不是hash沖突的解決方式的是哪一種？不是hash的解決方法的是：分支限界法哈希的解決方法有：開放定址法；再哈希法；鏈地址法hash索引和b 索引區(qū)別？Hash索引與B 樹索引的區(qū)別由于Hash索引結(jié)

不是hash沖突的解決方式的是哪一種？

不是hash的解決方法的是：分支限界法

哈希的解決方法有：開放定址法；再哈希法；鏈地址法

hash索引和b 索引區(qū)別？

Hash索引與B 樹索引的區(qū)別

由于Hash索引結(jié)構(gòu)和B 樹不同，因此在索引使用上也會有差別：

（1）Hash索引不能進(jìn)行范圍查詢，而B 樹可以。

這是因?yàn)镠ash索引指向的數(shù)據(jù)是無序的，而B 樹的葉子節(jié)點(diǎn)是個有序的鏈表。

（2）Hash索引不支持聯(lián)合索引的最左側(cè)原則（即聯(lián)合索引的部分索引無法使用），而B 樹可以。

對于聯(lián)合索引來說，Hash索引在計算Hash值的時候是將索引鍵合并后再一起計算Hash值，所以不會針對每個索引單獨(dú)計算Hash值。因此如果用到聯(lián)合索引的一個或多個索引時，聯(lián)合索引無法被利用。

（3）Hash索引不支持Order BY排序，而B 樹支持。

因?yàn)镠ash索引指向的數(shù)據(jù)是無序的，因此無法起到排序優(yōu)化的作用，而B 樹索引數(shù)據(jù)是有序的，可以起到對該字段Order By 排序優(yōu)化的作用。

（4）Hash索引無法進(jìn)行模糊查詢。而B 樹使用 LIKE 進(jìn)行模糊查詢的時候，LIKE后面前模糊查詢（比如%開頭）的話可以起到優(yōu)化的作用。

（5）Hash索引在等值查詢上比B 樹效率更高。

不過也存在一種情況，就是索引列的重復(fù)值如果很多，效率就會降低。這是因?yàn)橛龅紿ash時，需要遍歷桶中的行指針來進(jìn)行比較，找到查詢的關(guān)鍵字非常耗時。所以Hash索引通常不會用到重復(fù)值多的列上，比如列為性別，年齡等。

ash算法？

常見hash算法的原理

　　散列表，它是基于快速存取的角度設(shè)計的，也是一種典型的“空間換時間”的做法。顧名思義，該數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)可以理解為一個線性表，但是其中的元素不是緊密排列的，而是可能存在空隙。

　　散列表（Hash table，也叫哈希表），是根據(jù)關(guān)鍵碼值（Key value）而直接進(jìn)行訪問的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。也就是說，它通過把關(guān)鍵碼值映射到表中一個位置來訪問記錄，以加快查找的速度。這個映射函數(shù)叫做散列函數(shù)，存放記錄的數(shù)組叫做散列表。

　　比如我們存儲70個元素，但我們可能為這70個元素申請了100個元素的空間。70/1000.7，這個數(shù)字稱為負(fù)載因子。我們之所以這樣做，也是為了“快速存取”的目的。我們基于一種結(jié)果盡可能隨機(jī)平均分布的固定函數(shù)H為每個元素安排存儲位置，這樣就可以避免遍歷性質(zhì)的線性搜索，以達(dá)到快速存取。但是由于此隨機(jī)性，也必然導(dǎo)致一個問題就是。所謂，即兩個元素通過散列函數(shù)H得到的地址相同，那么這兩個元素稱為“同義詞”。這類似于70個人去一個有100個椅子的飯店吃飯。散列函數(shù)的計算結(jié)果是一個存儲單位地址，每個存儲單位稱為“桶”。設(shè)一個散列表有m個桶，則散列函數(shù)的值域應(yīng)為［0，m-1］。

　　解決是一個復(fù)雜問題。

　　主要取決于：

　　（1）散列函數(shù)，一個好的散列函數(shù)的值應(yīng)盡可能平均分布。

　?。?）處理方法。

　?。?）負(fù)載因子的大小。太大不一定就好，而且浪費(fèi)空間嚴(yán)重，負(fù)載因子和散列函數(shù)是聯(lián)動的。

　　解決的辦法：

　　（1）線性探查法：后，線性向前試探，找到最近的一個空位置。缺點(diǎn)是會出現(xiàn)堆積現(xiàn)象。存取時，可能不是同義詞的詞也位于探查序列，影響效率。

　?。?）雙散列函數(shù)法：在位置d后，再次使用另一個散列函數(shù)產(chǎn)生一個與散列表桶容量m互質(zhì)的數(shù)c，依次試探（d n*c）%m，使探查序列跳躍式分布。