Java 哈希表（google 公司的上机题）
1) 看一个实际需求，google 公司的一个上机题:
2) 有一个公司,当有新的员工来报道时,要求将该员工的信息加入(id,性别,年龄,住址..),当输入该员工的 id 时,要求查
找到该员工的 所有信息.
3) 要求: 不使用数据库,尽量节省内存,速度越快越好=>哈希表(散列)
2 哈希表的基本介绍
散列表（Hash table，也叫哈希表），是根据关键码值(Key value)而直接进行访问的数据结构。也就是说，它通
过把关键码值映射到表中一个位置来访问记录，以加快查找的速度。这个映射函数叫做散列函数，存放记录的数组
叫做散列表。
3. google 公司的一个上机题:
有一个公司,当有新的员工来报道时,要求将该员工的信息加入(id,性别,年龄,名字,住址..),当输入该员工的 id 时,
要求查找到该员工的 所有信息.
要求:
1) 不使用数据库,,速度越快越好=>哈希表(散列)
2) 添加时，保证按照 id 从低到高插入
3) 使用链表来实现哈希表, 该链表不带表头[即: 链表的第一个结点就存放雇员信息]
4) 思路分析并画出示意图
5) 代码实现
public class HashTableDemo { public static void main(String[] args) { HashTable hashTable = new HashTable(7); String key = ""; Scanner scanner = new Scanner(System.in); while(true) { System.out.println("add:添加雇员"); System.out.println("list:查看雇员"); System.out.println("find:查找雇员"); System.out.println("del:删除雇员"); System.out.println("exit:退出"); key = scanner.next(); switch (key) { case "add": System.out.println("请输入id："); int id = scanner.nextInt(); System.out.println("请输入名字:"); String name = scanner.next(); Emp emp = new Emp(id, name); hashTable.add(emp); break; case "list": hashTable.list(); break; case "find": System.out.println("请输入id:"); int id2 = scanner.nextInt(); hashTable.findEmpById(id2); break; case "del": System.out.println("请输入id:"); int id3 = scanner.nextInt(); hashTable.del(id3); break; case "exit": System.exit(10); default: break; } } }}
// empclass Emp{ public int id; public String name; public Emp next; public Emp(int id, String name) { super(); this.id = id; this.name = name; }}
// EmpLinkedListclass EmpLinkedList{ // 头指针，执行第一个Emp，因此我们这个链表的head，是直接指向第一个Emp private Emp head; // id是自增长的 public void add(Emp emp) { // 如果是添加一个雇员 if(head == null) { head = emp; return; } // 如果不是第一个 Emp curEmp = head; while(true) { if(curEmp.next == null) { break; } curEmp = curEmp.next; } curEmp.next = emp; } public void list(int no) { if(head == null) { System.out.println("第" + (no+1) + "条链表为空！"); return; } System.out.println("第" + (no+1) + "条链表信息为："); Emp curEmp = head; while(true) { System.out.printf("=> id=%d name=%s\t",curEmp.id,curEmp.name); if(curEmp.next == null) { break; } curEmp = curEmp.next; } System.out.println(); } // 根据id查找雇员 public Emp findEmpByid(int id) { if(head == null) { System.out.println("链表为空"); return null; } Emp curEmp = head; while(true) { if(curEmp.id == id) { break; } if(curEmp.next == null) { System.out.println("遍历完了，没有找到！"); curEmp = null; break; } curEmp = curEmp.next; } return curEmp; } // 根据id进行删除 public boolean del(int id) { boolean flag = false; if(head == null) { System.out.println("当前链表为空！"); return flag; } if(head.id == id) { head = null; flag = true; return flag; } Emp curEmp = head; while(true) { // 找到了改雇员 if(curEmp.next.id == id) { curEmp.next = curEmp.next.next; curEmp.next = null; return (flag == false); } // 没有找到 if(curEmp.next == null) { System.out.println("没有找改雇员！"); curEmp = null; return flag; } curEmp = curEmp.next; } }}
// 哈希表class HashTable{ private EmpLinkedList[] empLinkedListArr; private int size; public HashTable(int size) { super(); this.size = size; empLinkedListArr = new EmpLinkedList[size]; for(int i = 0; i < size; i++){ empLinkedListArr[i] = new EmpLinkedList(); } } // 添加雇员 public void add(Emp emp) { // 根据员工的id得到改员工应该添加到哪条链表 int empLinkedListNo = hashFun(emp.id); // 将emp添加到对应的链表中 empLinkedListArr[empLinkedListNo].add(emp); } public void list() { for (int i = 0; i < empLinkedListArr.length; i++) { empLinkedListArr[i].list(i); } } public void findEmpById(int id) { int empLinkedListNo = hashFun(id); Emp emp = empLinkedListArr[empLinkedListNo].findEmpByid(id); if(emp != null) { System.out.println("在第" + (empLinkedListNo+1) + "条链表中找到id = " + id + "雇员"); } else { System.out.println("在哈希表中没有找到"); } } public void del(int id) { int empLinkedListNo = hashFun(id); boolean flag = empLinkedListArr[empLinkedListNo].del(id); if(flag == true) { System.out.println("在第" + (empLinkedListNo+1) + "条链表中删除了id = " + id + "雇员"); } else { System.out.println("在哈希表中没有找到"); } } public int hashFun(int id) { return id %size; }}
注意：不要把链表的第一个节点（头节点）删除了，不然整条链表没了。（还可以改良）
思考：如果 id 不是从低到高插入，但要求各条链表仍是从低到高，怎么解决?
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