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  • 哈希表:散列表
    2022-03-16 16:22:20

    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、链表以及树等我们之前学过的数据结构相比,有很明显的区别。

    哈希表的核心思想

            在我们之前学过的数据结构里,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。

    (1)若一个数值的关键字为k,则它值存值放在F(k)的存储位置上,不需要比较可直接取得所查数据。

    (2)对于不同的数值k1,k2,若它们散列散位置相同,即k1 != k2,F(k1) == F(k2),这种现象称之为哈希冲突,

    散列函数常用方法:
    (1)直接寻址法:取关键字或关键字的某个线性函数值为散列地址。即H(key)=key或H(key) = a·key + b,其中a和b为常数(这种散列函数叫做自身函数)。若其中H(key)中已经有值了,就往下一个找,直到H(key)中没有值了,就放进去。

    (2)数字分析法:数字分析法就是找出数字的规律,尽可能利用这些数据来构造冲突几率较低的散列地址。

    (3)平方取中法:当无法确定关键字中哪几位分布较均匀时,可以先求出关键字的平方值,然后按需要取平方值的中间几位作为哈希地址。

    (4)折叠法:将关键字分割成位数相同的几部分,最后一部分位数可以不同,然后取这几部分的叠加和(去除进位)作为散列地址。

    (5)随机数法:选择一随机函数,取关键字的随机值作为散列地址,即H(key)=random(key)其中random为随机函数,通常用于关键字长度不等的场合。

    (6)除留余数法:取关键字被某个不大于散列表表长m的数p除后所得的余数为散列地址。即 H(key) = key MOD p,p<=m。不仅可以对关键字直接取模,也可在折叠、平方取中等运算之后取模。对p的选择很重要,一般取素数或m,若p选的不好,容易产生同义词。

    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。

    • 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。

    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。

    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。

    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)

    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。

    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。

            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。

    内容来源《拉勾教育–重学数据结构与算法》

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    2021-07-10 15:54:07
    哈希表,也叫做散列表,是一种根据键(Key) 而直接访问在内存存储位置的数据结构。 它有一个关于计算键值的函数,将所需查询数据经过转换映射到表中的一个位置。这个映射函数叫做散列函数,这个存放记录的数组...

    一.基本介绍

    哈希表,也叫做散列表,是一种根据键(Key) 而直接访问在内存存储位置的数据结构

    它有一个关于计算键值的函数,将所需查询数据经过转换映射到表中的一个位置。这个映射函数叫做散列函数,这个存放记录的数组叫做散列表


    下面我们讲讲怎么建立这种数据结构:

    ∙ \bullet 首先我们确定散列表的大小(规模),这里我们取大小为9,所以就要建立一个大小为9的数组。

    ∙ \bullet 下面给出一些我们需要存储的数据:5、15、67、34、22、27、30、54,我们先将其进行排序得到:5、15、22、27、30、34、54、67

    ∙ \bullet 我们确定映射规则为取模(最简单的映射规则),从小到大依次对9进行取模,取得的模为多少就链接在对应下标的位置后面。

    ∙ \bullet 得到结果如下:
    在这里插入图片描述


    实现思路:

    ∙ \bullet 经过上面的分析,我们现在需要建立三个类,一个是节点类,一个是链表类,一个是哈希表类

    ∙ \bullet 节点类包括val值和next指针、链表类包括头结点Head、哈希表类包括哈希表规模size和链表数组arr。

    ∙ \bullet 我们会实现哈希表的增删查改等基本操作。

    ∙ \bullet 先将增删查改操作在链表类中实现,之后就使用哈希表类选择对应的链表执行这些操作。

    二.代码实现

    #include<iostream>
    #include<cstdlib>
    using namespace std;
    
    //节点类
    class node
    {
        public:
            int value;
            node* next;
            node(node* nextval=NULL)
            {
                this->next=nextval;
            }
            node(int val,node* nextval=NULL)
            {
                value=val;
                next=nextval;
            }
    
    };
    
    //链表类
    class Link
    {
        private:
            node* Head=new node(0);
        public:
            //增加节点
            void add(node* Node)
            {
                if(Head==NULL)
                {
                    cout<<"The list is empty!"<<endl;
                    return ;
                }
    
                node* temp=Head;
                while(1)
                {
                    if(temp->next==NULL)
                    {
                        break;
                    }
                    temp=temp->next;
                }
                temp->next=Node;
            }
    
            //打印链表
            void list()
            {
                if(Head==NULL)
                {
                    cout<<"The list is empty!"<<endl;
                    return ;
                }
    
                node* temp=Head;
                while(temp)
                {
                    cout<<temp->value<<" ";
                    temp=temp->next;
                }
                cout<<endl;
            }
    
            //寻找节点
            node* find(int val)
            {
                if(Head==NULL)
                {
                    return NULL;
                }
    
                node* temp=Head->next;
                while(temp)
                {
                    if(temp->value==val)
                    {
                        return temp;
                    }
                    temp=temp->next;
                }
                return NULL;
            }
            //删除并返回节点
            node* del(int val)
            {
                if(Head==NULL) 
                {
                    return NULL;
                }
                node* temp=Head;
                while(temp->next)
                {
                    if(temp->next->value==val)
                    {
                        break;
                    }
                }
                node* ans=temp->next;
                temp->next=temp->next->next;
                return ans;
            }
    
            node* getHead()
            {
                return this->Head;
            }
    };
    
    //哈希表类
    class HashTable
    {
        private:
            //链表数组
            Link* arr;
            int size;
            //映射函数
            int hashFunc(int val)
            {   
                return val%size;
            }
        public:
            HashTable(int Size)
            {
                size=Size;
                arr = new Link[size];
                for(int i=0;i<size;i++)
                {
                    arr[i] = Link();
                    arr[i].getHead()->value=i;
                }
            }
    
            void add(node* Node)
            {
                int index = hashFunc(Node->value);
                arr[index].add(Node);
            }
    
            //打印哈希表
            void print()
            {
                //一条一条链表进行打印
                for(int i=0;i<size;i++)
                {
                    arr[i].list();
                }
            }
    
            //查找节点
            node* find(int val)
            {
                int index=val%size;
                if(index<0 || index>size)
                {
                    cout<<"val = "<<val<<" is not fit!"<<endl;
                    return NULL;
                }
    
                node* temp=arr[index].find(val);
                if(temp==NULL)
                {
                    cout<<"In "<<index<<" Link, "<<val<<" is not exist!"<<endl;
                    return NULL;
                }else
                {
                    cout<<"In "<<index<<" Link, "<<val<<" is exist!"<<endl;
                }
                return temp;
            }
    
            //删除节点
            node* del(int val)
            {
                int index=val%size;
                if(index<0 || index>size)
                {
                    cout<<"val = "<<val<<" is not fit!"<<endl;
                    return NULL;
                }
    
                node* temp=arr[index].del(val);
                if(temp==NULL)
                {
                    cout<<"In "<<index<<" Link, "<<val<<" is not successfully delete!"<<endl;
                    return NULL;
                }else
                {
                    cout<<"In "<<index<<" Link, "<<val<<" is successfully delete!"<<endl;
                }
                return temp;
            }
    };
    
    int main()
    {
        HashTable ht=HashTable(9);
        // ht.print();
        ht.add(new node(5));
        ht.add(new node(15));
        ht.add(new node(22));
        ht.add(new node(27));
        ht.add(new node(30));
        ht.add(new node(34));
        ht.add(new node(54));
        ht.add(new node(67));
        ht.print();
    
        ht.find(67);
        ht.del(27);
        ht.print();
    
        system("pause");
        return 0;
    }
    

    三.结果展示

    在这里插入图片描述

    展开全文
  • C语言实现散列表哈希Hash) 实例代码: //散列表查找算法(Hash) #include #include #define OK 1 #define ERROR 0 #define TRUE 1 #define FALSE 0 #define SUCCESS 1 #define UNSUCCESS 0 #define HASHSIZE...
  • 哈希表散列表)原理详解

    万次阅读 多人点赞 2018-07-03 19:40:58
    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...

    什么是哈希表?

       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

    记录的存储位置=f(关键字)

    这里的对应关系f称为散列函数,又称为哈希(Hash函数),采用散列技术将记录存储在一块连续的存储空间中,这块连续存储空间称为散列表或哈希表(Hash table)。

    哈希表hashtable(key,value) 就是把Key通过一个固定的算法函数既所谓的哈希函数转换成一个整型数字,然后就将该数字对数组长度进行取余,取余结果就当作数组的下标,将value存储在以该数字为下标的数组空间里。(或者:把任意长度的输入(又叫做预映射, pre-image),通过散列算法,变换成固定长度的输出,该输出就是散列值。这种转换是一种压缩映射,也就是,散列值的空间通常远小于输入的空间,不同的输入可能会散列成相同的输出,而不可能从散列值来唯一的确定输入值。简单的说就是一种将任意长度的消息压缩到某一固定长度的消息摘要的函数。
        而当使用哈希表进行查询的时候,就是再次使用哈希函数将key转换为对应的数组下标,并定位到该空间获取value,如此一来,就可以充分利用到数组的定位性能进行数据定位

     

    数组的特点是:寻址容易,插入和删除困难;

    而链表的特点是:寻址困难,插入和删除容易。

    那么我们能不能综合两者的特性,做出一种寻址容易,插入删除也容易的数据结构?答案是肯定的,这就是我们要提起的哈希表,哈希表有多种不同的实现方法,我接下来解释的是最常用的一种方法——拉链法,我们可以理解为“链表的数组”,如图:


    左边很明显是个数组,数组的每个成员包括一个指针,指向一个链表的头,当然这个链表可能为空,也可能元素很多。我们根据元素的一些特征把元素分配到不同的链表中去,也是根据这些特征,找到正确的链表,再从链表中找出这个元素。

     

     Hash的应用

    1、Hash主要用于信息安全领域中加密算法,它把一些不同长度的信息转化成杂乱的128位的编码,这些编码值叫做Hash值. 也可以说,Hash就是找到一种数据内容和数据存放地址之间的映射关系

    2、查找:哈希表,又称为散列,是一种更加快捷的查找技术。我们之前的查找,都是这样一种思路:集合中拿出来一个元素,看看是否与我们要找的相等,如果不等,缩小范围,继续查找。而哈希表是完全另外一种思路:当我知道key值以后,我就可以直接计算出这个元素在集合中的位置,根本不需要一次又一次的查找!

    举一个例子,假如我的数组A中,第i个元素里面装的key就是i,那么数字3肯定是在第3个位置,数字10肯定是在第10个位置。哈希表就是利用利用这种基本的思想,建立一个从key到位置的函数,然后进行直接计算查找。

    3、Hash表在海量数据处理中有着广泛应用。

     

     

    Hash Table的查询速度非常的快,几乎是O(1)的时间复杂度。

    hash就是找到一种数据内容和数据存放地址之间的映射关系。

    散列法元素特征转变为数组下标的方法

    我想大家都在想一个很严重的问题:“如果两个字符串在哈希表中对应的位置相同怎么办?”,毕竟一个数组容量是有限的,这种可能性很大。解决该问题的方法很多,我首先想到的就是用“链表我遇到的很多算法都可以转化成链表来解决,只要在哈希表的每个入口挂一个链表,保存所有对应的字符串就OK了。

    散列表的查找步骤 

    当存储记录时,通过散列函数计算出记录的散列地址

    当查找记录时,我们通过同样的是散列函数计算记录的散列地址,并按此散列地址访问该记录

     

    关键字——散列函数(哈希函数)——散列地址

    优点:一对一的查找效率很高;

    缺点:一个关键字可能对应多个散列地址;需要查找一个范围时,效果不好。

    散列冲突:不同的关键字经过散列函数的计算得到了相同的散列地址。

    好的散列函数=计算简单+分布均匀(计算得到的散列地址分布均匀)

    哈希表是种数据结构,它可以提供快速的插入操作和查找操作。

     

    优缺点

    优点:不论哈希表中有多少数据,查找、插入、删除(有时包括删除)只需要接近常量的时间即0(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,如果需要在一秒种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。

    缺点:它是基于数组的,数组创建后难于扩展,某些哈希表被基本填满时,性能下降得非常严重,所以程序员必须要清楚表中将要存储多少数据(或者准备好定期地把数据转移到更大的哈希表中,这是个费时的过程)。

     

        元素特征转变为数组下标的方法就是散列法。散列法当然不止一种,下面列出三种比较常用的:

    1,除法散列法 
    最直观的一种,上图使用的就是这种散列法,公式: 
          index = value % 16 
    学过汇编的都知道,求模数其实是通过一个除法运算得到的,所以叫“除法散列法”。

    2,平方散列法 
    求index是非常频繁的操作,而乘法的运算要比除法来得省时(对现在的CPU来说,估计我们感觉不出来),所以我们考虑把除法换成乘法和一个位移操作。公式: 
          index = (value * value) >> 28   右移,除以2^28。记法:左移变大,是乘。右移变小,是除。
    如果数值分配比较均匀的话这种方法能得到不错的结果,但我上面画的那个图的各个元素的值算出来的index都是0——非常失败。也许你还有个问题,value如果很大,value * value不会溢出吗?答案是会的,但我们这个乘法不关心溢出,因为我们根本不是为了获取相乘结果,而是为了获取index。

    3,斐波那契(Fibonacci)散列法

    平方散列法的缺点是显而易见的,所以我们能不能找出一个理想的乘数,而不是拿value本身当作乘数呢?答案是肯定的。

    1,对于16位整数而言,这个乘数是40503 
    2,对于32位整数而言,这个乘数是2654435769 
    3,对于64位整数而言,这个乘数是11400714819323198485

        这几个“理想乘数”是如何得出来的呢?这跟一个法则有关,叫黄金分割法则,而描述黄金分割法则的最经典表达式无疑就是著名的斐波那契数列,即如此形式的序列:01123581321345589144233,377610, 987, 1597, 2584, 4181, 6765, 10946,…。另外,斐波那契数列的值和太阳系八大行星的轨道半径的比例出奇吻合。

        对我们常见的32位整数而言,公式: 
                index = (value * 2654435769) >> 28

        如果用这种斐波那契散列法的话,那上面的图就变成这样了:


    注:用斐波那契散列法调整之后会比原来的取摸散列法好很多。 

    适用范围
        快速查找,删除的基本数据结构,通常需要总数据量可以放入内存。

    基本原理及要点
        hash函数选择,针对字符串,整数,排列,具体相应的hash方法。 
    碰撞处理,一种是open hashing,也称为拉链法;另一种就是closed hashing,也称开地址法,opened addressing。

     

     

    散列冲突的解决方案:

    1.建立一个缓冲区,把凡是拼音重复的人放到缓冲区中。当我通过名字查找人时,发现找的不对,就在缓冲区里找。

    2.进行再探测。就是在其他地方查找。探测的方法也可以有很多种。

    (1)在找到查找位置的index的index-1,index+1位置查找,index-2,index+2查找,依次类推。这种方法称为线性再探测。

    (2)在查找位置index周围随机的查找。称为随机在探测。

    (3)再哈希。就是当冲突时,采用另外一种映射方式来查找。

    这个程序中是通过取模来模拟查找到重复元素的过程。对待重复元素的方法就是再哈希:对当前key的位置+7。最后,可以通过全局变量来判断需要查找多少次。我这里通过依次查找26个英文字母的小写计算的出了总的查找次数。显然,当总的查找次数/查找的总元素数越接近1时,哈希表更接近于一一映射的函数,查找的效率更高。

     

    扩展 
        d-left hashing中的d是多个的意思,我们先简化这个问题,看一看2-left hashing。2-left hashing指的是将一个哈希表分成长度相等的两半,分别叫做T1和T2,给T1和T2分别配备一个哈希函数,h1和h2。在存储一个新的key时,同 时用两个哈希函数进行计算,得出两个地址h1[key]和h2[key]。这时需要检查T1中的h1[key]位置和T2中的h2[key]位置,哪一个 位置已经存储的(有碰撞的)key比较多,然后将新key存储在负载少的位置。如果两边一样多,比如两个位置都为空或者都存储了一个key,就把新key 存储在左边的T1子表中,2-left也由此而来。在查找一个key时,必须进行两次hash,同时查找两个位置。

     

    问题实例(海量数据处理) 
        我们知道hash 表在海量数据处理中有着广泛的应用,下面,请看另一道百度面试题:
    题目:海量日志数据,提取出某日访问百度次数最多的那个IP。
    方案:IP的数目还是有限的,最多2^32个,所以可以考虑使用hash将ip直接存入内存,然后进行统计。

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  • 哈希表散列表

    2020-11-18 23:53:24
    可能你听过散列表,散列函数,它们跟哈希表,哈希函数是一个概念。接下来以"哈希"来作梳理。 在介绍哈希表的时候,先来比较一下数组和链表的优缺点: 数组:寻址容易,但插入和删除元素比较麻烦; 链表:插入和删除...

    1.基本介绍

    可能你听过散列表,散列函数,它们跟哈希表,哈希函数是一个概念。接下来以"哈希"来作梳理。
    在介绍哈希表的时候,先来比较一下数组和链表的优缺点:

    数组:寻址容易,但插入和删除元素比较麻烦; 链表:插入和删除元素容易,但寻址比较麻烦。

    那么有没有一种数据结构是既能结合这两种的优点同时也能避免这两种数据结构所带来的缺点呢?
    哈希表就是这样的数据结构:
    哈希表的底层实际上是基于数组来存储的,当插入键值对时,并不是直接插入该数组中,而是通过对键进行Hash运算得到Hash值,然后和数组容量取模,得到在数组中的位置后再插入。取值时,先对指定的键求Hash值,再和容量取模得到底层数组中对应的位置,如果指定的键值与存贮的键相匹配,则返回该键值对,如果不匹配,则表示哈希表中没有对应的键值对。这样做的好处是在查找、插入、删除等操作在理想情况下做到O(1),极端情况(哈希值冲突到同一个位置)是O(n)。
    如图:
    image

    哈希基本概念

    • 1.哈希化。将大数字转化为数组下标范围内的过程
    • 2.哈希函数。所有的哈希函数都具有的基本性质:如果根据相同的哈希函数得到的散列值是不同的,这两个散列值的原始输入也是不同
    • 3.哈希表。数据经过哈希算法后得到的集合

    2.哈希表

    哈希表就是一种映射关系的表,它是通过hash算法得来的,通常而言,是一个固定长度的数组。

    3.哈希函数

    根据设定的哈希函数H(key)和处理冲突方法将一组关键字映象到一个有限的地址区间上的算法。
    由于哈希表的长度是有限的,而查找的key值是无限的,因此总会存在不同的数据经过计算后得到的值相同,这就是哈希冲突。
    所以为了构造一个好的哈希函数,我们希望hash函数作用在不同的key时,所得到的value能够均匀的分布在hash表中,即能尽可能少的减少哈希冲突。
    常用的哈希算法有:MD4,MD5,SHA-1。

    4.解决哈希冲突的几种方法

    • 1.链地址法。每个数组单元中储存的不再是单个数据,而是一个链条,用的更多,java的 HashMap,它解决hash冲突使用就是链地址法。
    • 2.开放地址法。主要思想是发生冲突时,直接去寻找下一个空的地址,只要底层的表足够大,就总能找到空的地址。这个寻找下一个地址的行为,叫做探测。主要有:线性试探法、二次探测。
    • 公共溢出区(不常用)。将哈希表分为基本表和溢出表两部分,凡是和基本表发生冲突的元素,一律填入溢出表(注意:在这个方法里面是把元素分开两个表来存储)。
    • 再哈希法(不常用)。把关键字用另外一个哈希函数,再做一次哈希化,用这次哈希化的结果作为步长。
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  • 哈希表散列表

    2018-12-04 13:53:04
    这个PPT讲了哈希表的基本原理和应用,还有字符串匹配的应用。
  • 说说哈希表/散列表

    2020-06-05 21:17:21
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  • 哈希表散列表,哈希冲突的产生及解决方式 开散列:线性探测,二次探测 哈希的负载因子 闭散列 哈希桶的实现
  • 从键盘输入各图书相关信息,分别以图书编号为关键字建立散列表。待填入哈希表的书号至少30个;构造合适的哈希函数。 1) 记录由外部输入。 2) 将生成的哈希表结果输出。 3) 分别采用线性法、随机法、溢出法解决...
  • 哈希表散列表)通俗易懂解释

    千次阅读 2020-09-25 00:54:19
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  • 哈希表散列表)详解

    千次阅读 多人点赞 2018-02-28 21:13:24
    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...
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  • 本文详细介绍了散列表的概念、散列函数的选择、散列冲突的解决办法,并且最后提供了一种散列表的Java代码实现。
  • 下面小编就为大家带来一篇浅谈哈希表存储效率一般不超过50%的原因。小编觉得挺不错的,现在就分享给大家,也给大家做个参考。一起跟随小编过来看看吧
  • 再看C++哈希表散列表

    千次阅读 2020-07-03 23:31:10
    C++STL中的哈希表,分析哈希冲突几种解决方案,并进行实现,简单实现unordered_map中的[]重载
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  • 哈希表

    2021-01-07 07:45:00
    又称为哈希表散列表、或是杂凑表,它是一种十分实用的查找技术,具有极高的查找效率。 Hash函数的构造方法 对于Hash函数的构造,没有特定的要求,所以方法很多,只是我们需要了解,什么样的哈希函数,才叫好的Hash...
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空空如也

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