负载因子衡量哈希表的满度。如果超过加载因子,则增加哈希表大小并将条目重新加载到新的更大的哈希表中。这称为重新哈希。负载因子 l (lambda) 衡量哈希表的填充程度。是数量的比例
元素与哈希表的大小,即 l = n / N,其中 n 表示元素的数量,N 表示哈希表中位置的数量。
请注意,如果哈希表为空,则 l 为零。对于开放寻址方案,l 介于 0 和 1 之间;如果哈希表已满,则 l 为1。对于单独的链接方案,l 可以是任何值。
随着 l 的增加,碰撞的概率也会增加。研究表明,对于开放寻址方案,您应该将负载因子保持在0.5以下,对于单独链接方案,您应该将负载因子维持在0.9以下。
将负载因子保持在一定阈值以下对于哈希的性能很重要。在 Java API 中java.util.HashMap类的实现中,使用了阈值0.75。每当负载因子超过阈值时,您就需要增加哈希表的大小,并将映射中的所有条目重新哈希到一个新的更大的哈希表中。请注意,您需要更改哈希函数,因为哈希表大小已更改。为了减少重新散列的可能性,因为它的成本很高,您应该至少将散列表大小增加一倍。即使定期重新散列,散列也是映射的有效实现。
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