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  • 采用除留余数法实现哈希表的创建,任意采用一种处理冲突的方法解决冲突,计算哈希表的平均查找长度。实现以下功能:已知一组关键字(19,14,23,1,68,20,84,27,55,11,10,79),哈希函数定义为:H(key)=key MOD 13, 哈希...

    采用除留余数法实现哈希表的创建,任意采用一种处理冲突的方法解决冲突,计算哈希表的平均查找长度。实现以下功能:

    已知一组关键字(19,14,23,1,68,20,84,27,55,11,10,79),哈希函数定义为:H(key)=key MOD 13, 哈希表长为m=16。实现该哈希表的散列,并计算平均查找长度(设每个记录的查找概率相等)。

    (1)哈希表定义为定长的数组结构;

    (2)使用线性探测再散列或链地址法解决冲突;

    (3)散列完成后在屏幕上输出数组内容或链表;

    (4)输出等概率查找下的平均查找长度;

    (5)完成散列后,输入关键字完成查找操作,要分别测试查找成功与查找不成功两种情况。

    一、函数间的调用关系

    ff73ae8c9679f0b0ed29f8e24c2bc76a.png

    二、相关算法描述

    1、散列表的创建(除留余数法)算法

    准备工作:将所有散列表初始化为NULLKEY.循环一组关键字个数次,执行以下:

                    ①调用Hash()函数,除留余数法求得放入关键字地址H0

                   ②进入第一个条件判断,判断①得到的地址H0是否为NULLKEY,若单元H0为空,将关键字放入此单元,同时计数器count加一操作,统计关键字比较的次数

                   ③如果条件②不满足,说明利用散列函数得到的单元已经存在关键字,利用线性探测法找下一个散列地址Hi,通过while循环找到新单元地址,循环条件为(HT[Hi].key!=NULLKEY),每循环一次,计数器count加一

                    ④当跳出while循环,说明已经找到没有关键字的单元,可以将关键字key存入,计数器count加一

                    ⑤调用Disp()函数,循环关键字次数输入散列表在屏幕

                    ⑥通过引用传递,将计数器count的数值带回,可以计算出平均查找长度的值

    for (int i = 1;i <= 12;++i)  {    cout << "请输入第" << i << "个关键字:";    cin >> key;    H0 = Hash(key);                    //除留余数法求得插入的地址H0    if (HT[H0].key == NULLKEY)    {      HT[H0].key = key;                //若单元H0为空,将关键字放入此单元      count++;    }                          //if    else    {      int i = 1;      Hi = H0;                    //进入else,说明当前地址为H0的单元不为空      while (HT[Hi].key != NULLKEY)          //当地址Hi对应的单元为空的时候跳出循环      {        Hi = (H0 + i) % MAXSIZE;          //按照线性探测法计算下一个散列地址Hi        ++i;                    //步长+1        count++;      }      HT[Hi].key = key;                //关键字key存放到地址为Hi的单元中      count++;    }                          //else  }

    2、散列表的查找(采用线性探测法处理冲突)

    ①根据散列函s数Hah(key)计算散列地址,若单元H0为空,则所查元素不存在,若单元H0中的关键字为key,则查找成功

    按照线性探测法计算下一个散列地址Hi,若单元Hi为空,则所查元素不存在,若单元H0中的关键字为key,则查找成功

    H0 = Hash(key);                      //根据散列函数Hash(key)计算散列地址  if (HT[H0].key == NULLKEY)    return -1;                      //若单元H0为空,则所查元素不存在  else if (HT[H0].key == key)    return H0;                      //若单元H0中的关键字为key,则查找成功  else  {    for (int i = 1;i < MAXSIZE;++i)    {      Hi = (H0 + i) % MAXSIZE;            //按照线性探测法计算下一个散列地址Hi      if (HT[Hi].key == NULLKEY)        return -1;                  //若单元Hi为空,则所查元素不存在      else if (HT[Hi].key == key)        return Hi;                  //若单元H0中的关键字为key,则查找成功    }                          //for    return -1;  }

    三、完整源码

    #include#includeusing namespace std;#define MAXSIZE 16                      //定长哈希表长度#define NULLKEY 0                      //单元为空的标记typedef int KeyType;typedef int InfoType;/*哈希表的存储结构*/typedef struct{  KeyType key;                      //关键字项目  InfoType otherinfo;                    //其他数据项}HashTable[MAXSIZE];/*散列函数,求散列地址*/int Hash(KeyType key){  return key % 13;                    //除留余数法}/*初始化数组*/void Init(HashTable& HT){  for (int i = 1;i <= 12;i++)    HT[i].key=NULLKEY;                  //初始化将哈希表等长数组的所有单元置为NULLKEY  cout << "数组初始化完成" << endl;}/*散列表的创建,除留余数法*/void CreateHash(HashTable &HT,int &number){  int key,H0,Hi,count=0;  cout << "给出一组关键字:19,14,23,1,68,20,84,27,55,11,10,79" << endl;  for (int i = 1;i <= 12;++i)  {    cout << "请输入第" << i << "个关键字:";    cin >> key;    H0 = Hash(key);                    //除留余数法求得插入的地址H0    if (HT[H0].key == NULLKEY)    {      HT[H0].key = key;                //若单元H0为空,将关键字放入此单元      count++;    }                          //if    else    {      int i = 1;      Hi = H0;                    //进入else,说明当前地址为H0的单元不为空      while (HT[Hi].key != NULLKEY)          //当地址Hi对应的单元为空的时候跳出循环      {        Hi = (H0 + i) % MAXSIZE;          //按照线性探测法计算下一个散列地址Hi        ++i;                    //步长+1        count++;      }      HT[Hi].key = key;                //关键字key存放到地址为Hi的单元中      count++;    }                          //else  }  number = count;}/*散列表的查找,采用线性探测法处理冲突*/int SearchHash(HashTable HT, KeyType key){  //在散列表HT中查找关键字为key的元素,若查找成功,则返回散列表的单元标号,否则返回-1  int H0, Hi;  H0 = Hash(key);                      //根据散列函数Hash(key)计算散列地址  if (HT[H0].key == NULLKEY)    return -1;                      //若单元H0为空,则所查元素不存在  else if (HT[H0].key == key)    return H0;                      //若单元H0中的关键字为key,则查找成功  else  {    for (int i = 1;i < MAXSIZE;++i)    {      Hi = (H0 + i) % MAXSIZE;            //按照线性探测法计算下一个散列地址Hi      if (HT[Hi].key == NULLKEY)        return -1;                  //若单元Hi为空,则所查元素不存在      else if (HT[Hi].key == key)        return Hi;                  //若单元H0中的关键字为key,则查找成功    }                          //for    return -1;  }                            //else}/*在屏幕上输出数组内容*/void Disp(HashTable HT){  cout << endl << "哈希表中的内容为:";  for (int i = 1;i <= 12;i++)    cout << HT[i].key << setw(5);        //输出哈希表中的内容  cout << endl;}int main(void){  KeyType key;  int number;  HashTable HT;                        Init(HT);                        //初始化数组单元都为NULLKEY  CreateHash(HT,number);                      //创建哈希表  Disp(HT);                        //输出到屏幕上  cout << "输出等概率查找条件下的平均查找长度" << (number*1.0) / 12 << endl;  //输出等概率查找条件下的平均查找长度  do  {    cout << "请输入要查找的关键字key:";    cin >> key;                        //输入要查找的关键字    if (SearchHash(HT, key) == -1)      cout << "查找失败,关键字不存在!" << endl;      //若返回下标为-1,则查找失败    else      cout << "查找成功,其关键字在哈希表中的位置为:" << SearchHash(HT, key);//查找成功,输出其在哈希表中的地址    cout << endl;  } while (key >= 0);  return 0;}

    四、调试结果

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    展开全文
  • /为班级30个人姓名设计一个哈希表,假设姓名用汉语拼音表示。要求用除留余数法 ...2、创建哈希表,将ASCII码取余得KEY值,若未发生冲突存入哈希表 3、发生冲突调用冲突函数。进行线性探测。最后存入哈希表。
  • 哈希表算法

    2016-08-05 10:56:00
    哈希表也有一些缺点它是基于数组,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。这个问题是哈希表不可避免,即冲突现象:对不同关键字可能得到同一哈希地址。 2:特点: 哈希表是...

    1:哈希表概述:

         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。哈希表也有一些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。这个问题是哈希表不可避免的,即冲突现象:对不同的关键字可能得到同一哈希地址。 

    2:特点:

        哈希表是基于数组的,因此它的扩展性不强,当哈希表被放满数据时,性能下降,

        也没有一种简便的方法可以以任何一种顺序〔例如从小到大〕遍历表中数据项。如果需要这种能力,就只能选择其他数据结构。
        然而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。

       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。

    3:举例:

         哈希表最常见的例子是以学生学号为关键字的成绩表,1号学生的记录位置在第一条,10号学生的记录位置在第10条...
         如果我们以学生姓名为关键字,如何建立查找表,使得根据姓名可以直接找到相应记录呢?
         用上述得到的数值作为对应记录在表中的位置,得到下表:
        上面这张表即哈希表。
         如果将来要查李秋梅的成绩,可以用上述方法求出该记录所在位置:
         李秋梅:lqm 12+17+13=42 取表中第42条记录即可。
         问题:如果两个同学分别叫 刘丽 刘兰 该如何处理这两条记录?
         这个问题是哈希表不可避免的,即冲突现象:对不同的关键字可能得到同一哈希地址。
    4:哈希表构造方法:
         1:直接定址法   2:数据分析法 3:除留余数法 4:折叠法 5:平方取中法

    转载于:https://www.cnblogs.com/2714585551summer/p/5740448.html

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  • 哈希表 算法

    2013-06-01 08:50:24
    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。哈希表也有一些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。这个问题是哈希表不可避免的,...4 哈希表的查找C代码

    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。哈希表也有一些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。这个问题是哈希表不可避免的,即冲突现象:对不同的关键字可能得到同一哈希地址。

    编辑摘要

    哈希表是种数据结构,它可以提供快速的插入操作查找操作。第一次接触哈希表时,它的优点多得让人难以置信。不论哈希表中有多少数据,插入和删除(有时包括侧除)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。

    对哈希表的使用者一一人来说,这是一瞬间的事。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。

    哈希表也有一些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,所以程序虽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)。

    而且,也没有一种简便的方法可以以任何一种顺序〔例如从小到大〕遍历表数据项。如果需要这种能力,就只能选择其他数据结构。

    然而如果不需要有序遍历数据,井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。

    哈希表算法 - 哈希表的概念及作用

    一般的线性表,树中,记录在结构中的相对位置是随机的,即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的比较。这一类查找方法建立在“比较“的基础上,查找的效率依赖于查找过程中所进行的比较次数。

    理想的情况是能直接找到需要的记录,因此必须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,使每个关键字和结构中一个唯一的存储位置相对应。

    哈希表最常见的例子是以学生学号为关键字的成绩表,1号学生的记录位置在第一条,10号学生的记录位置在第10条...

    如果我们以学生姓名为关键字,如何建立查找表,使得根据姓名可以直接找到相应记录呢?

    哈希表算法哈希表算法

    用上述得到的数值作为对应记录在表中的位置,得到下表:

    哈希表算法哈希表算法

    上面这张表即哈希表。

    如果将来要查李秋梅的成绩,可以用上述方法求出该记录所在位置:

    李秋梅:lqm 12+17+13=42 取表中第42条记录即可。

    问题:如果两个同学分别叫 刘丽 刘兰 该如何处理这两条记录?

    这个问题是哈希表不可避免的,即冲突现象:对不同的关键字可能得到同一哈希地址。

    哈希表算法 - 哈希表的构造方法

    1、直接定址法

    例如:有一个从1到100岁的人口数字统计表,其中,年龄作为关键字,哈希函数取关键字自身。

               但这种方法效率不高,时间复杂度是O(1),空间复杂度是O(n),n是关键字的个数

    哈希表算法哈希表算法

    2、数字分析法

    有学生的生日数据如下:

    年.月.日

    75.10.03
    75.11.23
    76.03.02
    76.07.12
    75.04.21
    76.02.15
    ...

    经分析,第一位,第二位,第三位重复的可能性大,取这三位造成冲突的机会增加,所以尽量不取前三位,取后三位比较好。

    3、平方取中法

    取关键字平方后的中间几位为哈希地址

    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。如果一本书的编号为0-442-20586-4,则:

    哈希表算法哈希表算法

    5、除留余数法

    取关键字被某个不大于哈希表表长m的数p除后所得余数为哈希地址。

    H(key)=key MOD p (p<=m)

    6、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。通常用于关键字长度不等时采用此法。

    5、除留余数法

    取关键字被某个不大于哈希表表长m的数p除后所得余数为哈希地址。

    H(key)=key MOD p (p<=m)

    6、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。通常用于关键字长度不等时采用此法。

    5、除留余数法

    取关键字被某个不大于哈希表表长m的数p除后所得余数为哈希地址。

    H(key)=key MOD p (p<=m)

    6、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。通常用于关键字长度不等时采用此法。

    哈希表算法 - 处理冲突的方法


    哈希表算法

    如果两个同学分别叫 刘丽 刘兰,当加入刘兰时,地址24发生了冲突,我们可以以某种规律使用其它的存储位置,如果选择的一个其它位置仍有冲突,则再选下一个,直到找到没有冲突的位置。选择其它位置的方法有:

    1、开放定址法

    Hi=(H(key)+di) MOD m i=1,2,...,k(k<=m-1)

    其中m为表长,di为增量序列

    如果di值可能为1,2,3,...m-1,称线性探测再散列。

    如果di取值可能为1,-1,2,-2,4,-4,9,-9,16,-16,...k*k,-k*k(k<=m/2)

    称二次探测再散列

    如果di取值可能为伪随机数列。称伪随机探测再散列。

    例:在长度为11的哈希表中已填有关键字分别为17,60,29的记录,现有第四个记录,其关键字为38,由哈希函数得到地址为5,若用线性探测再散列,如下:

    哈希表算法哈希表算法

    2、再哈希法

    当发生冲突时,使用第二个、第三个、哈希函数计算地址,直到无冲突时。缺点:计算时间增加。

    3、链地址法

    将所有关键字为同义词的记录存储在同一线性链表中。

    哈希表算法哈希表算法

    4、建立一个公共溢出区

    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,另外设立存储空间向量OverTable[0..v]用以存储发生冲突的记录。

    哈希表算法 - 哈希表的查找C代码

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  • 6-4 创建哈希表及查找(拉链法) (10分) 实现哈希表创建及查找算法,哈希函数使用除余法,用拉链法处理冲突。 函数接口定义: void CreateHash(HashTable HT[],int n); //输入不大于mn个不为0(0表示空值)数,用...

    6-4 创建哈希表及查找(拉链法) (10分)

    实现哈希表创建及查找算法,哈希函数使用除余法,用拉链法处理冲突。

    函数接口定义:

    void CreateHash(HashTable HT[],int n); //输入不大于m的n个不为0(0表示空值)的数,用拉链法解决冲突构造散列表
    float ASL(HashTable HT[]); //计算平均查找长度
    

    其中 HT 表示哈希表, n表示记录数。

    裁判测试程序样例:

    #include<iostream>
    using namespace std;
    
    #define P 13
    
    typedef struct HashNode{
       int  key;
       struct HashNode *next; 
    }HashNode,* HashTable;
    
    void CreateHash(HashTable HT[],int n);
    float ASL(HashTable HT[]);
    
    int main()
    {
        int i,n;
        HashTable HT[P];
        for(i=0;i<P;i++)
         HT[i]=NULL;
        cin >> n;
        CreateHash(HT,n);
        cout << ASL(HT);
        return 0;
    }
    /* 请在这里填写答案 */
    

    输入样例:

    12
    19 14 23 1 68 20 84 27 55 11 10 79
    

    输出样例:

    输出拓扑序列。

    1.75 
    

    答案样例:

    void CreateHash(HashTable HT[], int n) {//创作不易,点个赞吧,新春快乐~
    	int hash_table[P];//创建一个辅助数组
    	int temp;//存放余数
    	for(int i=0; i<n; i++)
    		cin >> hash_table[i];
    	for(int i=0; i<n; i++) {
    		temp = hash_table[i] % P;//求余数
    		if(HT[temp]==NULL) {//头为空插头后面 
    			HT[temp] = (HashTable)malloc(sizeof(HashNode));
    			HashTable p = (HashTable)malloc(sizeof(HashNode));
    			p->key = hash_table[i];
    			HT[temp]->next = p;
    			p->next = NULL;
    		} else {//头不为空找到尾,查到尾后面 
    			HashTable p = (HashTable)malloc(sizeof(HashNode));
    			p = HT[temp];
    			while(p->next!=NULL) {
    				p = p->next;
    			}
    			HashTable q = (HashTable)malloc(sizeof(HashNode));
    			q->key = hash_table[i];
    			p->next = q;
    			q->next = NULL;
    		}
    	}
    }
    //计算平均查找长度
    float ASL(HashTable HT[]) {
    	double sum=0, len=0;//sum记录总步数,len记录有几个元素 
    	for(int i=0; i<P; i++) {
    		if(HT[i] == NULL)
    			continue;
    		int cnt=1;
    		HashTable p = (HashTable)malloc(sizeof(HashNode));
    		p = HT[i];
    		while(p->next!=NULL) {
    			p = p->next;
    			sum+=cnt;
    			cnt++;
    			len++;
    		}
    	}
    	return sum/len;//总步数除以元素个数也就是平均查找长度 
    }
    

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  • java数据结构和算法(哈希表)

    千次阅读 2016-10-02 11:51:06
    数据项占哈希表长的一半,或者三分之二时,哈希表的性能最好。 缺点: 基于数组,数组创建后难于扩展,某些哈希表被基本填满时性能下降的非常严重;没有一种简单的方法可以以任何一种顺序(如从小到大)遍历整个...
  • 哈希表

    2017-05-17 10:58:23
    - 哈希表是基于数组创建后难于扩展,某些哈希表被基本填满时候,性能下降严重。(要清楚存储数据量) - 没有一个简单方法可以任何一种顺序遍历表中数据项。哈希表算法-概念及作用  一般线性表,树中,记录在...
  • 哈希表的缺点:基于数组,数组创建后难于扩展。不能有序遍历哈希化把关键字转换成数组下标(哈希函数)冲突(碰撞)开放地址法线性探测// hash.java // demonstrates hash table with linear probing // to run this...
  • 姓名哈希表

    千次阅读 2020-06-13 14:53:55
    /为班级30个人的姓名设计一个哈希表,...2、创建哈希表,将ASCII码取余得KEY值,若未发生冲突存入哈希表 3、发生冲突调用冲突函数。进行线性探测。最后存入哈希表。 #define HASH_SIZE 50//哈希表的长度 #define Name_S
  • 1.1 哈希表的原理哈希表是一种数据结构,它使用哈希函数组织数据,以支持快速插入和搜索。哈希表的核心思想就是使用哈希函数将键映射到存储桶。更确切地说:当我们插入一个新的键时,哈希函数将决定该键应该分配到...
  • 目录1 概述2 例题2.1 有效字母异位词2.2 数字之和欢迎使用Markdown编辑器新改变功能快捷键合理的创建标题,有助于目录生成如何改变文本样式插入链接与图片如何插入一段漂亮代码片生成一个适合你列表创建...
  • 使用python哈希表实现英语字典算法思想哈希表哈希函数冲突源码及分析数据源码源码解析 ...我们所用到是开发定值法:构建哈希表先要创建哈希函数,常用哈希函数方法为除留余数法: H(key)=key MOD
  • 一、本节重点 ...缺点:基于数组,数据创建后难于扩展,某些哈希表被基本填满时,性能下降非常严重; 没有一种简便方法可以以任何一种顺序(从小到大)遍历表中数据项,如果需要这种能力需要其他数据结...
  • 散列表又称为哈希表(Hash Table), 是为了方便查找而生的数据结构。关于散列的表的解释,我想引用维基百科上的解释,如下所示: 散列表(Hash table,也叫哈希表),是根据键(Key)而直接访问在内存存储位置的...
  • 哈希表的概念 哈希表(Hash Table)是一种特殊的数据结构,它最大的特点就是可以快速实现查找、插入和删除。 我们知道,数组的最大特点就是:寻址容易,插入和删除困难;而链表正好相反,寻址困难,而插入和删除...
  • hash存在意义: 了解hash有助于我们了解hashmap底层原理,在1.7及之前,hashmap用数组加链表完成它底层建设。 首先我们得先有链表,然后将链表存放进专门存放链表数组中。 话不多说,直接代码吧,以...
  • 查找算法查找算法查找算法的介绍1 线性查找算法2 二分法查找算法2.1 实例分析2.2 图解分析2.3 二分查找代码2.4 课后思考题3 插值查找算法3.1 插值查找算法的原理介绍:代码实现:3.2 插值查找注意事项功能快捷键...
  • 数据结构与算法(一)哈希表(Hash Table)简单实现哈希表标准实现LeetCode思想实践: 哈希表是一种数据结构,其中数据以关联方式存储(以key, value格式)。Key或index是唯一。这种存储方式使得过后更容易找到...
  • 分布式哈希算法

    2019-12-25 09:26:33
    JDK中java.util.HashMap类就实现了一个哈希表,它特点有:①创建哈希表(HashMap)需要先指定大小,即默认创建一个能够存储多少个元素哈希表,它默认大小为16。 ②当不断地向HashMap中添加元素时,HashMap...
  • 首先我们介绍什么是链表:链表是有序列表,有如下几个特征:(1)链表是以结点方式来存储,是链式存储(2)每个结点都包括data域,用来存放数据,next域指向下一个结点(3)链表各个结点不一定桉顺序连续存储(4)链表...

空空如也

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创建哈希表的算法