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　　选择一个随机函数random，以键值在该函数下的值作为哈希地址：H (key)=random(key)哈希函数、哈希表和处理冲突的方法三个密相关的部分或方面确定了动态查找表的一个具体的哈希存储结构。在此基础之上，可以进一步考虑支柱查找表基本运算的实现。希查找的优点就是查找速度极快，查找效率与元素个数n无关。查找时，从哈希函数计算出的地址中查不到关键字，则应当依据解决冲突的规则，有规律地查询其它相关单元。

　　哈希是一项很有特色的技术，它既是一种基本存储方式，又是一种重要的查找方法。在哈希存储结构中，数据元素之间的关系不起作用；，存储结构”忠实”地表达了集合结构。哈希技术不是利用数据元素之间的某种关系，而是利用哈希函数来实现存储映射和查找运算。由于在实际应用中通常无法避免产生”同义词”，处理”冲突”的方法就成为哈希技术的另一个核心问题。哈希表把同义词链接成单链表即同义词子表，哈希表实际上是”同义词链表的数组”。[2]

　　在哈希算法中，当不同键值的记录通过哈希函数映射到哈希表中相同位置时，便发生了哈希冲突。通常使用装载因子来衡量出现哈希冲突的概率，它等于哈希表的实际元素数目/哈希表的容量。装载因子越大，哈希表空间，冲突的概率越大；反之，装载因子越小，哈希表冲突的概率越小，但是空间越浪费。在实际应用中，基于运行速度和内存成本考虑，哈希冲突是无法避免的，只能通过改进哈希表和哈希函数的性能来减少冲突。解决哈希冲突问题的方法很多，使用比较广泛的有两种：开放地址法和链地址法。

　　在改进的链式哈希表中，当添加新记录时，有两种情况需要动态申请内存空间，一种情况是发生了哈希冲突，另一种情况是未发生冲突，但节点数据大于8 字节。在单进程模式下，可以通过标准C语言库的malloc和free函数进行动态内存的申请和释放但在实际的DDoS防护系统应用中，基于系统稳定性和处理性能考虑，需要将系统的配置和数据处理逻辑进行分离，这就意味着应该采用多进程的处理模式，配置进程负责加载配置，数据处理进程负责对数据进行处理，在对系统进行配置操作时，不会阻断数据处理。在多C P U 硬件上，为了追求处理性能最大化，会为每个CPU启动一个数据处理进程，因此哈希表和哈希表存放数据的内存必须支持进程间数据共享，即所有进程可以同时访问内存，并且在某个进程出现异常重启后，哈希表中已有的数据不会丢失。

　　直接排序法：首先对这个日志里面的所有Query都进行排序，然后再遍历排好序的Query，统计每个Query出现的次数了 但是内存不能超过lG。一千万条记录，每条记录是255Byte，很显然要占据2.375G内存。这个条件就不满足要求了。当数据量比较大而且内存无法装下的时候。可以采用外排序的方法来进行排序，这里可以采用归并排序，因为归并排序有一个比较好的时间复杂度0(nlo )。排完序之后再对已经有序的Query文件进行遍历，统计每个Query出现的次数。再次写入文件中。综合分析一下，排序的时间复杂度是0(nlogn)，而遍历的时间复杂度是O(n1.因此该算法的总体时间复杂度就是0(n+nlogn)=O(nlogn)。[5]

　　借助堆结构，可以在l0g量级的时间内查找和调整／移动。因此到这里，算法可以改进为维护一个Kf该题目中是10)大小的小根堆，然后遍历300万的Query，分别和根元素进行对比 思想与上述算法二一致，只是在算法三中，采用了最小堆这种数据结构代替数组，把查找目标元素的时间复杂度有O(K)降到了OClogK)。这样，采用堆数据结构的算法三，最终的时间复杂度就降到了N‘1ogK，和算法二相比，又有了比较大的改进。[6]

　　这是应用最为广泛的一种冲突处理方法 其公式描述为：Hi：(H(key)+d，)MOD L i=l，2，⋯，k(k=L一1)其中：H(key)为哈希函数，L为哈希表的表长，d。为增量序列。根据增量序列取值方法的有三种：(1)线)二次探测再散列di=l ，一1z,2 ，一22,3 ，k ，(1【=L／2)；(3)伪随机探测再散列a,-@随机数序列用线性探测再散列处理冲突可以保证做到，只要哈希表未满，总能找到不发生冲突的地址，但是容易发生二次聚集的情况，即在处理同义词的冲突过程中又添加了非同义词的冲突，效率不高。比如当哈希表中k.k+l，k+2位置上已存放有数据时，下一个哈希地址为k，k+

　　Hi=RHi(key) i=l，2，⋯，kRH 均是不同的哈希函数，在同义词发生地址冲突时用另一个哈希函数产生新的地址，直到不再发生冲突为止。再哈希法不易产生二次聚集，但是增加了计算的时间和哈希函数的数量，而且不能保证在哈希表未满时，总能找到不发生冲突的地址除了对同一关键字用不同的哈希函数进行再哈希外，还可以用同一哈希函数对次要关键字进行计算得到新的哈希地址。即：H=RH比如对中文词典的进行哈希查找，关键字为一个四字成语，可以把成语的第一个字当做关键字key。

　　建立基本表需要事先能够知道哈希地址可能的个数，而溢出表中的数据则不能太多．不然难以高效地查找溢出表 也就是说，所有需要存放的记录的关键字，不能有太多的冲突。[8]在哈希表上进行查找的过程和哈希造表的过程基本一致。对于给定关键字，根据造表时设定的哈希函数求得哈希地址，若表中此位上没有记录，则说明该哈希表中无此数据，查找结束。若有记录，就比较关键字，若相等，则查找成功：若不相等，则根据造表时设定的冲突处理方法查找下一个地址 因此要提高查找的效率，就要尽量减少发生冲突的情况。

　　首先得看java最基本的两种数据结构，数组和链表的区别： 而哈希表的出现是为了解决链表访问不快速的弱点，为了达到这一个目的： 哈希表中有一个哈希函数(散列函数)。即构建一个确定的映射，它能把关键字映射到一个唯一的存储位置。这种映射应该是我们可以进行计算的。已知关键字，我们应该能算出其地址；反之，已知地址，我们可以检索到对应的关键字。一旦建立起这种关系，那么给定关键字，我就能直接利用这个映射(即所谓的哈希函数)直接算出其地址并寻址。这可大大缩减确定关键字存储位置所花的时间。