哈希表二次探测再散列 线性探测再散列构造哈希表

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redis哈希表扩容与缩容

随着redis的操作的不断执行，哈希表保存的键值会逐渐地增多或者减少，为了让哈希表的负载因子（ratio）维持在一个合理的范围之内，当哈希表保存的键值对数量太多或者太少时，程序需要对哈希表的大小进行相应的扩展或者收缩。

ratio=ht[0].used/ht[0].size比如，hash表的size为4，如果已经插入了4个k-v的话，则ratio为1。redis的默认负载因子为1，负载因子最大可以达到5（持久化的时候，需要fork操作，这个时候不会分配内存，所以redis源码中有判断，如果大于数据长度的5倍（5*used），则马上扩容）。扩展和收缩哈希表的工作可以执行rehash（重新散列）操作来完成，Redis对字典的哈希表执行rehash的策略如下：

1、如果ratio小于0.1，则会对hash表进行收缩操作。

如何理解哈希表的工作原理

哈希来自英文hash的翻译。其实恰如其分应该叫散列。散列的目的就是找到一个函数能够将一堆数字均匀分布在一维数组里。理想状态大家存储的位置是不同的，否则哈希函数比较糟糕。但是当两个数字经过一次哈希发现存在同一个数组里，还会二次哈希把他存在另外一个不同地方，这就是所谓双哈希。但是影响哈希存储的最关键因素是数组大小，当足够大大家发生碰撞机会比较少，这就是为什么内存数据库，key值达到内存70%就要扩容。刚才看到楼上说的太简单而且概念有些错误忍不住发表两句。我们很少会用到数组加链表方式，因为查询不稳定。基本通过空间换时间才能达到大o常数效率

什么是哈希表啊

一.什么是哈希表散列表(Hashtable,也叫哈希表),是根据键(Key)而直接访问在内存存储位置的数据结构。也就是说,它通过计算一个关于键值的函数,将所需查询的数据映射到表中一个位置来访问记录,这加快了查找速度。这个映射函数称做散列函数(哈希函数),存放记录的数组称做散列表。

2.

哈希表本质哈希表其实是一种数据结构哈希表本质上是个数组,底层实现是在数组上然后在加工,称哈希表。

散列表和哈希表区别

定义不同。散列表，是根据关键码值而直接进行访问的数据结构。也就是说，它通过把关键码值映射到表中一个位置来访问记录，以加快查找的速度。这个映射函数叫做散列函数，存放记录的数组叫做散列表。

哈希表的底层实际上是基于数组来存储的,当插入键值对时,并不是直接插入该数组中,而是通过对键进行Hash运算得到Hash值,然后和数组容量取模,得到在数组中的位置后再插入

什么是哈希值,为什么要检验

释义：通过一定的哈希算法（典型的有MD5，SHA-1等），将一段较长的数据映射为较短小的数据，这段小数据就是大数据的哈希值。他有这样一个特点，他是唯一的，一旦大数据发生了变化，哪怕是一个微小的变化，他的哈希值也会发生变化。

另外一方面，既然是DNA，那就保证了没有两个数据的哈希值是完全相同的。

哈希值的作用：哈希值，即HASH值，是通过对文件内容进行加密运算得到的一组二进制值，主要用途是用于文件校验或签名。正是因为这样的特点，它常常用来判断两个文件是否相同。

比如，从网络上下载某个文件，只要把这个文件原来的哈希值同下载后得到的文件的哈希值进行对比，如果相同，则表示两个文件完全一致，下载过程没有损坏文件。而如果不一致，则表明下载得到的文件跟原来的文件不同，文件在下载过程中受到了损坏。

哈希表是什么

散列表（Hashtable，也叫哈希表），是根据关键码值(Keyvalue)而直接进行访问的数据结构。也就是说，它通过把关键码值映射到表中一个位置来访问记录，以加快查找的速度。这个映射函数叫做散列函数，存放记录的数组叫做散列表。

给定表M，存在函数f(key)，对任意给定的关键字值key，代入函数后若能得到包含该关键字的记录在表中的地址，则称表M为哈希(Hash）表，函数f(key)为哈希(Hash)函数。

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