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哈希表的概念(散列表)

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一、基本概念

散列表特点 :
数据元素的关键字与存储地址直接相关

通过哈希函数建立“关键字”与“存储地址”的联系

若不同的关键字通过散列函数映射到同一个值,则称它们为 “同义词”
通过散列函数确定的位置已经存放了其他元素,则称这种情况为 “冲突”


二、常见散列函数

  1. 除留取余法—H(key)=key%p
    表长为m,取不大于m但最接近或等于m的质数
  2. 直接定址法—H(key)=a*key+b
    适合 关键字分布基本连续 的情况
  3. 数字分析法—选取数码分布较为均匀的若干位作为散列地址

    4.平方取中法—取关键字的平方值的中间几位作为散列地址

散列查找是典型的 “用空间换时间” 的算法,只要散列函数设计的合理,则散列表越长,冲突的概率越低。

三、处理冲突的方法

1.拉链法

用拉链法处理“冲突”:把所有“同义词”存储在一个链表

2.开放定址法

空地址既对同义词开放,又向非同义词开放。其数学递推公式为
H i = ( H ( k e y ) + d i ) % m H_i=(H(key)+d_i)\%m Hi=(H(key)+di)%m
其中 i ∈ [ 0 , m − 1 ] i\in[0,m-1] i[0,m1],m表示散列表表长, d i d_i di为增量序列;H(key)表示初始地址;i理解为“第i次发生冲突”

(1) 线性探测法

d i = 0 , 1 , 2 , . . . , m − 1 d_i=0,1,2,...,m-1 di=0,1,2,...,m1

1存储操作
即发生冲突时,每次往后探测一个单元(向后挪1单元)。若为空,放入,若发生冲突,则接着挪

【易错点】
H ( k e y ) = k e y % p H(key)=key\%p H(key)=key%p
H i = ( H ( k e y ) + d i ) % m H_i=(H(key)+d_i)\%m Hi=(H(key)+di)%m
m和p不一定相等
例如:

n=13;p为不大于n且与n互质的数,为13
m为表长为16
H ( 25 ) = 25 % 13 = 12 H(25)=25\%13=12 H(25)=25%13=12
H 1 = ( 12 + 1 ) % 16 = 13 H_1=(12+1)\%16=13 H1=(12+1)%16=13

查找操作与存储操作类同。当查找到第一个空位,仍未找到,则查找失败。(例如查找21,从位置8开始查找,直到位置13,仍未找到。查找失败)

缺点:

(2) 平方探测法

d i = 0 , 1 , 2 , . . . , m − 1 d_i=0,1,2,...,m-1 di=0,1,2,...,m1

存储操作
即发生冲突时,每次往后探测一个单元(向后挪1单元)。若为空,放入,若发生冲突,则接着挪

查找操作与存储操作类同

(3) 伪随机序列法

d i = 0 , 1 , 2 , . . . , m − 1 d_i=0,1,2,...,m-1 di=0,1,2,...,m1

  • 存储方式
    即发生冲突时,每次往后探测一个单元(向后挪1单元)。若为空,放入,若发生冲突,则接着挪
  • 查找方式

转载:https://blog.csdn.net/Dys_debug/article/details/128835725
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