。扩充完后容器(数组的长度)会发现变化，这时通过

uint index = (uint)key.GetHashCode() % (uint)buckets.Length

计算出来的结果就会出现不一样，我们该如何解决？

A1.我们先改造容器(数组buckets)，数组的每个元素不是一个bucket。而是一个bucket链表（如果不知道链表的可以当它是一个集合）。这样我们就可以将转换后相同索引的多个元素都存在同一个位置。在查询时我们索引到这个bucket链表。然后再一个个找key相同的元素。

A2.我们可以重新做一次排列（相当于调用Add方法）

比如我们初始化时数组长度为10。全部被占用时，我们将数组扩展成20。这时我们就

uint index = (uint)key.GetHashCode() % 20 ;

然后再插入到新的数组中，这时排列就是正确的了。有点重新映射的味道。

附加一点，容器的大小（length，也就是数组的长度）与添加的元素的数量(elementcount)之间有一个关系。如果容器的大小不变，元素数量越多则出现冲突的可能性就越大。

比如我容器大小是2，我现在添加了一个元素到下标0的位置。而我下个元素添加时发生冲突的概率就有50%。如果容器大小是3，则重复的概率只有33.33%。

我们不可能为了避免重复，一开始就将容器弄得很大，就像我们不可能用食堂那种超大的锅子来煮1杯米的饭。

也不可能任由它冲突（反正我们再在链表里一个个查就行了）这样就失去了它查找性能的优势了，就相当于线性查找了。

我们如何把握这中间的平衡呢？

float r=elementcount/length; r最好处于0.6~0.7之间。而微软则是采用0.62（近乎黄金分割点啊）。如果r>0.62，我们就扩展容器。

class Program  {   public static void Main()   {    MyHash set = new MyHash();    List<string> list = new List<string>()    {     "ef","ab","ff","gg","ee","zf","ase","fge","qweg","qalspo","goo2","1qwe","wet93"    };    for (int i = 0; i < list.Count; i++)    {     var item = list[i];     set.Add(item, i);    }    var value = set.Find("gg");   }  }  public class MyHash  {   //容器实体   private struct bucket   {    public object key;    public object value;   }   private LinkedList<bucket>[] buckets = null;//容器   private int count;//已存元素数量   private int step = 10;//扩展时增加的数量   public MyHash()   {    IninialBuckets(step);   }   private void IninialBuckets(int length)   {    if (buckets == null)//如果为空，则初始化容器    {     buckets = new LinkedList<bucket>[length];     return;    }    //否则，则扩展容器    length = length + buckets.Length;    var newBuckets = new LinkedList<bucket>[length];    count = 0;    foreach (LinkedList<bucket> linkList in buckets)    {     if (linkList == null)      continue;     foreach (bucket item in linkList)     {      int index = GetIndex(item.key, length);      InserintoBuckets(index, item.key, item.value, newBuckets);//重新排列     }    }    buckets = newBuckets;   }   private int GetIndex(object key, int length)   {    return (int)((uint)key.GetHashCode() % (uint)length);   }   private void InserintoBuckets(int index, object key, object value, LinkedList<bucket>[] buckets)   {    var linkList = buckets[index];    if (linkList == null)     linkList = new LinkedList<bucket>();    if (linkList.Count(x => x.key == key) > 0)     throw new Exception("已存在key:" + key);    bucket item = new bucket()    {     key = key,     value = value    };    linkList.AddLast(item);    buckets[index] = linkList;    count++;   }   public void Add(object key, object value)   {    if ((float)count / (float)buckets.Length > 0.62)//如果大于0.62。我们就扩展我们的容器    {     IninialBuckets(step);    }    int index = GetIndex(key, buckets.Length);    InserintoBuckets(index, key, value, buckets);   }   public object Find(object key)   {    int index = GetIndex(key, buckets.Length);    var linkList = buckets[index];    if (linkList == null)     throw new Exception("不存在此键");    bucket item = linkList.FirstOrDefault(x => x.key == key);    if (item.key == null)     throw new Exception("不存在此键");    return item.value;   }  }