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  • 哈希原理

    2013-04-02 00:52:18
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     设想一下,你有一个包含约一千条记录的数据文件,比如一个小企业的客户记录,还有一个程序,它把记录读到内存中进行处理。每个记录包含一个唯一的五位数的客户ID号、客户名字、地址、帐户结余等等。假设记录不是按客户ID号顺序分类的,所以,如果程序要将客户ID号作为“key” 来查找一个特殊的客户记录,唯一的查找方法就是连续地搜索每个记录。有时侯,它会很快找到你需要的记录;但有时侯,在程序找到你需要的记录前,它几乎已搜索到了最后一条记录。如果要在1,000条记录中搜索,那么查找任何一条记录都需要程序平均查核500.5 ((1000 + 1 )/2)条记录。如果你常需要查找数据,你应该需要一个更快的方法来找到一条记录。

            一种加快搜索的方法就是把记录分成几段,这样,你就不用搜索一个很大的列表了,而是搜索几个短的列表。对于我们数字式的客户ID号,你可以建10个列表,以0开头的ID号组成一个列表,以1开头的ID号组成一个列表,依此类推。那么要查找客户ID号38016,你只需要搜索以3开头的列表就行了。如果有1,000条记录,每个列表的平均长度为100(1,000条记录被分成10个列表),那么搜索一条记录的平均比较次数就降到了约50。 
    当然,如果约十分之一的客户号是以0开头的,另外十分之一是以1开头的,等等,那么这种方法会很适合。如果90%的客户号以0开头,那么那个列表就会有900条记录,每次查找平均需要进行450次比较。另外,程序需要执行的搜索有90%都是针对以0开头的号码的。因此,平均比较数就大大超过简单数学运算的范围了。 
       如果我们可以按这样一种方式在我们的列表中分配记录,情况就会好一些,即每个列表约有相同条目的记录,而不管键值中数字的分布。我们需要一种方法能够把客户号码混合到一起并更好地分布结果。例如,我们可以取号码中的每位数,乘以某个大的数(随着数字位置的不同而不同), 然后将结果相加产生一个总数,把这个数除以10,并将余数作为索引值(index)(除数相同的分到一组)。当读入记录时,程序在客户号码上运行这个哈希(hash) 函数来确定记录属于哪个列表。当用户需要查询时,将同一个哈希函数作为一个“key”用于客户号码,这样就可以搜索正确的列表了。 像这样的一个数据结构就称为一个哈希表(hashtable)。 
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  • 大话数据结构 程杰

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千分表的读数方法