HashMap实现原理详解

1. HashMap的数据结构

http://blog.csdn.net/gaopu12345/article/details/50831631 ？？看一下

数据结构中有数组和链表来实现对数据的存储，但这两者基本上是两个极端。

数组

数组存储区间是连续的，占用内存严重，故空间复杂的很大。但数组的二分查找时间复杂度小，为O(1)；数组的特点是：寻址容易，插入和删除困难。

链表

链表存储区间离散，占用内存比较宽松，故空间复杂度很小，但时间复杂度很大，达O（N）。链表 的特点是：寻址困难，插入和删除容易 。

哈希表

那么我们能不能综合两者的特性，做出一种寻址容易，插入删除也容易的数据结构 ？答案是肯定的，这就是我们要提起的哈希表 。哈希表（(Hash table）既满足了数据的查找方便，同时不占用太多的内容空间，使用也十分方便。

　　哈希表有多种不同的实现方法，我接下来解释的是最常用的一种方法—— 拉链法 ，我们可以理解为“链表的数组 ” ，如图：





　　从上图我们可以发现哈希表是由数组+链表 组成的，一个长度为16的数组中，每个元素存储的是一个链表的头结点。那么这些元素是按照什么样的规则存储到数组中呢。一般情况是通过hash(key)%len获得，也就是元素的key的哈希值对数组长度取模 得到。比如上述哈希表中，12%16=12,28%16=12,108%16=12,140%16=12。所以12、28、108以及140都存储在数组下标为12的位置。

　　HashMap其实也是一个线性的数组实现的,所以可以理解为其存储数据的容器就是一个线性数组 。这可能让我们很不解，一个线性的数组怎么实现按键值对来存取数据呢？这里HashMap有做一些处理。

　　首先HashMap里面实现一个静态内部类Entry，其重要的属性有 key , value, next ，从属性key,value我们就能很明显的看出来Entry就是HashMap键值对实现的一个基础bean，我们上面说到HashMap的基础就是一个线性数组，这个数组就是Entry[] ，Map里面的内容都保存在Entry[]里面。

/**

* The table, resized as necessary. Length MUST Always be a power of two.

*/

transient Entry[] table;

2. HashMap的存取实现

既然是线性数组，为什么能随机存取？这里HashMap用了一个小算法，大致是这样实现：

// 存储时:

int hash = key.hashCode(); // 这个hashCode方法这里不详述,只要理解每个key的hash是一个固定的int值

int index = hash % Entry[].length;

Entry[index] = value;

// 取值时:

int hash = key.hashCode();

int index = hash % Entry[].length;

return Entry[index];

1）put

疑问：如果两个key通过hash%Entry[].length得到的index相同，会不会有覆盖的危险？

　　这里HashMap里面用到链式数据结构的一个概念。上面我们提到过Entry类里面有一个next属性，作用是指向下一个Entry。打个比方， 第一个键值对A进来，通过计算其key的hash得到的index=0，记做:Entry[0] = A。一会后又进来一个键值对B，通过计算其index也等于0，现在怎么办？HashMap会这样做:B.next = A ,Entry[0] = B,如果又进来C,index也等于0,那么C.next
= B ,Entry[0] = C；这样我们发现index=0的地方其实存取了A,B,C三个键值对,他们通过next这个属性链接在一起。所以疑问不用担心。也就是说数组中存储的是最后插入的元素 。 到这里为止，HashMap的大致实现，我们应该已经清楚了。

public V put(K key, V value) {

if (key == null)

return putForNullKey(value); //null总是放在数组的第一个链表中

int hash = hash(key.hashCode());

int i = indexFor(hash, table.length);

//遍历链表

for (Entry<K,V> e = table[i]; e != null; e = e.next) {

Object k;

//如果key在链表中已存在，则替换为新value

if (e.hash == hash && ((k = e.key) == key || key.equals(k))) {

V oldValue = e.value;

e.value = value;

e.recordAccess(this);

return oldValue;

}

}

modCount++;

addEntry(hash, key, value, i);

return null;

}

void addEntry(int hash, K key, V value, int bucketIndex) {

Entry<K,V> e = table[bucketIndex];

table[bucketIndex] = new Entry<K,V>(hash, key, value, e); //参数e, 是Entry.next

//如果size超过threshold，则扩充table大小。再散列

if (size++ >= threshold)

resize(2 * table.length);

}

　　当然HashMap里面也包含一些优化方面的实现，这里也说一下。比如：Entry[]的长度一定后，随着map里面数据的越来越长，这样同一个index的链就会很长，会不会影响性能？HashMap里面设置一个因子，随着map的size越来越大，Entry[]会以一定的规则加长长度 。

2）get

public V get(Object key) {

if (key == null)

return getForNullKey();

int hash = hash(key.hashCode());

//先定位到数组元素，再遍历该元素处的链表

for (Entry<K,V> e = table[indexFor(hash, table.length)];

e != null;

e = e.next) {

Object k;

if (e.hash == hash && ((k = e.key) == key || key.equals(k)))

return e.value;

}

return null;

}

3）null key的存取

null key总是存放在Entry[]数组的第一个元素。

private V putForNullKey(V value) {

for (Entry<K,V> e = table[0]; e != null; e = e.next) {

if (e.key == null) {

V oldValue = e.value;

e.value = value;

e.recordAccess(this);

return oldValue;

}

}

modCount++;

addEntry(0, null, value, 0);

return null;

}

private V getForNullKey() {
for (Entry<K,V> e = table[0]; e != null; e = e.next) {
if (e.key == null)
return e.value;
}
return null;
}

4）确定数组index：hashcode % table.length取模

HashMap存取时，都需要计算当前key应该对应Entry[]数组哪个元素，即计算数组下标；算法如下：

/**

* Returns index for hash code h.

*/

static int indexFor(int h, int length) {

return h & (length-1);

}

按位取并，作用上相当于取模mod或者取余%。

这意味着数组下标相同，并不表示hashCode相同。

5）table初始大小

public HashMap(int initialCapacity, float loadFactor) {

.....

// Find a power of 2 >= initialCapacity

int capacity = 1;

while (capacity < initialCapacity)

capacity <<= 1;

this.loadFactor = loadFactor;

threshold = (int)(capacity * loadFactor);

table = new Entry[capacity];

init();

}

注意table初始大小并不是构造函数中的initialCapacity！！

而是 >= initialCapacity的2的n次幂！！！！

————为什么这么设计呢？——

3. 解决hash冲突的办法 （下文详解）

开放定址法（线性探测再散列，二次探测再散列，伪随机探测再散列）
再哈希法
链地址法
建立一个公共溢出区

Java中hashmap的解决办法就是采用的链地址法。

4. 再散列rehash过程

当哈希表的容量超过默认容量时，必须调整table的大小。当容量已经达到最大可能值时，那么该方法就将容量调整到Integer.MAX_VALUE返回，这时，需要创建一张新表，将原表的映射到新表中。

/**

* Rehashes the contents of this map into a new array with a

* larger capacity. This method is called automatically when the

* number of keys in this map reaches its threshold.

*

* If current capacity is MAXIMUM_CAPACITY, this method does not

* resize the map, but sets threshold to Integer.MAX_VALUE.

* This has the effect of preventing future calls.

*

* @param newCapacity the new capacity, MUST be a power of two;

* must be greater than current capacity unless current

* capacity is MAXIMUM_CAPACITY (in which case value

* is irrelevant).

*/

void resize(int newCapacity) {

Entry[] oldTable = table;

int oldCapacity = oldTable.length;

if (oldCapacity == MAXIMUM_CAPACITY) {

threshold = Integer.MAX_VALUE;

return;

}

Entry[] newTable = new Entry[newCapacity];

transfer(newTable);

table = newTable;

threshold = (int)(newCapacity * loadFactor);

}

/**

* Transfers all entries from current table to newTable.

*/

void transfer(Entry[] newTable) {

Entry[] src = table;

int newCapacity = newTable.length;

for (int j = 0; j < src.length; j++) {

Entry<K,V> e = src[j];

if (e != null) {

src[j] = null;

do {

Entry<K,V> next = e.next;

//重新计算index

int i = indexFor(e.hash, newCapacity);

e.next = newTable[i];

newTable[i] = e;

e = next;

} while (e != null);

}

}

}

============================= 华丽的分割线 ==============

hashmap的扩容机制

1、当我们往hashmap中put元素的时候，先根据key的hash值得到这个元素在 数组中的位置（即下标），然后就可以把这个元素放到对应的位置中了。如果这个元素所在的位子上已经存放有其他元素了，那么在同一个位子上的元素将以链表的 形式存放，新加入的放在链头，比如a->b->c，新加入的d放到a的位置前面，最先加入的放在链尾，也就是c。最后变成d->a->b->c，从hashmap中get元素时，首先计算key的hashcode，找到数组中对应位置的某一元素， 然后通过key的equals方法在对应位置的链表中找到需要的元素。

2、

在hashmap中要找到某个元素，需要根据key的hash值来求得对应数组中的位置。如何计算这个位置就是hash算法。前面说过hashmap的数据结构是数组和链表的结合，所以我们当然希望这个hashmap里面的元素位置尽量的分布均匀些，尽量使得每个位置上的元素数量只有一个，那么当我们用hash算法求得这个位置 的时候，马上就可以知道对应位置的元素就是我们要的，而不用再去遍历链表。所以我们首先想到的就是把hashcode对数组长度取模运算，这样一来，元素的分布相对来说是比较均匀的。但是，“模”运算的消耗还是比较大的，能不能找一种更快速，消耗更小的方式那？java中时这样做的，

Java代码

staticintindexFor(inth,intlength){

returnh&(length-1);

}

首 先算得key得hashcode值，然后跟数组的长度-1做一次“与”运算（&）。看上去很简单，其实比较有玄机。比如数组的长度是2的4次方， 那么hashcode就会和2的4次方-1做“与”运算。很多人都有这个疑问，为什么hashmap的数组初始化大小都是2的次方大小时，hashmap 的效率最高，我以2的4次方举例，来解释一下为什么数组大小为2的幂时hashmap访问的性能最高。 看下图，左边两组是数组长度为16（2的4次方），右边两组是数组长度为15。两组的hashcode均为8和9，但是很明显，当它们和1110“与”的
时候，产生了相同的结果，也就是说它们会定位到数组中的同一个位置上去，这就产生了碰撞，8和9会被放到同一个链表上，那么查询的时候就需要遍历这个链 表，得到8或者9，这样就降低了查询的效率。同时，我们也可以发现，当数组长度为15的时候，hashcode的值会与14（1110）进行“与”，那么 最后一位永远是0，而0001，0011，0101，1001，1011，0111，1101这几个位置永远都不能存放元素了，空间浪费相当大，更糟的是 这种情况中，数组可以使用的位置比数组长度小了很多，这意味着进一步增加了碰撞的几率，减慢了查询的效率！所以说，当数组长度为2的n次幂的时候，不同的key算得得index相同的几率较小，那么数据在数组上分布就比较均匀，也就是说碰撞的几率小，相对的，查询的时候就不用遍历某个位置上的链表，这样查询效率也就较高了 。说到这里，我们再回头看一下hashmap中默认的数组大小是多少，查看源代码可以得知是16，为什么是16，而不是15，也不是20呢，看到上面
annegu的解释之后我们就清楚了吧，显然是因为16是2的整数次幂的原因，在小数据量的情况下16比15和20更能减少key之间的碰撞，而加快查询 的效率。

3、

当hashmap中的元素越来越多的时候，碰撞的几率也就越来越高（因为数组的长度是固定的），所以为了提高查询的效率，就要对hashmap的数组进行 扩容，数组扩容这个操作也会出现在ArrayList中，所以这是一个通用的操作，很多人对它的性能表示过怀疑，不过想想我们的“均摊”原理，就释然了， 而在hashmap数组扩容之后，最消耗性能的点就出现了：原数组中的数据必须重新计算其在新数组中的位置，并放进去，这就是resize。

那么hashmap什么时候进行扩容呢？当hashmap中的元素个数超过数组大小*loadFactor时，就会进行数组扩容，loadFactor的 默认值为0.75， 也就是说，默认情况下，数组大小为16，那么当hashmap中元素个数超过16*0.75=12的时候，就把数组的大小扩展为 2*16=32，即扩大一倍，然后重新计算每个元素在数组中的位置，而这是一个非常消耗性能的操作，所以如果我们已经预知hashmap中元素的个数，那
么预设元素的个数能够有效的提高hashmap的性能。

比如说，我们有1000个元素new HashMap(1000), 但是理论上来讲new HashMap(1024)更合适，不过上面annegu已经说过，即使是1000，hashmap也自动会将其设置为1024。 但是new HashMap(1024)还不是更合适的，因为0.75*1000 < 1000, 也就是说为了让0.75 * size > 1000, 我们必须这样new HashMap(2048)才最合适，既考虑了&的问题，也避免了resize的问题。

======================= 华丽的分割线 =====================================

哈希表及处理hash冲突的方法

看了ConcurrentHashMap的实现, 使用的是拉链法.

虽然我们不希望发生冲突，但实际上发生冲突的可能性仍是存在的。当关键字值域远大于哈希表的长度，而且事先并不知道关键字的具体取值时。冲突就难免会发生。

另外，当关键字的实际取值大于哈希表的长度时，而且表中已装满了记录，如果插入一个新记录，不仅发生冲突，而且还会发生溢出。

因此，处理冲突和溢出 是哈希技术中的两个重要问题。

哈希法又称 散列法、杂凑法以及关键字地址计算法 等，相应的表称为 哈希表。 这种方法的基本思想是： 首先在元素的关键字 k 和元素的存储位置 p 之间建立一个对应关系 f ，使得 p=f(k) ， f 称为哈希函数 。创建哈希表时，把关键字为 k 的元素 直接存入地址为 f(k) 的单元 ；以后当查找关键字为 k 的元素时，再利用哈希函数计算出该元素的存储位置 p=f(k) ，从而达到按关键 字直接存取元素的目的。

当关键字集合很大时，关键字值不同的元素可能会映象到哈希表的同一地址上 ，即 k1 ≠ k2 ，但 H （ k1 ） =H （ k2 ），这种现象称为冲突， 此时称k1 和 k2 为同义词。 实际中，冲突是不可避免的，只能通过改进哈希函数的性能来减少冲突。

综上所述，哈希法主要包括以下两方面的内容：

1 ）如何构造哈希函数

2 ）如何处理冲突。

8.4.1 哈希函数的构造方法

构造哈希函数的原则是： ① 函数本身便于计算； ② 计算出来的地址分布均匀，即对任一关键字 k ， f(k) 对应不同地址的概率相等，目的是尽可能减少冲突。

下面介绍构造哈希函数常用的五种方法。

1 ． 数字分析法

如果事先知道关键字集合，并且每个关键字的位数比哈希表的地址码位数多时，可以从关键字中选出分布较均匀的若干位，构成哈希地址。例如，有 80个记录，关键字为 8 位十进制整数 d1 d2 d3 …d7 d8 ，如哈希表长取 100 ，则哈希表的地址空间为： 00~99 。假设经过分析，各关键字中 d4 和 d7 的取值分布较均匀，则哈希函数为： h(key)=h(d1 d2 d3 …d7 d8 )=d4 d7 。例如， h(81346532)=43 ， h(81301367)=06 。相反，假设经过分析，各关键字中 d1 和 d8 的取值分布极不均匀， d1 都等于 5 ， d8 都等于 2 ，此时，如果哈希函数为： h(key)=h(d1 d2 d3 …d7 d8 )=d1 d8 ，则所有关键字的地址码都是 52 ，显然不可取。

2 ． 平方取中法

当无法确定关键字中哪几位分布较均匀时，可以先求出关键字的平方值，然后按需要取平方值的中间几位作为哈希地址。这是因为：平方后中间几位和关键字中每一位都相关，故不同关键字会以较高的概率产生不同的哈希地址。

例：我们把英文字母在字母表中的位置序号作为该英文字母的内部编码。例如 K 的内部编码为 11 ， E 的内部编码为 05 ， Y 的内部编码为 25 ， A 的内部编码为 01,
B 的内部编码为 02 。由此组成关键字“ KEYA ”的内部代码为 11052501 ，同理我们可以得到关键字“ KYAB ”、“ AKEY ”、“ BKEY”的内部编码。之后对关键字进行平方运算后，取出第 7 到第 9 位作为该关键字哈希地址，如图 8.23 所示。

关键字	内部编码	内部编码的平方值	H(k) 关键字的哈希地址
KEYA	11050201	122157778355001	778
KYAB	11250102	126564795010404	795
AKEY	01110525	001233265775625	265
BKEY	02110525	004454315775625	315

图 8.23 平方取中法求得的哈希地址

3 ． 分段叠加法

这种方法是按哈希表地址位数将关键字分成位数相等的几部分（最后一部分可以较短），然后将这几部分相加，舍弃最高进位后的结果就是该关键字的哈希地址。具体方法有折叠法 与移位法。 移位法是将分割后的每部分低位对齐相加，折叠法是从一端向另一端沿分割界来回折叠（奇数段为正序，偶数段为倒序），然后将各段相加。例如： key=12360324711202065, 哈希表长度为 1000 ，则应把关键字分成 3 位一段，在此舍去最低的两位 65 ，分别进行移位叠加和折叠叠加，求得哈希地址为 105 和 907 ，如图 8.24 所示。

1 2 3 1 2 3

6 0 3 3 0 6

2 4 7 2 4 7

1 1 2 2 1 1

+ ） 0 2 0 + ） 0 2 0

———————— —————————

1 1 0 5 9 0 7

（ a ）移位叠加 (b) 折叠叠加

图 8.24 由叠加法求哈希地址

4 ． 除留余数法

假设哈希表长为 m ， p 为小于等于 m 的最大素数，则哈希函数为

h （ k ） =k % p ，其中 % 为模 p 取余运算。

例如，已知待散列元素为（ 18 ， 75 ， 60 ， 43 ， 54 ， 90 ， 46 ），表长 m=10 ， p=7 ，则有

h(18)=18 % 7=4 h(75)=75 % 7=5 h(60)=60 % 7=4

h(43)=43 % 7=1 h(54)=54 % 7=5 h(90)=90 % 7=6

h(46)=46 % 7=4

此时冲突较多。为减少冲突，可取较大的 m 值和 p 值，如 m=p=13 ，结果如下：

h(18)=18 % 13=5 h(75)=75 % 13=10 h(60)=60 % 13=8

h(43)=43 % 13=4 h(54)=54 % 13=2 h(90)=90 % 13=12

h(46)=46 % 13=7

此时没有冲突，如图 8.25 所示。

0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12

54

43

18

46

60

75

90

图 8.25 除留余数法求哈希地址

5 ． 伪随机数法

采用一个伪随机函数做哈希函数，即 h(key)=random(key) 。

在实际应用中，应根据具体情况，灵活采用不同的方法，并用实际数据测试它的性能，以便做出正确判定。通常应考虑以下五个因素 ：

l 计算哈希函数所需时间 （简单）。

l 关键字的长度。

l 哈希表大小。

l 关键字分布情况。

l 记录查找频率

8.4.2 处理冲突的 方法

通过构造性能良好的哈希函数，可以减少冲突，但一般不可能完全避免冲突，因此解决冲突是哈希法的另一个关键问题。创建哈希表和查找哈希表都会遇到冲突，两种情况下解决冲突的方法应该一致。下面以创建哈希表为例，说明解决冲突的方法。常用的解决冲突方法有以下四种：

1. 开放定址法

这种方法也称 再散列法 ， 其基本思想是：当关键字 key 的哈希地址 p=H （ key ）出现冲突时，以 p 为基础，产生另一个哈希地址 p1 ，如果 p1 仍然冲突，再以 p 为基础，产生另一个哈希地址 p2 ， … ，直到找出一个不冲突的哈希地址 pi ， 将相应元素存入其中。这种方法有一个通用的再散列函数形式：

Hi= （ H （ key ） +di ） %
m i=1 ， 2 ， …， n

其中 H （ key ）为哈希函数， m 为表长， di 称为增量序列。 增量序列的取值方式不同，相应的再散列方式也不同。主要有以下三种：

l 线性探测再散列

di i=1 ， 2 ， 3 ， … ， m-1

这种方法的特点是：冲突发生时，顺序查看表中下一单元，直到找出一个空单元或查遍全表。

l 二次探测再散列

di =12 ， -12 ， 22 ， -22 ， … ， k2 ， -k2 (
k<=m/2 )

这种方法的特点是：冲突发生时，在表的左右进行跳跃式探测，比较灵活。

l 伪随机探测再散列

di = 伪随机数序列。

具体实现时，应建立一个伪随机数发生器，（如 i=(i+p) % m ），并给定一个随机数做起点。

例如，已知哈希表长度 m=11 ，哈希函数为： H （ key ） =
key % 11 ，则 H （ 47 ） =3 ， H （ 26 ） =4 ， H （ 60 ） =5 ，假设下一个关键字为 69 ，则 H （ 69 ） =3 ，与 47 冲突。如果用线性探测再散列处理冲突，下一个哈希地址为 H1= （ 3
+ 1 ） % 11 = 4 ，仍然冲突，再找下一个哈希地址为 H2= （ 3
+ 2 ） % 11 = 5 ，还是冲突，继续找下一个哈希地址为 H3= （ 3
+ 3 ） % 11 = 6 ，此时不再冲突，将 69 填入 5 号单元，参图 8.26
(a) 。如果用二次探测再散列处理冲突，下一个哈希地址为 H1= （ 3
+ 12 ） % 11 = 4 ，仍然冲突，再找下一个哈希地址为 H2= （ 3
- 12 ） % 11 = 2 ，此时不再冲突，将 69 填入 2 号单元，参图 8.26
(b) 。如果用伪随机探测再散列处理冲突，且伪随机数序列为： 2 ， 5 ， 9 ， …….. ，则下一个哈希地址为 H1= （ 3
+ 2 ） % 11 = 5 ，仍然冲突，再找下一个哈希地址为 H2= （ 3
+ 5 ） % 11 = 8 ，此时不再冲突，将 69 填入 8 号单元，参图 8.26
(c) 。

0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

47

26

60

69

（ a ） 用线性探测再散列处理冲突

0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

69

47

26

60

（ b ） 用二次探测再散列处理冲突

0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

47

26

60

69

（ c ） 用伪随机探测再散列处理冲突

图 8.26 开放地址法处理冲突

从上述例子可以看出，线性探测再散列容易产生“二次聚集”，即在处理同义词的冲突时又导致非同义词的冲突。例如，当表中 i, i+1 ,i+2 三个单元已满时，下一个哈希地址为 i, 或 i+1
, 或 i+2 ，或 i+3 的元素，都将填入 i+3 这同一个单元，而这四个元素并非同义词。线性探测再散列的优点是：只要哈希表不满，就一定能找到一个不冲突的哈希地址，而二次探测再散列和伪随机探测再散列则不一定。

2. 再哈希法

这种方法是同时构造多个不同的哈希函数：

Hi =RH1 （ key ） i=1 ， 2 ， … ， k

当哈希地址 Hi =RH1 （ key ）发生冲突时，再计算 Hi =RH2 （ key ）……，直到冲突不再产生。这种方法不易产生聚集，但增加了计算时间。

3. 链地址法

这种方法的基本思想是将所有哈希地址为 i 的元素构成一个称为同义词链 的单链表 ，并将单链表的头指针存在哈希表的第 i 个单元中，因而查找、插入和删除主要在同义词链中进行。链地址法适用于经常进行插入和删除的情况。

例如，已知一组关键字（ 32 ， 40 ， 36 ， 53 ， 16 ， 46 ， 71 ， 27 ， 42 ， 24 ， 49 ， 64 ），哈希表长度为 13 ，哈希函数为： H （ key ） =
key % 13 ，则用链地址法处理冲突的结果如图 8.27 所示：

图 8.27 链地址法处理冲突时的哈希表

本例的平均查找长度 ASL=(1 * 7+2 * 4+3 * 1)=1.5

（2）拉链法的优点

与开放定址法相比，拉链法有如下几个优点：

①拉链法处理冲突简单，且无堆积现象，即非同义词决不会发生冲突，因此平均查找长度较短；

②由于拉链法中各链表上的结点空间是动态申请的，故它更适合于造表前无法确定表长的情况；

③开放定址法为减少冲突，要求装填因子α较小，故当结点规模较大时会浪费很多空间。而拉链法中可取α≥1，且结点较大时，拉链法中增加的指针域可忽略不计，因此节省空间；

④在用拉链法构造的散列表中，删除结点的操作易于实现。只要简单地删去链表上相应的结点即可。而对开放地址法构造的散列表，删除结点不能简单地将被删结 点的空间置为空，否则将截断在它之后填人散列表的同义词结点的查找路径。这是因为各种开放地址法中，空地址单元(即开放地址)都是查找失败的条件。因此在
用开放地址法处理冲突的散列表上执行删除操作，只能在被删结点上做删除标记，而不能真正删除结点。

（3）拉链法的缺点

　拉链法的缺点是：指针需要额外的空间，故当结点规模较小时，开放定址法较为节省空间，而若将节省的指针空间用来扩大散列表的规模，可使装填因子变小，这又减少了开放定址法中的冲突，从而提高平均查找速度。？？？？？？

4 、 建立公共溢出区

这种方法的基本思想是：将哈希表分为基本表 和溢出表 两部分，凡是和基本表发生冲突的元素，一律填入溢出表
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