很多语言都有Hash Table这种数据结构，有的叫哈希表，有的叫散列表，有的叫字典，有的叫map。大体上讲，这就是一种存储键值对的数据结构，通过hash算法，将给定的key算出一个hash值，将value存到hash值对应的地方。下次查找key的时候，以同样的hash算法算出key的hash值，到相应的地方找到该value。从原理可以看出，这种数据结构的好处是，无论多大的一个数据量，算法复杂度总是Ο(1)的。所以大多数的编程语言都实现了这种数据结构。

那么从上面介绍的原理中可以看出，这种数据结构的关键就是hash算法。hash算法决定了你的key将在什么地方保存value，如果你要让各种对象都可以作为key的话，你就要为它们实现hash算法。hash算法又是一个很神奇的算法。

一个设计良好的 hash 算法，具有以下特性：

1. 压缩性：任意长度的数据都可以通过hash来压缩（或扩展）到相同长度
2. 抗计算原性：给定一个hash结果h,寻找原来的M来满足H(M)=h是计算困难的。（hash是一种单向的函数，这个功能很强大。例如，我们在数据库保存用户的密码并不是保存密码明文，而是保存密码明文的hash值，验证密码是否正确的时候将明文hash之后与数据库保存的hash值对比即可。这样即使数据库泄露，也不会泄露用户的密码）
3. 抗碰撞性。找到两个明文M,M’ 使hash值 H(M)=H(M’)是计算困难的

正因为有第三点，所以我们的hash表才能正常工作。但实际上，由于hash将任意长度生成固定长度的值，所以必然可能存在两个不同的值M和M’，它们的hash值相等，数据结构必须能正确处理这种情况。本文就来讨论这种情况的一些解决方案——如何处理hash碰撞（Hash Collision）。在开始讨论解决方法之前，我们先要明确下面几点：

1. 字典（hash表等称呼在本文就统称为“字典”了）必须能够处理无限大的数据量
2. 字典要尽量保持Ο(1)的查询速度
3. 字典要能够处理hash一致，但是值不一致的情况，屏蔽底层细节提供保存、查询等功能
4. hash函数的散列度越高越好（减少hash碰撞的情况）

2.字典的工作原理

在《为什么list不能作为字典的key？》一文中详细介绍了字典的工作原理。

字典其实是用一个array来保存key-value pair的，value保存的位置就是hash key的值。保存的时候计算hash(key)拿到下标，将value保存到该位置，查找的时候计算hash(key)得到下标，到该位置拿到value。这样就可以做到Ο(1)的速度。

需要注意的是，因为“hash碰撞”的存在，hash(key)得到的下标的位置存放的元素并不一样是我们要找的元素。所以一个准确的查询过程应该是：

1. hash(key)拿到下标
2. 拿到下标的元素(实际上Array并不只存放的value，而是一个key-value键值对)，比较如果该地址的key==我要找的key，那么这个value才是我要找的value

举个例子，将  {89, 18, 49, 58, 9} 存入hash表中。

存放的步骤如下：

1. 计算89的hash位置（为什么是hash(key, size),因为我们得到的下标值必须是一个array容量内的下标，所以跟size mask一下），得到9，位置9空，放进这个位置
2. 计算18的位置并存放，同上
3. 计算49的位置，发现这个位置已经有元素了：
   1. 如果这个元素==89，说明我们想要存放的元素已经放好了，结束
   2. 如果!=89，说明此位置发生hash碰撞，我们将49存入下位置9的下一个位置——位置0
4. 继续存放下一个元素，如果没发生hash碰撞就执行步骤1，如果发生hash碰撞就执行步骤3

查询的时候，比如要查询49：

1. 计算hash(49)的值，得到下标9，发现下标9的元素key不等于49
2. 去位置1，发现key等于49，找到，结束

3.Probing

上面觉得这个例子，其实就是解决hash碰撞的一种方案，叫做“Probing”（其实是最简单的一种Probing，叫做Liner Probing）。如果发生了hash碰撞，就使用一种策略在Array中找到一个空的位置。查找的时候只要使用同样的策略去找，肯定能找回这个元素。Probing有几个很关键的问题需要注意：

3.1惰性删除

回想上面这个例子，现在我们要从字典中删除89这个元素，如果直接将89设置为空的话，就会产生很严重的问题：如果此时存放49，计算hash得9，位置9为空，放入，就会出现两个49在字典中；如果此时查找49，发现位置9为空，得到结果49不存在；等等。

所以要删除元素的时候，我们并不会真的将这个位置的元素删除，位置设置一个特殊的flag，表示这个地方的元素已经被删除了。并不会影响49这个元素的查询（在本例子中）。

这种方案存在的问题是：如果字典要经常删除元素，就会留下大量“尸体”，而存放新的元素需要不断扩大字典。但是如今存储空间非常廉价，所以这个方案依然是比较有效的。

3.2聚集问题

在文章一开始我就提到，字典的散列度越高越好。试想如果我们计算10个元素的hash值都一样，那么每次存放和读取都会发生Probing，读取时间就会变成最高Ο(n)复杂度。

一个简单的策略是，当字典中存放的元素超过70%,就扩大字典体积。下图描述了一个散列度尚可的字典，有一小部分的聚集，当保存的元素超过70%就扩张。

这个问题其实很有意思，有一种web攻击叫做“Hash碰撞攻击”，简单而致命。一般的web服务器都用字典这种简单有效的数据结构来保存请求参数，如果我们发送一个请求，里面所有key都是相同的hash（所以如果想要使用这种攻击方式，必须知道目标服务器/编程语言的hash策略），服务器去保存你的参数时耗费的时间从Ο(1)变成Ο(n).这里有个例子，展示了PHP保存正常的65535个int值只需要0.021s，如果保存一个恶意构造的65535个int，需要42s！

4.其他Probing方式

所以，hash函数必须减少碰撞的机会。除此之外，probing也要减少计算的机会，也就是说，probing的策略也要尽量提高散列度。

4.1 Quadratic Probing

顾名思义，就是通过一个二次方程计算下一个位置。举个例子，上面的字典我们使用如下策略，如果当前位置冲突，就使用当前位置 + 2^n来保存，即K+1，K+4，K+9，结果如下。

明显比Liner Probing的散列度高了很多。

Python使用的方程是：

如果j=3，size=32的时候，序列如下：

3 -> 11 -> 19 -> 29 -> 5 -> 6 -> 16 -> 31 -> 28 -> 13 -> 2…

这里加了个perturb,很有意思，通过这里的伪代码我发现这个值也是通过hash计算出来的。这就意味着，对Python的字典进行hash碰撞攻击是非常困难的。

4.2 Double Hashing

发生冲突的时候，使用另一个hash函数计算probing的位置。

4.3 总结

这里有一个权衡，就是存取效率（每次计算耗费的时间）和散列度的权衡（计算的次数）。

如果存取效率高了，也就是计算probing的速度快了，那么散列度就会下降。Liner Probing是一个极端，存取效率很高，只要+1就可以，但是probing的次数很多。

散列度如果高了，比如Double Hashing，使用hash函数来probing肯定散列度很高，但是每次计算都要使用hash函数，计算效率就下降。

二次方程probing是一个权衡的策略，用的比较多（Python）。

5. Closed Hashing

上面提到probing的这种方法，本质上都是“当位置冲突了想办法找到另一个位置”，存放的结构是一维数组。都叫做“Open Adressing”。

还有一种“Open hashing”，也叫做“Separate Chaining”。将相同hash值的元素用Linked List链接在一起，如果Hash碰撞，在链表中找key相等的那个元素。这种形式省去了计算地址的时间，相当于Liner Probing更极端的一种形式，存取非常块，但是聚合问题最大。实现也更加复杂，需要编程语言动态分配内存。

参考资料：

1. How can Python dict have multiple keys with same hash? 这里有些回答非常精彩，基本解释了散列值工作的详细过程
2. Hash碰撞与拒绝服务攻击  这篇文章讲了hash算法以及碰撞攻击
3. Python dictionary implementation Laurent写了很多Python实现讲解，我从他博客学到了很多东西
4. Collision Resolution CMU讲义，大多数讨论hash碰撞的地方都引用了此文，非常易读
5. wiki open addressing
6. hash碰撞攻击
7. Meaning of Open hashing and Closed hashing

---