哈希冲突400点，什么是哈希冲突

这个东西用在哪里，我们来详细谈谈。

哈希计算是在相对较小的空间内存储相对大量的数据。

最常见的哈希算法是模算法。

下面简单介绍一下模法的计算过程。

例如，数组的长度为 5。 此时，有 6 个数据。

那么你如何把这个 6 放在一个 5 长度的数组中呢？ 根据取模法，计算6 5，结果为1，然后把6放到数组下标为1的位置。 然后，应将7放在2的位置。

在这一点上，哈斯冲突尚未出现。

此时，有11个数据，根据模法，11 5 1，也等于1。 那么原来的数组下标是 1 的地方已经算数了，它是 6。 此时计算出 1 的位置，然后必须将数组 1 的位置存储为两个数字。

在这一点上，它被称为哈希冲突。 冲突后，将按顺序存储。

如果数据分布广泛，并且包含数据的数组长度较大。

然后哈希冲突就更少了。 否则冲突很大。

对于具体的算法，你应该参考更专业的书籍。

希望对你有所帮助。

您想将一个对象插入到哈希列表中，但您发现该对象已存储在哈希列表中，其中其他对象已经就位。 冲突的原因是两个不同的对象（调用 equals（） 方法，返回 false）具有相同的哈希码值。

哈希表 可以快速查询某个对象在内存中的位置，引用哈希值=>对象一个哈希值对应一个类，如果有两个相同的哈希值，则肯定不能确定是索引的位置。

一般使用哈希算法，重复的很少！

祝您学习愉快！

我喜欢三月的风，四月的雨，永不落山的太阳和最好的你。

1.开路。

2. 重新散列。

3.链式地址法。

4.建立公共溢出区。

这是否意味着当通过哈希码找到相同的键时，多个键值对将存储在一个存储桶中？

你的陈述是错误的，当哈希码相同时，就叫哈希冲突，哈希码里存储的哪个桶用来做一个索引操作，这里哈希表和哈希图的算法略有不同，放在同一个桶里不一定是哈希冲突，既然你已经想到了这个问题， 您可以研究源代码。

实际上，两者的底层键值存储在入口对象类中，其中包含对 next 的引用，它仍然是一个入口对象，你可以把这个条目看作是一个链表节点。

其实当你通过索引获取一个桶中的数据时，其实只得到一个数据输入对象（相当于一个链表的头部），通过持续访问下一个进入对象，就可以访问整个桶中的所有数据，如果你知道如何遍历单向链表，应该很容易理解。

如果您有兴趣，请查看本文。

可以理解为先检查后保存。

如果找到空位，会先保存，所以会先影响搜索。

问题错了，答案是填充因子。

因为 memcached 的哈希策略是在其客户端上实现的，所以不同的客户端实现也不同，以 spymemcache 和 xmemcache 为例，都使用 ketama 作为实现。

因此，我们也可以使用一致的哈希算法来解决Redis分发的问题。 在介绍一致性哈希算法之前，我们先介绍一下我之前想到的一种方法，如何将密钥均匀地映射到多个 Redis 服务器。

Zipper 方法，用于维护二维数组。