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  • 哈希表查找速度
    2021-10-10 16:39:06

            哈希表的元素是键值对,例如姓名+电话号码,那么可以把姓名称为key值,而电话号码就是对应的value值。一般的查找方式我们通过遍历整个容器,然后匹配姓名,从而获得对应的电话号码,这就需要O(n)的时间,即使是用红黑树也需要O(logn)的时间。所以一开始我也很难理解为什么查找速度可以达到O(1)。

            其原因简单来说是通过建立key值与地址的映射关系,即哈希函数。当我们输入姓名,通过这个函数输出地址,当然,函数内部不是一个遍历循环。

            假设如下图这样一张表,保存4个人的姓名和电话号码,可通过vector<pair<string,int>>这样的容器实现。我们希望通过一步就查找到它而不用遍历整个容器。

    容器下标姓名(key)电话(value)
    013133
    1张三12324
    2李小四15422
    3上官小五53524

            首先观察4个人姓名的区别,可以发现他们的字数不一致,通过计算姓名的字数,映射到对应的下标上,我们可以写出这样一个函数,它实现输入姓名,然后可以输出姓名的字数,例如输入“李小四”,输出3,通过这个函数,在这个容器中的每个姓名都可以有唯一的一个输出结果,即1,2,3,4。然后注意容器的下标与姓名字数是小1的关系,因此函数的功能便是输入姓名,返回字数-1,返回的这个值便是下标索引。

    通过这个函数,我们可以找到每个姓名在容器对应的下标,当我们需要查找某个姓名时,便可以通过运行这个函数,得到下标值,然后直接获得其value值,因此就达到了O(1)的速度。当然,这是平均情况,最糟糕的情况是O(n),原因如下。

           上述的映射函数是非常差的,因为一般姓名的字数都是二或者三,当存在说字数相同的不同姓名时,函数返回的下标是相同的,指向了同一个位置,这就是冲突。例如还有一个“赵小六”在容器内,它将在同样在2下标位置,在数组的基础上横向展开存储,通过指针方式指向赵小六,这时候的映射函数便需要添加条件,进行全字匹配。于是,如果我们的容器内所有元素都是3个字的姓名的话,我们的哈希表便只有一行,这一行的长度为n,其实与链表无异了,它的查找速度便为O(n)

    容器下标姓名电话姓名电话
    2李小四15422赵小六88545

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    本文从数据结构角度认识哈希表,更多关于Java编程中HashMap的用法见:对HashMap的简单认识

    1. 什么是哈希表

    哈希表名字源于 Hash,也可以叫作散列表。哈希表是一种特殊的数据结构,它与数组、链表以及树等数据结构相比,有很明显的区别。

    2. 哈希表的核心思想

    在数组、链表以及树等数据结构中,数据的存储位置和数据的具体数值之间不存在任何关系。因此,在面对查找问题时,这些数据结构必须采取逐一比较的方法去实现。

    而哈希表的设计采用了函数映射的思想,将记录的存储位置与记录的关键字关联起来。这样的设计方式,能够快速定位到想要查找的记录,而且不需要与表中存在的记录的关键字比较后再来进行查找。

    我们先回顾一下数组的查找操作。数组是通过数据的索引(index) 来取出数值的,例如要找出 a 数组中,索引值为 1 的元素。在前面的课时中,我们讲到索引值是数据存储的位置,因此,直接通过 a[1] 就可以取出这个数据。通过这样的方式,数组实现了“地址 = f (index)”的映射关系。

    如果用哈希表的逻辑来理解的话,这里的 f () 就是一个哈希函数。它完成了索引值到实际地址的映射,这就让数组可以快速完成基于索引值的查找。然而,数组的局限性在于,它只能基于数据的索引去查找,而不能基于数据的数值去查找。

    如果有一种方法,可以实现“地址 = f (关键字)”的映射关系,那么就可以快速完成基于数据的数值的查找了。这就是哈希表的核心思想。

    下面我们通过一个例子来体会一下。

    假如,我们要对一个手机通讯录进行存储,并要根据姓名找出一个人的手机号码,如下所示:

    张一:155555555
    张二:166666666
    张三:177777777
    张四:188888888

    一个可行的方法是,定义包含姓名、手机号码的结构体,再通过链表把 4 个联系人的信息存起来。当要判断“张四”是否在链表中,或者想要查找到张四的手机号码时,就需要从链表的头结点开始遍历。依次将每个结点中的姓名字段,同“张四”进行比较。直到查找成功或者全部遍历一次为止。显然,这种做法的时间复杂度为 O(n)

    如果要降低时间复杂度,就需要借助哈希表的思路,构建姓名到地址的映射函数“地址 = f (姓名)”。这样,我们就可以通过这个函数直接计算出”张四“的存储位置,在 O(1) 时间复杂度内就可以完成数据的查找。

    通过这个例子,不难看出 Hash 函数设计的好坏会直接影响到对哈希表的操作效率。假如对上面的例子采用的 Hash 函数为,姓名的每个字的拼音开头大写字母的 ASCII 码之和。即:

    address (张一) = ASCII (Z) + ASCII (Y) = 90 + 89 = 179;
    address (张二) = ASCII (Z) + ASCII (E) = 90 + 69 = 159;
    address (张三) = ASCII (Z) + ASCII (S) = 90 + 83 = 173;
    address (张四) = ASCII (Z) + ASCII (S) = 90 + 83 = 173;

    我们发现这个哈希函数存在一个非常致命的问题,那就是 f ( 张三) 和 f (张四) 都是 173。这种现象称作哈希冲突,是需要在设计哈希函数时进行规避的。

    从本质上来看,哈希冲突只能尽可能减少,不能完全避免。这是因为,输入数据的关键字是个开放集合。只要输入的数据量够多、分布够广,就完全有可能发生冲突的情况。因此,哈希表需要设计合理的哈希函数,并且对冲突有一套处理机制。

    3. 如何设计哈希函数

    我们先看一些常用的设计哈希函数的方法:

    • 第一,直接定制法
      哈希函数为关键字到地址的线性函数。如,H (key) = a*key + b。 这里,a 和 b 是设置好的常数。

    • 第二,数字分析法
      假设关键字集合中的每个关键字 key 都是由 s 位数字组成(k1,k2,…,Ks),并从中提取分布均匀的若干位组成哈希地址。上面张一、张二、张三、张四的手机号信息存储,就是使用的这种方法。

    • 第三,平方取中法
      如果关键字的每一位都有某些数字重复出现,并且频率很高,我们就可以先求关键字的平方值,通过平方扩大差异,然后取中间几位作为最终存储地址。

    • 第四,折叠法
      如果关键字的位数很多,可以将关键字分割为几个等长的部分,取它们的叠加和的值(舍去进位)作为哈希地址。

    • 第五,除留余数法
      预先设置一个数 p,然后对关键字进行取余运算。即地址为 key mod p。

    4. 如何解决哈希冲突

    上面这些常用方法都有可能会出现哈希冲突。那么一旦发生冲突,我们该如何解决呢?
    常用的方法,有以下两种:

    • 第一,开放定址法

    即当一个关键字和另一个关键字发生冲突时,使用某种探测技术在哈希表中形成一个探测序列,然后沿着这个探测序列依次查找下去。当碰到一个空的单元时,则插入其中。

    常用的探测方法是线性探测法。 比如有一组关键字 {12,13,25,23},采用的哈希函数为 key mod 11。当插入 12,13,25 时可以直接插入,地址分别为 1、2、3。而当插入 23 时,哈希地址为 23 mod 11 = 1。然而,地址 1 已经被占用,因此沿着地址 1 依次往下探测,直到探测到地址 4,发现为空,则将 23 插入其中。如下图所示:
    在这里插入图片描述

    • 第二,链地址法
      将哈希地址相同的记录存储在一张线性链表中。

    例如,有一组关键字 {12,13,25,23,38,84,6,91,34},采用的哈希函数为 key mod 11。如下图所示:
    在这里插入图片描述
    哈希表相对于其他数据结构有很多的优势。它可以提供非常快速的插入-删除-查找操作,无论多少数据,插入和删除值需要接近常量的时间。在查找方面,哈希表的速度比树还要快,基本可以瞬间查找到想要的元素。

    哈希表也有一些不足。哈希表中的数据是没有顺序概念的,所以不能以一种固定的方式(比如从小到大)来遍历其中的元素。在数据处理顺序敏感的问题时,选择哈希表并不是个好的处理方法。同时,哈希表中的 key 是不允许重复的,在重复性非常高的数据中,哈希表也不是个好的选择。

    5. 哈希表的基本操作

    在很多高级语言中,哈希函数哈希冲突都已经在底层完成了黑盒化处理,是不需要开发者自己设计的。也就是说,哈希表完成了关键字到地址的映射,可以在常数级时间复杂度内通过关键字查找到数据。

    至于实现细节,比如用了哪个哈希函数,用了什么冲突处理,甚至某个数据记录的哈希地址是多少,都是不需要开发者关注的。接下来,从实际的开发角度,来看一下哈希表对数据的增删查操作。

    哈希表中的增加和删除数据操作,不涉及增删后对数据的挪移问题(数组需要考虑),因此处理就可以了。

    哈希表查找的细节过程是:对于给定的 key,通过哈希函数计算哈希地址 H (key)

    如果哈希地址对应的值为空,则查找不成功。反之,则查找成功。

    虽然哈希表查找的细节过程还比较麻烦,但因为一些高级语言的黑盒化处理,开发者并不需要实际去开发底层代码,只要调用相关的函数就可以了。

    6. 哈希表的案例

    例 1
    将关键字序列 {7, 8, 30, 11, 18, 9, 14} 存储到哈希表中。哈希函数为: H (key) = (key * 3) % 7,处理冲突采用线性探测法。

    接下来,我们分析一下建立哈希表和查找关键字的细节过程。

    首先,我们尝试建立哈希表,求出这个哈希地址:

    H (7) = (7 * 3) % 7 = 0

    H (8) = (8 * 3) % 7 = 3

    H (30) = 6

    H (11) = 5

    H (18) = 5

    H (9) = 6

    H (14) = 0

    按关键字序列顺序依次向哈希表中填入,发生冲突后按照“线性探测”探测到第一个空位置填入。
    最终的插入结果如下表所示:

    在这里插入图片描述

    接着,有了这个表之后,我们再来看一下查找的流程:

    • 查找 7。输入 7,计算得到 H (7) = 0,根据哈希表,在 0 的位置,得到结果为 7,跟待匹配的关键字一样,则完成查找。
    • 查找 18。输入 18,计算得到 H (18) = 5,根据哈希表,在 5 的位置,得到结果为 11,跟待匹配的关键字不一样(11 不等于
      18)。因此,往后挪移一位,在 6 的位置,得到结果为 30,跟待匹配的关键字不一样(11 不等于 30)。因此,继续往后挪移一位,在 7
      的位置,得到结果为 18,跟待匹配的关键字一样,完成查找。

    例 2
    假设有一个在线系统,可以实时接收用户提交的字符串型关键字,并实时返回给用户累积至今这个关键字被提交的次数。

    例如,用户输入"abc",系统返回 1。用户再输入"jk",系统返回 1。用户再输入"xyz",系统返回 1。用户再输入"abc",系统返回 2。用户再输入"abc",系统返回 3。

    一种解决方法是,用一个数组保存用户提交过的所有关键字。当接收到一个新的关键字后,插入到数组中,并且统计这个关键字出现的次数。

    根据数组的知识可以计算出,插入到最后的动作,时间复杂度是 O(1)。但统计出现次数必须要全部数据遍历一遍,时间复杂度是 O(n)。随着数据越来越多,这个在线系统的处理时间将会越来越长。显然,这不是一个好的方法。

    如果采用哈希表,则可以利用哈希表新增、查找的常数级时间复杂度,在 O(1) 时间复杂度内完成响应。预先定义好哈希表后(可以采用 Map < String, Integer > d = new HashMap <> (); )对于关键字(用变量 key_str 保存),判断 d 中是否存在 key_str 的记录。

    • 如果存在,则把它对应的value(用来记录出现的频次)加 1;
    • 如果不存在,则把它添加到 d 中,对应的 value 赋值为 1。最后,打印处 key_str 对应的 value,即累积出现的频次。

    代码如下:

    if (d.containsKey(key_str) {
        d.put(key_str, d.get(key_str) + 1);
    }
    else{
        d.put(key_str, 1);
    }
    System.out.println(d.get(key_str));
    

    7. 总结

    哈希表在我们平时的数据处理操作中有着很多独特的优点,不论哈希表中有多少数据,查找、插入、删除只需要接近常量的时间,即 O(1)的时间级。

    实际上,这只需要几条机器指令。哈希表运算得非常快,在计算机程序中,如果需要在一秒钟内查找上千条记录通常使用哈希表(例如拼写检查器),哈希表的速度明显比树快,树的操作通常需要 O(n) 的时间级。哈希表不仅速度快,编程实现也相对容易。如果不需要有序遍历数据,并且可以提前预测数据量的大小。那么哈希表在速度和易用性方面是无与伦比的。
    本文参考拉钩教育学习视频

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  • 哈希表去除数据中的重复项 哈希表(Hash Table,也...哈希表通过计算一个关于键值的函数,将所需查询的数据映射到表中一个位置来访问记录,这加快了查找速度。这个映射函数称做哈希函数,存放记录的数组称做哈希表

    用哈希表去除数据中的重复项

    哈希表(Hash Table,也叫散列表),是根据键(Key)而直接访问在内存存储位置的数据结构。哈希表通过计算一个关于键值的函数,将所需查询的数据映射到表中一个位置来访问记录,这加快了查找速度。这个映射函数称做哈希函数,存放记录的数组称做哈希表。

    1.unordered_set构造函数

    unordered_set<int> set1; //创建空set
    unordered_set<int> set2(set1);    //拷贝构造
    unordered_set<int> set3(set1.begin(), set1.end());    //迭代器构造
    unordered_set<int> set4(arr,arr+5);    //数组构造
    unordered_set<int> set5(move(set2));    //移动构造
    unordered_set<int> set6 {1,2,10,10};//使用initializer_list初始化
    

    unordered_set常用函数

    set1.find(2);    //查找2,找到返回迭代器,失败返回end()
    set1.count(2);    //返回指2出现的次数,0或1
    set1.emplace(3);    //使用转换移动构造函数,返回pair<unordered_set<int>::iterator, bool>
    set1.insert(3);    //插入元素,返回pair<unordered_set<int>::iterator, bool>
    set1.insert({1,2,3});    //使用initializer_list插入元素
    set1.insert(set1.end(), 4);//指定插入位置,如果位置正确会减少插入时间,返回指向插入元素的迭代器
    set1.insert(set2.begin(), set2.end());//使用范围迭代器插入
    set1.erase(1);	    //删除操作,成功返回1,失败返回0
    set1.erase(set1.find(1));	    //删除操作,成功返回下一个pair的迭代器
    set1.erase(set1.begin(), set1.end());    //删除set1的所有元素,返回指向end的迭代器
    set1.empty();        //是否为空
    set1.size();        //大小
    set1.bucket_count();    //返回容器中的桶数
    set1.bucket_size(1);    //返回1号桶中的元素数
    set1.bucket(1);    //1在哪一个桶
    set1.load_factor();    //负载因子,返回每个桶元素的平均数,即size/float(bucket_count);
    set1.max_load_factor();//返回最大负载因子
    set1.max_load_factor(2);//设置最大负载因子为2,rehash(0)表示强制rehash
    set1.rehash(20);//设置桶的数量为20,并且重新rehash
    set1.reserve(20);//将容器中的桶数设置为最适合元素个数,如果20大于当前的bucket_count乘max_load_factor,则增加容器的bucket_count并强制重新哈希。如果20小于该值,则该功能可能无效。
    unordered_set<int>::iterator it = set1.begin();	    //返回指向set1首元素的迭代器
    unordered_set<int>::const_iterator c_it = set1.cbegin();	    //返回指向set1首元素的常量迭代器
    unordered_set<int>::local_iterator it = set1.begin(1);//返回1号桶中的首元素迭代器
    unordered_set<int>::const_local_iterator c_it = set1.cbegin(1);//返回1号桶中的首元素的常量迭代器
    pair<unordered_set<int>::iterator, unordered_set<int>::iterator> it = set1.equal_range(1);//返回一个pair,pair里面第一个变量是lower_bound返回的迭代器,第二个迭代器是upper_bound返回的迭代器
    set1.clear();        //清空
    

    3.验证插入元素是否重复

    由于unordered_set底层实现为hash,故set内不会出现重复元素。根据这个性质,结合insert函数,可以验证插入元素是否重复。

    #include<iostream>
    #include<unordered_set>
    using namespace std;
    
    #define NUMS 9
    
    int main(){
    	int testdata[NUMS]={1,2,1,4,5,4,3,3,3};
    	unordered_set<int> hash;
    	for(int i=0;i<=NUMS;i++){
    		if(hash.find(testdata[i])!=hash.end()){
    			cout<<"有重复值!"<<endl;
    			break;
    		}
    		hash.insert(testdata[i]);
    	}
    	return 0;
    }
    

    4.哈希表去除数据重复项

    示例有21条数据,现要求将两个数字都重复的行,只保留一个,由于是要同时判断两个关键字,因此定义了pair_hash结构体,数据文件如下:
    在这里插入图片描述
    代码如下:

    #include <iostream>
    #include <vector>
    #include <unordered_set>
    #include<iostream>
    #include<fstream>
    using namespace std;
    //自定义哈希函数,元素类型为 pair<T1, T2> a(X1, X2);
    struct pair_hash
    {
        template <class T1, class T2>
        size_t operator () (pair<T1, T2> const& pair) const
        {
            size_t h1 = hash<T1>()(pair.first); //用默认的 hash 处理 pair 中的第一个数据 X1
            size_t h2 = hash<T2>()(pair.second);//用默认的 hash 处理 pair 中的第二个数据 X2
            return h1 ^ h2;
        }
    };
    
    int main() {
        ifstream f("Testdata.txt");
        int nums;
        f >> nums;
        int index;
        double *x=new double[nums];
        double *y = new double[nums];
        for (int i = 0; i < nums; i++) {
            f >> index >> x[i] >> y[i];
        }
        f.close()
        unordered_set<pair<double,double>,pair_hash> hash;
        for (int i = 0; i < nums; i++) {
            hash.insert({x[i],y[i]});
        }
        printf("%d\n",hash.size());
        for (auto p : hash) {
            cout << p.first << " " << p.second << endl;
        }
        return 0;
    
    }
    

    运行结果结果如下:
    在这里插入图片描述

    5.参考链接

    1.https://blog.csdn.net/waveleting/article/details/109002440
    2.https://www.cnblogs.com/Kissfly123/p/14637969.html

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  • 哈希表查找的思想就是,用哈希函数对每个数据根据键值直接计算出存储位置,这样查找时就不需要逐个比对。 哈希查找的重点就是哈希函数的选择以及冲突的处理,不同选择会影响查找的速度。 例子 哈希函数:addr = key%...

    概述

    哈希表查找的思想就是,用哈希函数对每个数据根据键值直接计算出存储位置,这样查找时就不需要逐个比对。
    哈希查找的重点就是哈希函数的选择以及冲突的处理,不同选择会影响查找的速度。

    例子

    哈希函数:addr = key%m
    冲突处理:(addr+1)%m

    #include<iostream>
    using namespace std;
    
    #define HASHSIZE 20
    #define NULLKEY  -12345
    
    typedef struct
    {
    	int* elem;
    	int count;
    }HashTable;
    
    int m = 0;
    
    //初始化哈希表
    bool InitHashTable(HashTable *H)
    {
    	m = HASHSIZE;
    	H->count = m;
    	H->elem = (int*)malloc(m * sizeof(int));
    	for (int i = 0; i < m; i++)
    		H->elem[i] = NULLKEY;
    	return true;
    }
    
    //哈希函数
    int Hash(int key)
    {
    	return key % m;
    }
    
    //哈希表插入
    void InsertHash(HashTable* H, int key)
    {
    	int addr = Hash(key);
    	while (H->elem[addr] != NULLKEY)
    		addr = Hash(addr + 1);
    	H->elem[addr] = key;
    }
    
    //哈希查找
    bool SearchHash(HashTable H, int key)
    {
    	int addr = Hash(key);
    	while (H.elem[addr] != key)
    	{
    		addr = Hash(addr + 1);
    		if (H.elem[addr] == NULLKEY || addr == Hash(key))
    			return false;
    	}
    	return true;
    }
    
    int main()
    {
    	HashTable H;
    	InitHashTable(&H);
    	int key = 21;
    
    	int a[10] = { 1,2,3,4,5,6,7,8,21,22 };
    	for (int i = 0; i < 10; i++)
    		InsertHash(&H, a[i]);
    	cout << "查找" << key << endl;
    	if (SearchHash(H, key))
    		cout << "成功" << endl;
    	else
    		cout << "失败" << endl;
    	return 0;
    }
    
    展开全文
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    哈希表(hash table):又称散列表,其基本思路是,设要存储的元素个数是n,设置一个长度为m的连续存储单元,以每个元素的关键字作为自变量,通过哈希函数(h(k))把k映射到一个内存单元,并把该元素存在这个内存单元...
  • C语言哈希表

    千次阅读 2021-11-21 10:01:06
    1.概念 哈希表:关键字与存储位置有函数关系的表。...随机关键字在哈希表上分布的越均匀,发生冲突的概率也越低,这是构造哈希表要遵循的原则,还有计算的函数要尽量简单,不然会拖慢运行速度。 设关键字为key,H(k
  • 一、链表 二、哈希表 python的字典、集合都是它实现的。
  • 也就是说,它通过计算一个关于键值的函数,将所需查询的数据映射到表中一个位置来访问记录,这加快了查找速度。 这个映射函数称做散列函数,存放记录的数组称做散列表 哈希表、二叉树、链表是最常见的数据结构,...
  • 哈希函数(哈希表) 1.概念 2.用法注意点 四.运用哈希表来编写实现一个<学生信息管理系统> 笔记: 一.排序 1.插入排序: 先构建一个有序的序列,遍历无序的序列,将无序的序列中的每一个元素和有序序列中的...
  • 算法理论——哈希表(附多例题)

    千次阅读 2022-04-02 15:26:11
    哈希表的介绍与应用
  • 1、哈希表的基本介绍 哈希表(Hash table,也叫散列表),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的一个位置来访问记录,以加快查找速度。这个映射函数叫做...
  • 哈希表(HashTable)

    万次阅读 多人点赞 2022-07-13 19:22:52
    也就是说,它通过关键字 key 和一个映射函数 Hash(key) 计算出对应的值 value,然后把键值对映射到表中一个位置来访问记录,以加快查找速度。这个映射函数叫做哈希函数(散列函数),用于存放记录的数组叫做 哈希...
  • 为什么哈希表能够加快查找效率?

    千次阅读 2014-01-27 16:26:33
    这种数据类型的实现原理就是通过哈希表来实现快速查找。   哈希表的基本原理:原本无序的集合经过哈希算法被重新调整位置,排列成新序列,也就是hashtable(与其说是表,不如说是某种数据结构的数组)。 以某...
  • 理想的搜索方法:可以不经过任何比较,一次直接从中得到要搜索的元素。 如果构造一种存储结构,通过某种函数(hashFunc)使元素的存储位置与它的关键码之间能够建立一一映射的关系,那么在查找时通过该函数可以很快...
  • 哈希表(Java实现)

    千次阅读 2022-02-04 10:31:51
    哈希表(Java实现)
  • 哈希表介绍

    千次阅读 2021-12-26 15:24:16
    1、哈希表也叫散列表,哈希表是一种数据结构,它提供了快速的插入操作和查找操作,无论哈希表总中有多少条数据,插入和查找的时间复杂度都是为O(1),因为哈希表查找速度非常快,所以在很多程序中都有使用哈希表,...
  • 哈希表、哈希桶(C++实现)

    千次阅读 多人点赞 2022-01-23 19:41:13
    哈希表、哈希桶哈希概念哈希函数哈希冲突解决哈希冲突闭散列线性探测闭散列的实现哈希表的结构哈希表的插入哈希表查找哈希表的删除开散列哈希概念 哈希概念 在顺序结构和平衡树中,元素关键码与其存储位置之间没有...
  • 哈希表使用总结

    2022-03-03 17:13:31
    也就是说,它通过把关键码值映射到中一个位置来访问记录,以加快查找速度。 这个映射函数叫做散列函数,存放记录的数组叫做散列表。 给定M,存在函数f(key),对任意给定的关键字值key,代入函数后若能得到...
  • 文章目录前言1、哈希表与哈希函数的引入2、哈希表一、设计1、一般、通用哈希函数的设计2、默认哈希函数二、哈希冲突1、链地址法。(seperate chaining )1、1实现1.2、测试2、哈希表的动态空间优化参考 前言 1、哈希...
  • 哈希表基本原理详解

    千次阅读 2022-03-07 12:46:00
    首先,我们可以比较一下各个结构的查找速度: 在无序数组中按照内容查找,效率低下,需要使用for循环去一一比较,时间复杂度是O(n) 在有序数组中按照内容查找,我们可以使用折半查找,效率就有所提升,时间复杂
  • 哈希表查找 — 开放定址法

    千次阅读 2015-07-26 17:07:04
    散列表(也叫哈希表),是根据关键字值而直接进行访问的数据结构。通过把关键字值映射到表中一个位置来访问记录,以加快查找速度。这个映射函数叫做散列函数,存放记录的数组叫做散列表。散列函数的构造方法: (1...

空空如也

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哈希表查找速度