精华内容
下载资源
问答
  • 哈希查找

    2019-09-24 09:19:52
    哈希查找适用于多次查找,查找速度是最快的 散列我们一般用求整取余法 数组长度是几我们就对几取余,存到哈希表的对应数组下标里 但是可能会遇到哈希冲突,也就是数组里某一处已经有元素了,还要往里存 解决...

    哈希查找的思想是按照某种弄规则散列(分组)

    创建哈希表,可以多次利用

    哈希查找适用于多次查找,查找速度是最快的

     

    散列我们一般用求整取余法

    数组长度是几我们就对几取余,存到哈希表的对应数组下标里

    但是可能会遇到哈希冲突,也就是数组里某一处已经有元素了,还要往里存

    解决哈希冲突我们一般用两种方法

     

    1.开放地址法

      1.1线性探测  有冲突就放入下一个

      1.2线性补偿探测  有冲突就向后走步长个

      1.3线性有偿再散列  有冲突就往±1,±4,±9,±16放

      1.4随机补偿  生成随机数,如果有的话再生成

    2.拉链法

      代码如下

      

    typedef struct NODE
    {
        int nValue;
        int xb;
        struct NODE* pNext;
    }Node;
    
    
    Node** CreateHX(int* arr,int length)
    {
        //创建一个指针数组 
        Node** ptemp = (Node**)malloc(sizeof(Node*) * length);
        memset(ptemp,0,sizeof(Node*)*length);
        
        int j;
        for(int i=0;i<length;i++)
        {
            //求整取余 
            j = arr[i]%length;
            Node* p = (Node*)malloc(sizeof(Node));
            p->nValue = arr[i];
            p->xb = i;
            p->pNext = NULL;
            //链表的头添加 
            if(ptemp[j] == NULL)
            {
                ptemp[j] = p;                
            }
            else
            {
                p->pNext = ptemp[j];
                ptemp[j] = p;
            }
        }
        return ptemp;
    }
    
    int Search(Node** node,int* arr,int length,int num)
    {
        //得到余数,哈希表的下标 
        int j = num%length;
        Node* ptemp = NULL;
        if(node[j])
        {
            //得到链表头 
            ptemp = node[j];
            while(ptemp != NULL)
            {
                if(ptemp->nValue == num)
                    return ptemp->xb;
                ptemp = ptemp->pNext;    
            }
        }
        return -1;
    }
    
    void DeleteHX(Node** pNode,int length)
    {
        Node* p = NULL;
        for(int i=0;i<length;i++)
        {
            while(pNode[i])
            {
                p = pNode[i];
                pNode[i] = pNode[i]->pNext;
                free(p);
                p = NULL;
            }
        }
    
        free(pNode);
    }

     

     

     

     

     

     

      

    转载于:https://www.cnblogs.com/TheQi/p/9123152.html

    展开全文
  • 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...
    • 首先哈希算法主要是用来查找元素,效率非常快
    • 原理:
      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。
      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为哈希(Hash)表,函数f(key)为哈希(Hash) 函数。(摘自百度)
    • 快的原因:是因为通过key转换,代入函数,获得关键字的记录。实际还是看代码,代码比较好懂。
    • 哈希表查找时间复杂度O(1),空间复杂度O(n):牺牲空间复杂度,来实现查找的快速(还挺押韵)

    示例代码(主要使用散列表的折叠法,其实只要懂原理,其实都好办这种):
    头文件部分

    #include "stdafx.h"
    
    //哈希结果
    enum HASH_RESULT_TYPE
    {
    	FAIL,
    	SUCCESS
    };
    
    //构建类似Map的结构体:不使用std自带的方法
    struct _Map{
    	int key;
    	std::string value;
    	_Map(){
    		//类似类的构造函数
    		key = 0;
    		value = "";
    	}
    };
    
    class Batch
    {
    public:
    	Batch(){
    		m_index = -1;
    	}
    	int m_index;//当前位置
    	_Map m_map[100];//设置默认大小
    };
    
    class HashTable{
    public:
    	HashTable();
    	~HashTable();
    	int hash(int _key);//进行哈希:获取key
    	_Map searchValue(int _key); //查询
    	bool addElement(_Map _element);//添加元素到Hash表当中
    private:
    	Batch * m_batch[4];
    };
    

    实现部分:

    // HashTable.cpp : 定义控制台应用程序的入口点。
    // 哈希表算法实现
    
    #include "stdafx.h"
    #include "HashTable.h"
    using namespace std;
    
    HashTable::HashTable()
    {
    	for (int i = 0; i < 5; i++)
    	{
    		m_batch[i] = new Batch();
    	}
    }
    
    HashTable::~HashTable()
    {
    	for(int j = 0; j < 4; j++)
    	{
    	   delete m_batch[j];
    	}
    }
    
    //每5个组合一下:加快查找效率
    int HashTable::hash(int _key)
    {
    	int key = _key % 4;
    	return key; 
    }
    
    bool HashTable::addElement(_Map _element)
    {
    	//获取位置
    	int key = hash(_element.key);
    	int cur_pos = (m_batch[key]->m_index)+1;
    	m_batch[key]->m_index = cur_pos;
    	//添加相应元素
    	m_batch[key]->m_map[cur_pos].key = _element.key;
    	m_batch[key]->m_map[cur_pos].value = _element.value;
    	return true;
    }
    
    //根据key 查找指定元素
    _Map HashTable::searchValue(int _key)
    {
    	int key = hash(_key);
    	for (int i = 0; i < 100; i++)
    	{
    		if (m_batch[key]->m_map[i].key == _key)
    		{
    			return m_batch[key]->m_map[i];
    		}
    	}
    	_Map not_found_map;
    	//没找到返回空值
    	return not_found_map;
    }
    

    测试运行程序:

    int _tmain(int argc, _TCHAR* argv[])
    {
    	//HashTable *_Hash_ = new HashTable();
    	HashTable _Hash_;
    	_Map map_;
    	map_.key = 2;
    	map_.value = "demo";
    	_Map map_1;
    	map_1.key = 3;
    	map_1.value = "demsso";
    	_Map map_2;
    	map_2.key = 4;
    	map_2.value = "dss";
    	_Map map_3;
    	map_3.key = 5;
    	map_3.value = "cide";
    	_Hash_.addElement(map_);
    	_Hash_.addElement(map_2);
    	_Hash_.addElement(map_3);
    	_Hash_.addElement(map_1);
    	_Map demo = _Hash_.searchValue(5);
    	std::cout << demo.key << endl;
    	std::cout << demo.value << endl;
    	//delete _Hash_;
    	system("pause");
    	return 0;
    }
    

    运行结果:
    在这里插入图片描述

    展开全文
  • 例27:哈希查找

    2017-01-17 12:32:00
    哈希查找本身听着很是高端,然后呢,听着感觉很难的样子,但是其原理也是非常简单,其实他的意思就是说通过一个函数,直接把值的地址与值本身之间关联起来,成为一个地址 = F(值)的函数,所以这种方式的查找速度为...

    哈希查找本身听着很是高端,然后呢,听着感觉很难的样子,但是其原理也是非常简单,其实他的意思就是说通过一个函数,直接把值的地址与值本身之间关联起来,成为一个地址 = F(值)的函数,所以这种方式的查找速度为O(1),是一种很快的查找方式。

    1.在查找之前首先先建立哈希表,其实就是按照 地址=F(值) 函数给出值所应存储的地址。常用的哈希函数有五种:直接定址法,除数取余法,数字分析法,平方取中法,折叠法。具体方法此处不详细介绍了,读者可以上网搜索一下,很多介绍很详细的。

    2.如果此地址已经保存了某个值,那么可以用解决冲突的方法解决,常用方法有开放地址法和链地址法。同样,此处不详细介绍,文末结束处会放个链接,大家可以看一下这篇介绍哈希查找的文章,大多方法都有介绍。

    3.我们采用的是除数取余法(题目中给定H(key) = key%11),和开放地址法(“采用线性探测再散列”)的方法。

    代码如下:

     1 #include<stdio.h> 
     2 #include<time.h>
     3 #include<stdlib.h>
     4 #include<string.h>
     5 
     6 void InsertHash(int hash[],int nCount,int Value)
     7 {
     8      int hashAddress = Value%nCount;
     9      while(hash[hashAddress] != 0)
    10      {
    11                              hashAddress = (++hashAddress)%nCount;
    12      }
    13      hash[hashAddress] = Value;
    14 }
    15 
    16 int SearchHash(int hash[],int nCount,int Value)
    17 {
    18      int hashAddress = Value%nCount;
    19      while(hash[hashAddress] != Value && hash[hashAddress] != 0)
    20      {
    21                              hashAddress = (++hashAddress)%nCount;
    22      }
    23      if(hash[hashAddress] == 0)
    24      {
    25                           return -1;
    26      }
    27      else 
    28      {
    29           return hashAddress;
    30      }
    31 }
    32 
    33 int main()
    34 {
    35     int hash[11],nCount,Value,Address;
    36     while(~scanf("%d",&nCount) && nCount)
    37     {
    38                                memset(hash,0,sizeof(hash));
    39                                srand((unsigned long)time(0));
    40                                printf("nCount: %d\n",nCount);
    41                                for(int i = 0;i<nCount;i++)
    42                                {
    43                                        printf("123123123\n");
    44                                        Value = rand()%50;
    45                                        InsertHash(hash,11,Value);
    46                                        printf("%d \n",Value);
    47                                }
    48                                scanf("%d",&Value);
    49                                if(SearchHash(hash,11,Value) != -1)
    50                                {
    51                                                             printf("查找成功,查找值为:%d\n",SearchHash(hash,11,Value));
    52                                }
    53                                else
    54                                {
    55                                                             printf("查找失败!\n");
    56                                }
    57     }
    58     
    59     return 0;
    60 }

    另外文章地址:http://blog.csdn.net/xiaoping8411/article/details/7706376

    转载于:https://www.cnblogs.com/FWFC/p/6292570.html

    展开全文
  • 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...

    42f71291c0539cbf886dddec42c599ec.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。

    0ae8b58e58fa84925fe0be9c946b0ab8.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
  • 哈希查找字符串

    2009-09-16 07:31:00
    哈希查找的优越性: 当查找的字串长度小于机器字长时,可以把字串当做 long 进行比较。由于移位操作相当快(一个时钟周期),所以执行操作花费的时间比较少。 这种查找办法通用性不好。( big-endian or little-...
  • 一、哈希查找的定义 提起哈希,我第一印象就是PHP里的关联数组,它是由一组key/value的键值对组成的集合,应用了散列技术。 哈希表的定义如下: 哈希表(Hash table,也叫散列表),是根据关键码值(Key/value)而...
  • 哈希表简介哈希表也叫散列表,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),因为哈希表的查找速度非常快,所以在很多程序中都有使用...
  • 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...
  • 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。 散列函数的规则是:通过某种转换关系,使...
  • 先看数组存储数据是怎么样的。 现在有一个数组,它里面每个单元存储的是数据的地址 ...是一种乱放,既然是乱放,那么查找起来就比较耗时。 哈希表是怎么存储数据的呢? 哈希表同样是一个指针数组。 ...
  • 哈希查找

    2020-02-01 10:43:23
     哈希表可以以极快的速度查找、添加或删除元素(只需要数次的比较操作。)由于查找的时候不需要比较,所以它比二分查找、红黑树、二叉搜索树都要快得多。但是哈希表没有排序功能,类似的,如寻找最大值、最小值、...
  • 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)...
  • 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,以加快查找速度。这个映射函数叫做散列函数,记为 Hash(key) = Addr 这里的地址是数组下标、索引或内存地址等)。存放记录的数组叫做散列表。②什么是...
  • : 81 评论 : 0 推荐 : 0 抓走 : 0 http://www.oobang.com/myNote/310 复制链接 RSS来源 : 译言-每日精品译文推荐 | imqiang 去看原文章 译者:imqiang 当使用结构对象作为哈希表的键时,哈希表的查找操作的性能糟透...
  • 本题中,我们需要一种数据结构可以让我们通过读取字符从而查找到对应的出现次数,并且我们要尽可能的提高查找速度 所以我们就会考虑到一种数据结构——哈希表,详情请点击点击打开链接 我们都知道,通过哈希表,...
  • 算法的时间复杂度并不能代表算法的实际...哈希查找: 数据 经过哈希函数 计算出数据在哈希表中的位置,然后标记,方便之后的查找,它的时间复试度最快能达到:O(1)。 但是该算法有很大局限性,不适合浮点型、字符串型
  • 它通过把关键码值映射到哈希表中的一个位置来访问记录,以加快查找速度。这个映射函数就做散列函数,存放记录的数组叫做散列表。   哈希表存储思路  以数据中每个元素的关键字K为自变量,通过散列函数h(k)...
  • 先看数组存储数据是怎么样的。 现在有一个数组,它里面每个单元存储的是数据的地址 ...是一种乱放,既然是乱放,那么查找起来就比较耗时。 哈希表是怎么存储数据的呢? 哈希表同样是一个指针数组。 同样需要...
  • 为什么字典会查询速度会快呢?因为他是hash类型的,那什么是hash呢?哈希算法将任意长度的二进制值映射为较短的固定长度的二进制值,这个小的二进制值称为哈希值。哈希值是一段数据唯一且极其紧凑的数值表示形式。...
  • 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,以加快查找速度。这个映射函数叫做散列函数,记为 Hash(key) = Addr 这里的地址是数组下标、索引或内存地址等)。存放记录的数组叫做散列表。②什么是...
  • 查找哈希

    2017-08-07 00:52:40
    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。 —存储位置 = f(关键字),其中f为哈希函数。 优点:就是把数据的存储和查找...
  • 常见的数据查找算法主要有顺序查找,二分查找,深度优先遍历,广度优先遍历,哈希查找. 顺序查找是最简单的查找方式,需要对数据注意匹配,所以...哈希查找由于查找速度快,查询、插入、删除操作简单等原因而被广泛使用。 ...
  • 实现哈希查找(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,比较式查找和计算式查找,而计算式查找则...更通俗来说,哈希表通过把关键码值映射到表中一个位置来访问记录,以加快查找速度。这里用除留余数法来构造哈希表和开放地址法中的线性
  • 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。 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...
  • !! @哈希表的实际应用 ...加大了数据存储空间,但查询速度快了很多!!! ---具体可以查哈希表的应用!!! @什么是哈希表? 1,google搜索到的头条:  散列表(也叫哈希表),是根据关键码值直接...
  • ”主要知识点查找表的检索机制平均查找长度折半查找表二叉排序树哈希表1 查找表的检索机制本章给出了三种类型的查找表,第一类是线性索引,记录关键字一般按序排列,以提高检索速度。对应检索采用基于比较检索方法。...

空空如也

空空如也

1 2 3 4 5 ... 20
收藏数 2,090
精华内容 836
关键字:

哈希查找速度