数据结构-哈希表（一）哈希函数、哈希表介绍、优缺点

哈希表

哈希函数

哈希表使用了哈希函数来完成key到地址的快速映射，所以在了解哈希表之前，需要先明白哈希函数的概念和特点。

哈希函数的定义

• 哈希函数
  • 哈希函数是一种将任意长度输入的数据，转换成固定长度输出的算法
  • 哈希函数H可以表示为y=H(x)
    • H指代哈希函数
    • x是输入数据，可以是任意长度
    • y是输出的哈希值，具有固定长度
• Hashcode
  • 这部分被固定长度输出的数据被称为Hashcode哈希值或散列值

哈希函数的特点

• 确定性

  • 不管执行多少次，通过某个key所得到的内存数组索引位置（即哈希值）是不变的

• 固定长度输出

  • 哈希函数的核心任务是将无限映射到有限，即不管输入值数据大小是1kb还是1G，数据长度是1位还是1000位，它的通过哈希函数产生的哈希值长度都是固定的，具体输出长度由算法决定
    • SHA-256算法输出永远是256位（32字节）
    • MD5算法输出永远是128位（16字节）
      

• 单向性

  • 输入值可以单向通过哈希函数获得哈希值，但是通过哈希值不可以反向获取输入值原数据。哈希函数是一个“单向门”或“单向函数”。从 x 计算 H(x) 很容易，但从H(x)反推出 x 极其困难。
    • 这一点在密码存储上至关重要，系统可以存储用户密码的哈希值，即时数据库泄漏，攻击者也无法轻易从哈希值还原出用户的原始密码

• 高效性

  • 计算哈希值的过程快速且高效，即时是处理大量数据也能快速完成
  • 哈希函数算法是由简单的位运算（与、或、非、异或、移位、旋转）构成，这些操作在现代计算机上执行是非常快速的

• 需要处理哈希冲突/哈希碰撞

  • 哈希函数因为是无限映射到有限，输入空间是无限的，所以有可能出现两个不同的输入，对应了同一个哈希值，即出现了碰撞
  • 哈希函数设计目标需要尽可能的避免出现碰撞

引申问题1：哈希函数和加密函数的区别

• 哈希函数和加密函数最大的区别是
  • 哈希函数是单向的，不可逆，即通过哈希值很困难找到原始值
  • 加密函数式双向的，可逆（需密钥解密），通过密文也可以找到原文

维度	哈希函数 (Hash)	加密函数 (Encryption)
可逆性	单向，不可逆	双向，可逆（需密钥解密）
密钥	无密钥	有密钥（对称或公私钥）
输出长度	固定（如 256 位）	可变（通常 ≥ 明文长度）
速度目标	尽量快，便于校验	对称快、非对称慢，但都比哈希慢
碰撞	必须抗碰撞（难以找到两输入同输出）	无碰撞概念（一对一映射）
典型应用	密码摘要、数据完整性、数字签名	机密传输、磁盘加密、HTTPS
示例算法	SHA-256, BLAKE3, MD5	AES, ChaCha20（对称）；RSA, ECC（非对称）

引申问题2：MD5算法和SHA256算法是哈希函数还是加密函数

• MD5算法和SHA256算法都是哈希算法，不算加密算法
  • 两者都是任意长度的输入，压缩成固定长度摘要(SHA256为256bit，MD5为128bit)
  • 两者都不设秘钥，不可逆，不具备加密/界面功能
  • 常见用途
    • 校验文件完整性
    • 数字签名前置压缩
    • 密码存储（配合盐值和KDF）

引申问题3：位运算为什么快

• 位运算是直接在CPU寄存器上用最简硬件逻辑完成的
  • AND/OR/XOR/NOT/SHIFT 都只需少量晶体管组成的组合逻辑门（与门、或门、异或门、移位器）
• 零内存访问、零复杂算法、单周期延迟，是所有运算中成本最低的

哈希表的定义

定义

• 哈希表是一种动态数据结构，以key-value键值对存储数据
• 核心思想是使用哈希函数将key转换为数组下标索引保存后，下次再次查询时，使用仍然通过哈希函数将key转化为数组下标，快速定位到数据的位置

目的

• 实现快速的数据存储和检索
• 注意，此处的快速检索指的是通过key来查询value是快速的；如果仅仅只是查找某个value，数据检索效率并不高

核心公式

• index = hash(key) mod capacity

组成部分

• 哈希函数

  • 将key转换为数组索引的算法

• 数组

  • 用于存储键值对数据的数组

• 哈希冲突/碰撞解决方法

  • 因为哈希函数式无限（输入）转化为有限（输出），一定存在不同的输入产生相同的输出，即碰撞（或称为冲突）
  • 冲突/碰撞解决方法，指的是当碰撞发生时，不同的key被映射到同一个数组下标索引时，如何处理，一般使用以下方法
    • 链表法
    • 开放寻址法

哈希表的优点

• 操作高效

  • 增、删、查操作的时间复杂度为O(1)，非常高效

• 实现简单

  • 大多数编程语言中都有内置支持（Java的Hashmap；Python的dict）

• 灵活性强

  • 可以存储各种类型的键值对

哈希表的缺点

• 哈希冲突处理

  • 哈希冲突处理不当，会影响性能

• 空间浪费

  • 为了避免哈希冲突，一般都会预留较大的内存空间

• 不支持有序遍历

  • 哈希表中的元素是无序的（因为保存时是通过hash函数计算出应该放在哪个数组下标，导致整体是随机的）

• 设计复杂

  • 需精心设计哈希与冲突策略、负载因子、并发、缩容等工程细节，难度较高

引申问题4：哈希表为什么操作这么高效

• 哈希表操作时可以直接定位数据存储位置（前提通过key来操作）

  • 哈希表的核心是哈希函数，哈希函数可以将key直接转换为数据在数组中的下标，比如get(key)等同于直接查array[5]，时间复杂度是常数时间 O(1)

• 数据结构支持随机访问

  • 因为是直接查下标，不需要遍历数据

• 哈希冲突处理优化

  • 对于可能存在的哈希冲突，哈希表会通过链表法、开放寻址法来优化防止出现哈希冲突，从而减少哈希冲突对性能的影响

哈希表的应用场景

• 快速查找

  • 通过索引key快速定位内容
  • 统计字符或单次出现的频率
    • 计算方式：对于每个字符，如果它已经在哈希表（这一步可以使用哈希函数通过key快速索引）中，将对应的值加 1。
    • 如果它不在哈希表中，将其加入哈希表，值设为 1。
  • 快速判断一个元素是否在数组中

• 数据库索引

  • 数据库中的哈希索引（比如MySQL的Memory引擎）

• 缓存系统

  • LRU 缓存（Least Recently Used Cache）常用哈希表 + 双向链表实现