精华内容
下载资源
问答
  • 哈希表查找详解

    2019-10-12 10:02:50
    哈希表查找又称散列表查找,通过查找关键字不需要比较就可以获得需要记录的存储位置,它是通过在记录的存储位置和它的关键字之间建立的一个确定的关系f,使得每个关键字key对应一个存储位置f(key)。即: –存储...

    哈希表查找

    • 定义
    • 基本概念

    1、定义

    哈希表查找又称散列表查找,通过查找关键字不需要比较就可以获得需要记录的存储位置,它是通过在记录的存储位置和它的关键字之间建立的一个确定的关系f,使得每个关键字key对应一个存储位置f(key)。即:
    –存储位置=f(关键字),其中f为哈希函数。

    1. 哈希表最适合的求解问题是查找与给定值相等的记录。
    2. 哈希查找不适合同样的关键字对应多条记录的情况,如使用关键字"男"去找找某个同学。
    3. 不适合范围查找,比如查找班级18~22岁的同学。

    2、基本概念

    • 1、哈希函数的构造方法

    怎么样的才算是好的哈希函数?
    1、计算简单。哈希函数的计算时间(指的是产生地址的时间),不应该超过其他查找技术与关键字比较的时间。
    2、地址分布均匀。尽量让哈希地址均匀分布在存储空间中,这样可以使空间有效的利用。
    

    (1)直接定址法
    我们可以去关键字的某个线性函数的值作为哈希地址,如下图所示
    在这里插入图片描述

    这种哈希函数优点是比较简单、匀称,也不会产生冲突,但是需要实现知道关键字的分布情况,适合查找表比较小且连续的情况。在实际中不常用。
    

    (2)数字分析法
    可以使用关键字的一部分来计算哈希存储的位置,比如手机号码的后几位(或者反转、左移右移等变换)。
    在这里插入图片描述
    通常适用于处理关键字位数比较大的情况,如果事先知道关键字的分布且关键字的若干位分布均匀,就可以考虑用这种方法。

    (3)除留余数法
    这是最为常用的构造哈希函数的方法,对于哈希表长度为m的哈希表函数为:
    在这里插入图片描述
    mod是取模(求余数)的意思。事实上,如果p选得不好,就很多容易出现同义冲突的情况:

    在这里插入图片描述
    如上图所示,选择p = 11,就会出现key = 12、144的冲突。

    根据经验,若哈希表表长为m,
    通常p为小于或者等于表长的最小质数或不包含小于20质因子的合数。
    (质数又称素数。是一个大于1的自然数,并且因数只有1和它自身,
    不能整除其他自然数。合数则因数除了1和本身还有其他因数的数。)
    
    • 2、哈希函数的构造方法

    从刚才的除留余数法可以看出,设计再好的哈希函数也不可能完全避免冲突(key1!=key2,但是f(key1 = f(key2))),下面介绍几种常用的避免冲突方法。
    

    (1)开放定址法
    该方法是一旦发生冲突,就去寻找下一个空的哈希表地址,只要哈希表足够大,空的哈希地址总能找到,并将其记录存入。
    在这里插入图片描述
    二次探测法:
    在这里插入图片描述
    增加平方项,主要是为了不让关键字都集中在某一块区域,避免不同的关键字争夺一个地址的情况。

    随机探测法:
    在这里插入图片描述
    di使用随机函数计算而来,是前面方法的改进。

    (2)链地址法
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述
    如上图所示,取12位除数,进行除留余数法,无论存在多少冲突,都只是在当前位置给单链表增加节点而已。

    如上图所示,取12为除数,进行除留余数法,无论存在多少冲突,都只是在当前位置给单链表增加节点而已。

    展开全文
  • 哈希表概念哈希表(散列表),是基于关键码值(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(哈希函数),存放记录...

    2f8214a58ef00ae30534defb89e12398.png

    哈希表概念

    哈希表(散列表),是基于关键码值(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(哈希函数),存放记录的数组叫做散列表。

    上面所提到的哈希函数是指:有一个对应关系 f ,使得每个关键字和结构中一个唯一的存储位置相对应,这样在查找时,我们不需要像传统的查找算法那样进行比较,而是根据这个对应关系 f 找到给定值K的像f(K)。

    哈希函数与哈希表

    • 这个hash函数并没有什么统一标准,它的核心思想就是就是把任意长度的输入(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,所以不可能从散列值来确定唯一的输入值。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,这个消息可能是字符、数组、字符串等等。
    • 再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。
    • 拥有这样的hash存储结构的数据结构称为散列表,或者叫哈希表。
    • 哈希表一般基于数组实现,特定情况下结合链表,但是数组是哈希表基础数据结构。
    为什么要有哈希表呢? 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

    哈希算法

    构造哈希函数的方法有很多。首先需要明确什么是“好” 的哈希算法。若对于关键字集合中的任一个关键字,经哈希函数映像到地址集合中任何一个地址的概率是相等的,则称此类哈希函数是均匀的(Uniform)哈希函数。换句话说,就是使关键字经过哈希函数得到一个“随机的地址”,以便使一组关键字的哈希地址均匀分布在整个地址区间中,从而减少冲突。

    一个hash函数需要满足
    1. 接受一个单一的参数,这个参数可以是任何类型,但是只能是一个。
    2. 返回一个整型值(一般情况下)。
    3. 输出的哈希地址均匀分布在整个地址区间中。
    4. 对于两个相同的输入,输出必须相同。
    5. 对于两个不同的输入,输出相同的概率需要做到非常小。
    6. hash的计算不能过于复杂,时间复杂度尽可能地低。

    既然自己想不到比较好的hash算法,我们就来看看别人是怎么做的吧,下面是一些常用的hash算法:

    • 直接定址法 取key的线性函数值作为hash值,value = a * key + b,a,b为常数。这一类散列码的特点是:对输入为整型数据而言,不会产生下标冲突。不产生冲突当然是最完美的状态,但是这种方式要求输入的key遵循一定的线性规律。

    例如:有一个01到07的部门人数统计表,其中,部门编号作为关键字,哈希函数取关键字自身。如下表所示:

    地址01020304050607部门01020304050607人数23432465643346

    这样若要询问01部门有多少人,则只要查表的第01项即可。由于直接定址所得的地址集合和关键字集合的大小相同。因此,对于不同的关键字不会发生冲突,但是实际中能使用这种哈希函数的情况很少。
    • 除留余数法 除留余数法:假设数组的长度为l,value = key % l,这一种散列码实现简单,运用比较多,但是如果输入的元素集合不具有一定的规律,比较容易产生冲突。数组的长度最好是质数,被除数为质数在一定程度上可以缓解数据堆积的问题。

    除留余数法此方法为最常用的构造散列函数方法。对于散列表长为m的散列函数公式为: f( key ) = key mod p ( p ≤ m )

    mod是取模(求余数)的意思。事实上,这方法不仅可以对关键字直接取模,也可在折叠、平方取中后再取模。

    显然在这里选取p的值至为关键,那么选取p值多少为合适呢?下面我们来举个例子看看:有一个关键字,它有7个记录。如果采用除留余数法,那么可以先尝试将散列函数设计为f(key) = key mod 7的方法。比如12 mod 7= 5,所以它存储在下标为5的位置。

    地址0123456关键字722917111248

    不过这也是存在冲突的可能的,像7、14、21、28、35.....这些获得的下标都为零。

    如何合理选取p值? 使用除留余数法的一个经验是,若散列表表长为m,通常p为小于或等于表长(最好接近m)的最小质数或不包含小于20质因子的合数。 举个例子: 某散列表的长度为100,散列函数H(k)=k%P,则P通常情况下最好选择哪个作为p呢?答案是97。
    • 数字分析法 数字分析法即对关键字进行分析,取关键字的若干位进行或者组合进行hash计算,这一类散列码的特点是比较灵活,通常是结合其他hash函数来计算,可根据实际情况来做出调整,具有想当的灵活性。

    有学生的生日数据如下:

    学生序号012345学生生日1975.10.031975.11.231975.03.021975.07.121975.04.211975.02.15

    经分析,第一位,第二位,第三位、第四位重复的可能性大,取这四位造成冲突的机会增加,所以尽量不取前四位,取后四位比较好。
    • 随机数法 选择一个随机函数,取关键字的随机函数值为它的哈希地址,即H(key)= random(key),其中random为随机函数。通常,当关键字长度不等时采用此法构造哈希函数较恰当。
    • 平方取中法 取关键字平方后中间几位作哈希地址。适于关键字长度不统一的情况,而且对于元素连续的输入,可以很好的将其散列均匀,而且相对于除法而言,乘法的执行速度更快,这个由硬件决定。
    • 折叠法 将关键字分割成位数相同的几部分(最后一部分的位数可以不同),然后取这几部分的叠加和(舍去进位)作为哈希地址,这方法称为折叠法。
    例如:每一种西文图书都有一个国际标准图书编号,它是一个10位的十进制数字,若要以它作关键字建立一个哈希表,当馆藏书种类不到10,000时,可采用此法构造一个四位数的哈希函数。

    处理哈希冲突的方法

    基本原则: 从hash函数的要求可以看到,事实上我们只能定义对于两个不同的输入,输出相同的概率尽可能小。

    • 开放地址法
      • 开放地址法有一个公式:Hi=(H(key)+di) MOD m i=1,2,...,k(k<=m-1)其中,m为哈希表的表长。di是产生冲突的时候的增量序列。
    (1)-di值可能为1,2,3,...m-1,称线性探测再散列。如果di取1,则每次冲突之后,向后移动1个位置. (2)-di取值可能为1,-1,4,-4,9,-9,16,-16,...kk,-kk(k<=m/2)称二次探测再散列。 (3)-di取值可能为伪随机数列。称伪随机探测再散列。

    例如,在长度为7的哈希表中已填有关键字分别为9、16的记录(哈希函数 H(key) = key MOD 7),现有第2个记录,其关键字为16,由哈希函数得到哈希地址为2,产生冲突。若用线性探测再散列方法处理,得到下一个地址为3,仍冲突,继续算4,不冲突,填入哈希表。若用二次探测再散列,则应填入需要为1的位置。 线性探测再散列

    地址0123456关键字91716

    二次探测再散列

    地址0123456关键字16917

    • 多哈希法 设计多种哈希函数,可以避免冲突,但是冲突几率还是有的,函数设计的越好或越多都可以将几率降到最低。
    • 拉链法 拉出一个动态链表代替静态顺序存储结构,可以避免哈希函数的冲突,不过缺点就是链表的设计过于麻烦,增加了编程复杂度。此法可以完全避免哈希函数的冲突。

    257ae94ce7faadff89448756c4e94386.png
    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。
    • 建立一个公共溢出区 这也是处理冲突的一种方法、假设哈希函数的值域为[ 0, m - 1 ],则设向量HashTable[ 0..m - 1 ]为基本表,每个分量存放一个记录,另设向量OverTable[0..v]为溢出表。所有关键字和基本表中关键字为同义词的记录,不管它们由哈希函数得到的哈希地址是什么,一旦发生冲突,都填入溢出表。

    总结

    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)。
    展开全文
  • 详解哈希表查找

    万次阅读 多人点赞 2017-03-12 22:32:34
    哈希表查找又叫散列表查找,通过查找关键字不需要比较就可以获得需要记录的存储位置,它是通过在记录的存储位置和它的关键字之间建立一个确定的对应关系f,使得每个关键字key对应一个存储位置f(key)。即: —...

    哈希表查找

    • 定义
    • 基本概念
    • 实现方法

    1、定义

    哈希表查找又叫散列表查找,通过查找关键字不需要比较就可以获得需要记录的存储位置,它是通过在记录的存储位置和它的关键字之间建立一个确定的对应关系f,使得每个关键字key对应一个存储位置f(key)。即:
    —存储位置=f(关键字),其中f为哈希函数。

    1、哈希表最适合的求解问题是查找与给定值相等的记录。

    2、哈希查找不适合同样的关键字对应多条记录的情况,如使用关键字“男”去查找某个同学。

    3、不适合范围查找,比如查找班级18~22岁的同学。

    2、基本概念

    • 1、哈希函数的构造方法

    怎么样的才算是好的哈希函数?

    1、计算简单。哈希函数的计算时间(指的是产生地址的时间),不应该超过其他查找技术与关键字比较的时间。
    2、 地址分布均匀。尽量让哈希地址均匀分布在存储空间中,这样可以使空间有效的利用。

    (1)直接定址法

    我们可以去关键字的某个线性函数的值作为哈希地址,如下所示:

    f(key)= a*key + b (其中a,b均为常数)

    这种哈希函数优点是比较简单、均匀,也不会产生冲突,但是需要事先知道关键字的分布情况,适合查找表比较小且连续的情况。在实际中并不常用。

    (2)数字分析法

    可以使用关键字的一部分来计算哈希存储的位置,比如手机号码的后几位(或者反转、左移右移等变换)。

    这里写图片描述

    通常适用于处理关键字位数比较大的情况,如果事先知道关键字的分布且关键字的若干位分布均匀,就可以考虑用这种方法。

    (3)除留余数法

    这是最为常用的构造哈希函数的方法,对于哈希表长度为m的哈希函数为:

    f(key)=key mod p (p<=m)

    mod是取模(求余数)的意思。事实上,如果p选得不好,就很容易出现同义冲突的情况:

    这里写图片描述

    如上图所示,选择p=11,就会出现key=12、144的冲突。

    根据经验,若哈希表表长为m,通常p为小于或者等于表长的最小质数或不包含小于20质因子的合数。
    • 2、处理冲突的方法

    从刚才的除留余数法可以看出,设计再好的哈希函数也不可能完全避免冲突(key1!=key2,但是f(key1)=f(key2)),下面介绍几种常用的避免冲突方法。

    (1)开放定址法

    该方法是一旦发生冲突,就去寻找下一个空的哈希地址,只要哈希表足够大,空的哈希地址总能找到,并将其记录存入。

    fi(key)=(f(key)+di) mod m (di=1,2,3……m-1)

    二次探测法:

    fi(key)=(f(key)+di) mod m (di=1^2, -1^2, 2^2, -2^2……q^2, -q^2, q<=m/2)

    增加平方项,主要是为了不让关键字都集中在某一块区域,避免不同的关键字争夺一个地址的情况。

    随机探测法:

    fi(key)=(f(key)+di) mod m (di是一个随机数列)

    di使用随机函数计算而来,是前面方法的改进。

    (2)链地址法

    将所有关键字为同义词的记录存储在一个单链表中,在哈希表中只存所有同义词子表的指针。

    这里写图片描述

    如上图所示,取12为除数,进行除留余数法,无论存在多少冲突,都只是在当前位置给单链表增加节点而已。

    3、实现方法

    • 1、首先定义一些哈希表的结构,以及一些相关的常数。
    #define SUCCESS 1
    #define UNSUCCESS 0
    #define HASHSIZE 12  //定义哈希表长为数组的长度
    #define NULLKEY -32768
    typedef struct
    {
        int *elem;  //数据元素存储的基址,动态分配数组
        int count;
    
    }HashTable;
    int m = 0;
    • 2、对哈希表进行初始化
    Status InitHashTable(HashTable *H)
    {
        int i;
        m = HASHSIZE;
        H->count = m;
        H->elem = (int *)malloc(m*sizeof(int));
        for (i = 0; i < m; i++)
            H->elem[i] = NULLKEY;
        return OK;
    
    }
    • 3、定义哈希函数(为插入时计算地址),这里可以根据不同的情况更换算法
    int Hash(int key)
    {
        return key % m; //这里使用的是除留余数法
    }
    • 4、对哈希表进行插入操作
    void InsertHash(HashTable *H, int key)
    {
        int addr = Hash(key); //根据关键字求取地址
        while (H->elem[addr] != NULLKEY) //如果不为空,有冲突出现
            addr = (addr + 1) % m; //这里使用开放定址法的线性探测
    
        H->elem[addr] = key; //直到有空位后插入
    }
    • 5、通过哈希表进行关键字的查找过程,如下所示
    Status SearchHash(HashTable H, int key, int *addr)
    {
        *addr = Hash(key);  //求取哈希地址
        while (H.elem[*addr] != key) //如果不为空,则存在冲突
        {
            *addr = (*addr + 1) % m;  //开发定址法的线性探测
    
            if (H.elem[*addr] == NULLKEY || *addr == Hash(key))
                return UNSUCCESS; //关键字不存在
        }
        return SUCCESS; //查找成功返回
    }
    展开全文
  • 哈希表查找

    2020-06-23 10:23:06
    前面查找方法的共同特点:通过关键字值与给定值进行比较,来确定位置。效率取决于比较次数。理想的方法是:不需要比较,根据给定值能直接定位记录的存储位置。这样需要在记录的存储位置与该记录的关键字之间建立一种...

    前面查找方法的共同特点:通过关键字值与给定值进行比较,来确定位置。效率取决于比较次数。理想的方法是:不需要比较,根据给定值能直接定位记录的存储位置。这样需要在记录的存储位置与该记录的关键字之间建立一种确定的对应关系,使每个记录的关键字与一个存储位置相对应。

    哈希表的特点和结构


    hashtable也叫做散列表,有多种结构,其中最常见的是采用顺序表+链表,主结构采用顺序表,每个顺序表的节点单独引出一个链表。

    哈希表是如何添加数据的

    1. 计算哈希码(调用hashCode()函数,结果是一个int型的值,整数的哈希码取自身即可)
    2. 计算在哈希表中的存储位置y=k(x)=x%11 x:哈希码 k(x)函数、y:在哈希表中的存储位置。
    3. 存入哈希表
      情况一:一次性添加成功
      情况二:多次添加成功(出现了冲突,调用equals()函数和对应链表的元素比较,若比较到链表结尾,返回结果都是false,创建新的节点存储数据,并加入链表末尾)
      情况三:不添加数据(出现了冲突,调用equals()函数和对应链表的元素比较,经过一次或者多次比较后,返回结果为true,表明数据已经在表中,不添加)

    【将以下数据加入Hash表】

    由于要加入Hash表中的元素为数字,数字的哈希码为其本身,通过y=k(x)=num%11取得每个数字在哈希表中的存储位置,将其加入,在向表中加入17时发现位置1已经存在数据,因此产生了冲突。

    当产生冲突时,调用equals()方法与当前位置元素依次比较,若比较到链表结尾,返回结果都是false,创建新的节点存储数据并加入链表末尾。

    哈希表添加数据非常快,3步即可,唯一、无序

    哈希表是如何查询数据的

    哈希表查询数据与添加过程相同
    情况一:一次找到:23 86 76
    情况二:多次找到:67 56 79
    情况三:找不到:100 200

    哈希表查询数据非常快,更新数据也非常快(如果更新影响到哈希码,就变得烦琐了,要先删除节点在添加)

    hashCode()和equals()到底有什么神奇的作用

    hashCode():计算哈希码,是一个整数,根据哈希码可以计算出数据在哈希表中的存储位置。
    equals():添加时出现了冲突,需要通过equals()进行比较,判断是否相同,查询时也需要使用equasl()进行比较,判断是否相同。

    如何减少冲突

    1. 哈希表的长度和表中的记录数的比例–装填因子:
      如果哈希表的空间远远大于最后实际存储的记录个数,则造成了很大的空间浪费,如果选取小了的话,则容易造成冲突。在实际情况中,一般需要根据最终记录存储个数和关键字的分布特点来确定Hash表的大小。还有一种情况是可能事先不知道最终需要存储的记录个数,则需要动态维护hash表的容量,此时可能需要重新计算Hash地址。
      装填因子=表中的记录数/哈希表的长度
      如果装填因子越小,表明表中还有许多空单元,则添加发生的冲突的可能性越小;而装填因子越大,则发生冲突的可能性越大,在查找时所消耗的时间越多,因此,一般情况下,装填因子取经验值0.5
    2. 哈希函数的选择:
      直接定址法、平方取中法、折叠法、除留取余法(y=x%11)
    3. 冲突的处理办法:
      链地址法、开放地址法、再散列法、建立一个公共溢出区

    Java中的Hash表查找

    Java中的HashSet和HashMap的底层都使用了哈希表HashTable。
    HashSet的源码分析:

        private transient HashMap<E,Object> map;
        
        private static final Object PRESENT = new Object();
        
        public HashSet() {
            map = new HashMap<>();
        }
    

    由源码可以发现,HashSet的底层为HashMap,并且将值存储在HashMap的key中,HashMap的value为new Object()即为空。

    展开全文
  •  哈希表查找又叫散列表查找,通过查找关键字不需要比较就可以获得需要记录的存储位置,它是通过在记录的存储位置和它的关键字之间建立一个确定的对应关系f,使得每个 key 对应一个存储位置 f...
  • 哈希表查找、哈希冲突-面试题

    千次阅读 2016-08-30 00:13:49
    哈希查找是面试中常见的问题。本文为自己梳理一下知识点。 对于大多数查找算法,其查找...这就是哈希表查找。哈希查找特别适用于集合元素无明显关系的集合。哈希表哈希存储的基本思想是以关键字(key)为自变量,通过
  • 哈希表查找方法简集

    2019-02-27 10:43:21
    1、哈希表查找介绍 哈希表的代码实现 我之前介绍两种方向的查找算法: 静态查找算法(折半查找、插值查找、斐波那契查找、分块查找) 动态查找算法(二叉排序树、平衡二叉树、B-树、B+树) 但是,这些查找算法都是...
  • 数据结构 Hash表(哈希表

    万次阅读 多人点赞 2018-05-20 01:23:34
    参考链接:数据结构(严蔚敏) 什么是Hash ...那么,有没有一种函数H,根据这个函数和查找关键字key,可以直接确定查找值所在位置,而不需要一个个比较。这样就**“预先知道”**key所在的位置,直...
  • 哈希表查找概述

    2017-10-01 18:58:37
     散列技术是通过查找关键字而不需要比较就能获得需要的记录的存储位置,主要是面向查找的存储结构。  散列技术是在记录的存储位置和它的关键字之间建立的一个确定的对应关系f,使得对于每个关键字key对应一个存储...
  • 散列表 (Hash table,也叫哈希表),是根据关键字(Key value)而直接访问在内存存储位置的数据结构。 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...
  • 在前面讨论的各种结构(线性表、树等)中,记录在结构中的相对位置是随机的,和记录的关键字之间不存在确定的关系,因此,在结构中查找记录时需进行一系列和关键字比较。这一类查找方法建立在“比较”的基础上。 在顺序...
  • 实现哈希表查找(除留余数法)

    万次阅读 2017-03-22 17:51:47
    哈希表也称散列表,查找有两种方式,比较查找和计算式查找,而计算式查找则通过哈希表来实现。给定表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包含该关键字的记录在表中的地址,则称表M为...
  • 对于一些查找表来说,它的查找过程是:为给定值按某种顺序和记录集合中各个关键字进行比较的一个过程。这类查找表的平均查找长度都是不为0的。 所以,对于查找表,希望ASL(平均查找长度) = 0。只有预先知道所查找...
  • 查找可以分为静态查找和动态查找。 静态查找 定义: ...将给定值与静态查找表中数据元素的关键字逐个比较,若中某个元素的关键字与给定值相等,则查找成功,否则查找失败。 class StaticT...
  • 查找哈希表查找

    2017-09-01 09:53:55
    要点 哈希表和哈希函数 在记录的存储位置和它的关键字之间是建立一个确定的对应关系(映射函数),...若查找关键字为 key,则其值存放在 f(key) 的存储位置上。由此,不需比较便可直接取得所查记录。 注:哈希查
  • 详解哈希表查找

    2018-02-28 00:00:00
    哈希表和哈希函数在记录的存储...以上描述,如果通过数学形式来描述就是:若查找关键字为 key,则其值存放在 f(key) 的存储位置上。由此,不需比较便可直接取得所查记录。注:哈希查找与线性表查找和树表查找最大的区
  • Hash表也称散列表,也有直接译作哈希表,Hash表是一种特殊的数据结构,它同数组、链表以及二叉排序树等相比较有很明显的区别,它能够快速定位到想要查找的记录,而不是与表中存在的记录的关键字进行比较来进行查找。...
  • 哈希表查找

    千次阅读 2018-10-04 10:51:19
    前面查找方法共同特点:通过将关键字值与给定值比较,来确定位置。效率取决比较次数。 理想的方法是:不需要比较,根据给定值能直接定位记录的存储位置。 这样,需要在记录的存储位置与该记录的关键字之间建立一种...
  • 散列表(哈希表)查找

    2020-03-03 21:46:52
    散列表(哈希表)查找 我们要在a[]中查找key关键字的记录: 顺序表查找:挨个儿比较有序表查找:二分法查找散列表查找:? 记录的存储位置=f
  • 因此,在这些查找记录时需要进行一系列的关键字比较。这一类查找方法是建立在“比较”的基础上的。 在记录的存储位置和它的关键字之间建立一个确定的对应关系f,使每个关键字和中一个唯一的存储位置相对应,称这...
  • 哈希表及其查找算法

    千次阅读 2013-04-17 18:33:14
    12.4 哈希表及其查找算法 12.4.1 哈希表的基本概念 前边我们所讨论的查找算法中无论是基于线性表结构还是基于二叉排序树结构,都有一个共同的特点就是在搜索过程中,需要通过对给定关键字查找表中相应元素的...
  • 哈希查找是通过计算数据元素的存储地址进行查找的一种方法。 操作步骤: step1 取数据元素的关键字key,计算其哈希函数值。若该地址对应的存储空间还没有被占用,则将该元素存入,否则执行step2解决冲突。
  • 哈希表查找和哈希表的构造过程基本一致,见下图 哈希表插入和查询的例子(先省略) (1)哈希表虽然建立了关键字和记录的存储位置之间的映射关系,但是由于冲突,导致是一个多对一的映射, 所以,哈希表的查找...

空空如也

空空如也

1 2 3 4 5 ... 20
收藏数 739
精华内容 295
关键字:

哈希表查找关键字比较