哈希表查找的设计
哈希表查找方法原理
哈希表查找方法原理哈希表查找方法什么是哈希表•哈希表是一种常见的数据结构,也被称为散列表。
•它可以提供快速的插入、删除和查找操作,时间复杂度在平均情况下为O(1)。
•哈希表由数组组成,每个数组元素称为桶(bucket)。
•存储数据时,通过哈希函数将数据映射到对应的桶中。
哈希函数的作用•哈希函数是哈希表的核心部分,它将数据转换为哈希值。
•哈希函数应该具备以下特点:–易于计算:计算哈希值的时间复杂度应尽量低。
–均匀分布:哈希函数应能将数据均匀地映射到不同的桶中,以避免桶的过度填充或者空闲。
–独特性:不同的输入应该得到不同的哈希值,以尽量减少冲突。
哈希冲突及解决方法•哈希冲突指两个或多个数据被哈希函数映射到同一个桶的情况。
•常见的解决哈希冲突的方法有以下几种:–链地址法(Chaining):将相同哈希值的数据存储在同一个桶中,通过链表等数据结构来解决冲突。
–开放地址法(Open Addressing):当发生冲突时,通过特定的规则找到下一个可用的桶来存储冲突的数据,如线性探测、二次探测等。
–再哈希法(Rehashing):当发生冲突时,使用另一个哈希函数重新计算哈希值,并将数据存储到新的桶中。
哈希表的查找方法•哈希表的查找方法分为两步:1.根据哈希函数计算数据的哈希值,并得到对应的桶。
2.在桶中查找目标数据,如果找到则返回,否则表示数据不存在。
哈希表的查找性能•在理想情况下,哈希表的查找时间复杂度为O(1)。
•然而,由于哈希冲突的存在,查找时间可能会稍微增加。
•如果哈希函数设计得不好,导致冲突较多,可能会使查找时间复杂度接近O(n)。
•因此,选择合适的哈希函数和解决冲突的方法对于提高哈希表的查找性能非常重要。
总结•哈希表是一种高效的数据结构,适用于快速插入、删除和查找操作的场景。
•哈希函数的设计和解决冲突的方法直接影响哈希表的性能。
•在实际应用中,需要根据数据特点选择合适的哈希函数和解决冲突的方法,以提高哈希表的查找性能。
哈希表查找成功和不成功的算法
哈希表查找不成功怎么计算?解答:先建好表,然后可以算出每个位置不成功时的比较次数之和,再除以表空间个数!例如:散列函数为hash(x)=x MOD 13,用线性探测,建立了哈希表之后,如何求查找不成功时的平均查找长度!?地址:0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12数据: 39 1228154244 625-- 36- 38成功次数: 1 3 1 2 2 1 191 1不成功次数:98 7 65 4 3 2 1 1 2 110查找成功时的平均查找长度:ASL=(1+3+1+2+2+1+1+9+1+1)/10 =2.2查找不成功时的平均查找长度:ASL=(9+8+7+6+5+4+3+2+1+1+2+1+10)/13=4.54说明:第n个位置不成功时的比较次数为,第n个位置到第1个没有数据位置的距离。
至少要查询多少次才能确认没有这个值。
(1)查询hash(x)=0,至少要查询9次遇到表值为空的时候,才能确认查询失败。
(2)查询hash(x)=1,至少要查询8次遇到表值为空的时候,才能确认查询失败。
(3)查询hash(x)=2,至少要查询7次遇到表值为空的时候,才能确认查询失败。
(4)查询hash(x)=3,至少要查询6次遇到表值为空的时候,才能确认查询失败。
(5)查询hash(x)=4,至少要查询5次遇到表值为空的时候,才能确认查询失败。
(6)查询hash(x)=5,至少要查询4次遇到表值为空的时候,才能确认查询失败。
(7)查询hash(x)=6,至少要查询3次遇到表值为空的时候,才能确认查询失败。
(8)查询hash(x)=7,至少要查询2次遇到表值为空的时候,才能确认查询失败。
(9)查询hash(x)=8,至少要查询1次遇到表值为空的时候,才能确认查询失败。
(10)查询hash(x)=9,至少要查询1次遇到表值为空的时候,才能确认查询失败。
(11)查询hash(x)=10,至少要查询2次遇到表值为空的时候,才能确认查询失败。
hashtable底层原理
hashtable底层原理Hashtable底层原理Hashtable是一种常见的数据结构,它可以快速地进行数据的查找和插入操作。
在Java中,Hashtable是一个非常常用的类,它的底层实现是基于哈希表的。
本文将从哈希表的基本原理、哈希函数的设计、哈希冲突的处理以及Hashtable的实现等方面来介绍Hashtable的底层原理。
一、哈希表的基本原理哈希表是一种基于数组的数据结构,它通过哈希函数将数据映射到数组的某个位置上。
哈希函数的设计是哈希表的关键,它决定了数据在数组中的位置。
哈希表的基本操作包括插入、查找和删除。
插入操作将数据插入到哈希表中,查找操作根据关键字查找数据,删除操作将数据从哈希表中删除。
二、哈希函数的设计哈希函数的设计是哈希表的关键,它决定了数据在数组中的位置。
哈希函数的设计需要满足以下几个条件:1. 映射范围:哈希函数需要将数据映射到数组的某个位置上,因此哈希函数的返回值需要在数组的范围内。
2. 均匀性:哈希函数需要将数据均匀地映射到数组的各个位置上,这样可以避免哈希冲突的发生。
3. 碰撞概率:哈希函数需要尽可能地减少哈希冲突的发生,这样可以提高哈希表的效率。
常见的哈希函数包括直接寻址法、除留余数法、数字分析法、平方取中法、折叠法等。
三、哈希冲突的处理哈希冲突是指不同的数据经过哈希函数映射到数组的同一个位置上。
哈希冲突的发生是不可避免的,因此需要采取一些方法来处理哈希冲突。
常见的哈希冲突处理方法包括开放地址法和链地址法。
开放地址法是指当哈希冲突发生时,继续寻找数组中的下一个空位置,直到找到为止。
链地址法是指将哈希冲突的数据存储在链表中,每个数组位置上存储一个链表头指针,指向链表的第一个节点。
四、Hashtable的实现Hashtable是Java中的一个非常常用的类,它的底层实现是基于哈希表的。
Hashtable的实现采用了链地址法来处理哈希冲突。
当哈希冲突发生时,将数据存储在链表中,每个数组位置上存储一个链表头指针,指向链表的第一个节点。
哈希查找的时间复杂度
哈希查找的时间复杂度哈希查找(Hash Search)是一种常用的快速查找算法,通过将数据存储在哈希表中,可以快速地定位到需要查找的元素。
在哈希查找中,关键字的哈希值将决定其在哈希表中的位置,从而实现了快速查找的目的。
本文将探讨哈希查找算法的时间复杂度及其影响因素。
一、哈希查找算法概述哈希查找算法主要分为两个步骤:哈希函数的构造和哈希冲突的处理。
具体步骤如下:1. 哈希函数的构造:根据待查找的关键字的特点,设计一个哈希函数,将关键字映射为哈希值,并将其存储在哈希表中。
2. 哈希冲突的处理:由于哈希函数的映射可能存在冲突(即不同的关键字可能映射到相同的哈希值),需要设计一种冲突解决方法,如开放地址法、链地址法等。
二、哈希查找的时间复杂度分析在理想情况下,哈希查找的时间复杂度为O(1),即常数时间。
这是因为通过哈希函数,可以直接计算得到待查找元素在哈希表中的位置,不需要遍历整个表格,从而实现了快速查找。
然而,在实际应用中,哈希函数的设计和哈希冲突的处理可能会影响查找效率。
如果哈希函数设计得不好,或者哈希表的装载因子过高,会导致哈希冲突的发生频率增加,从而影响查找性能。
三、影响哈希查找时间复杂度的因素1. 哈希函数的设计:好的哈希函数应该能够将关键字均匀地映射到哈希表的各个位置,从而降低哈希冲突的概率。
常用的哈希函数包括除留余数法、平方取中法等。
2. 哈希表的装载因子:装载因子是指哈希表中已存储元素个数与哈希表总大小的比值。
装载因子过高会增加哈希冲突的概率,从而降低查找性能。
通常情况下,装载因子的取值应控制在0.7以下。
3. 哈希冲突的处理方法:常见的哈希冲突解决方法有开放地址法和链地址法。
开放地址法通过线性探测、二次探测等方式寻找下一个可用位置,链地址法则使用链表或其他数据结构存储具有相同哈希值的关键字。
四、总结哈希查找是一种高效的查找算法,可以在常数时间内完成查找操作。
然而,其性能受到哈希函数的设计、哈希表的装载因子和哈希冲突的处理方式的影响。
哈希表——线性探测法、链地址法、查找成功、查找不成功的平均长度
哈希表——线性探测法、链地址法、查找成功、查找不成功的平均长度⼀、哈希表1、概念哈希表(Hash Table)也叫散列表,是根据关键码值(Key Value)⽽直接进⾏访问的数据结构。
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,以加快查找的速度。
这个映射函数就做散列函数,存放记录的数组叫做散列表。
2、散列存储的基本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)计算出函数值,以该函数值作为⼀块连续存储空间的的单元地址,将该元素存储到函数值对应的单元中。
3、哈希表查找的时间复杂度哈希表存储的是键值对,其查找的时间复杂度与元素数量多少⽆关,哈希表在查找元素时是通过计算哈希码值来定位元素的位置从⽽直接访问元素的,因此,哈希表查找的时间复杂度为O(1)。
⼆、常⽤的哈希函数1. 直接寻址法取关键字或者关键字的某个线性函数值作为哈希地址,即H(Key)=Key或者H(Key)=a*Key+b(a,b为整数),这种散列函数也叫做⾃⾝函数.如果H(Key)的哈希地址上已经有值了,那么就往下⼀个位置找,知道找到H(Key)的位置没有值了就把元素放进去.2. 数字分析法分析⼀组数据,⽐如⼀组员⼯的出⽣年⽉,这时我们发现出⽣年⽉的前⼏位数字⼀般都相同,因此,出现冲突的概率就会很⼤,但是我们发现年⽉⽇的后⼏位表⽰⽉份和具体⽇期的数字差别很⼤,如果利⽤后⾯的⼏位数字来构造散列地址,则冲突的⼏率则会明显降低.因此数字分析法就是找出数字的规律,尽可能利⽤这些数据来构造冲突⼏率较低的散列地址.3. 平⽅取中法取关键字平⽅后的中间⼏位作为散列地址.⼀个数的平⽅值的中间⼏位和数的每⼀位都有关。
因此,有平⽅取中法得到的哈希地址同关键字的每⼀位都有关,是的哈希地址具有较好的分散性。
该⽅法适⽤于关键字中的每⼀位取值都不够分散或者较分散的位数⼩于哈希地址所需要的位数的情况。
4. 折叠法折叠法即将关键字分割成位数相同的⼏部分,最后⼀部分位数可以不同,然后取这⼏部分的叠加和(注意:叠加和时去除进位)作为散列地址.数位叠加可以有移位叠加和间界叠加两种⽅法.移位叠加是将分割后的每⼀部分的最低位对齐,然后相加;间界叠加是从⼀端向另⼀端沿分割界来回折叠,然后对齐相加.5. 随机数法选择⼀个随机数,去关键字的随机值作为散列地址,通常⽤于关键字长度不同的场合.6. 除留余数法取关键字被某个不⼤于散列表表长m的数p除后所得的余数为散列地址.即H(Key)=Key MOD p,p<=m.不仅可以对关键字直接取模,也可在折叠、平⽅取中等运算之后取模。
数据结构课程设计报告——哈希表实现电话号码查询
数据结构课程设计报告一、需求分析1问题描述:根据需要设计出合理的Hash函数,并由此建立相应的Hash表。
要求:1)每个电话用户信息包括(姓名,电话,住址)信息。
2)可以使用姓名与地址查找相应的用户信息。
3)使用Hash表实现。
使用开放定址法解决冲突。
2 基本要求:1)记录每个用户的姓名、地址和电话。
2)从键盘输入,以姓名和地址为关键字分别建立Hash表。
3)用开放地址法解决冲突。
4)分别按姓名和地址查找并显示电话号码。
二、概要设计三、详细设计typedef struct //定义结构Hash表{定义Hash表内的所有成员}HashTable[MaxSize];int Key(char x[])//关键字转换为数值{求字符数组x每个字符对应的asc值的绝对值之和,并返回最后结果}void CreateHT(HashTable ha)//创建Hash表{创建Hash表,并初始化它}void InsertHTna(HashTable ha,int &n,KeyType k,int d) //按姓名插入{以姓名为关键字,调用关键字转换函数将对应的电话号码存储到相应的存储空间。
若该位置已经被存储,则向后移一位(当移到最后一位,就移到头部继续)。
若还有冲突重复上一步。
当所有空间都查过一遍,发现没有空位,则输出“没有存储空间”。
}void InsertHTadd(HashTable ha,int &n,KeyType k,int d)//按地址插入{以地址为关键字,调用关键字转换函数将对应的电话号码存储到相应的存储空间。
若该位置已经被存储,则向后移一位(当移到最后一位,就移到头部继续)。
若还有冲突重复上一步。
当所有空间都查过一遍,发现没有空位,则输出“没有存储空间”。
}void InserHT(HashTable ha)//Hash表插入{输入用户姓名、地址和电话,分别调用按姓名插入和按地址插入函数进行插入。
c实现的hash表-概述说明以及解释
c实现的hash表-概述说明以及解释1.引言1.1 概述在计算机科学中,哈希表(Hash Table),又被称为散列表,是一种常用的数据结构。
它能够以常数时间复杂度(O(1))来实现插入、删除和查找等操作,因此具有高效的特性。
哈希表通过哈希函数将键(key)映射到一个固定大小的数组(通常称为哈希表)。
通过这种映射关系,我们可以在数组中快速访问到对应的值(value)。
常见的应用场景包括缓存系统、数据库索引、编译器符号表等。
相对于其他数据结构,哈希表具有以下优点:1. 高效的插入、删除和查找操作:哈希表在插入、删除和查找数据时以常数时间复杂度进行操作,无论数据量大小,都能快速地完成操作。
2. 高效的存储和检索:通过哈希函数的映射关系,哈希表能够将键值对存储在数组中,可以通过键快速地找到对应的值。
3. 空间效率高:哈希表通过哈希函数将键映射到数组下标,能够充分利用存储空间,避免冗余的存储。
然而,哈希表也存在一些局限性:1. 冲突问题:由于哈希函数的映射关系是将多个键映射到同一个数组下标上,可能会导致冲突。
解决冲突问题的常见方法包括链地址法(Chaining)和开放定址法(Open Addressing)等。
2. 内存消耗:由于哈希表需要维护额外的空间来存储映射关系,所以相比于其他数据结构来说,可能会占用较多的内存。
本篇长文将重点介绍C语言实现哈希表的方法。
我们将首先讨论哈希表的定义和实现原理,然后详细介绍在C语言中如何实现一个高效的哈希表。
最后,我们将总结哈希表的优势,对比其他数据结构,并展望哈希表在未来的发展前景。
通过本文的学习,读者将能够深入理解哈希表的底层实现原理,并学会如何在C语言中利用哈希表解决实际问题。
1.2 文章结构本文将围绕C语言实现的hash表展开讨论,并按照以下结构进行组织。
引言部分将对hash表进行概述,介绍hash表的基本概念、作用以及其在实际应用中的重要性。
同时,引言部分还会阐述本文的目的,即通过C语言实现的hash表,来探讨其实现原理、方法以及与其他数据结构的对比。
pit表查找算法
pit表查找算法
PIT(Programming Interpreter Table)查找算法是一种基于哈希表的查找算法,用于在程序中快速查找符号表。
PIT查找算法的基本思想是将符号表中的每个符号映射到一个哈希值,然后使用该哈希值作为索引在哈希表中查找对应的符号。
PIT查找算法的步骤如下:
1. 计算符号的哈希值:将符号作为输入,计算其哈希值。
哈希函数应该将符号映射到一个唯一的整数。
2. 查找符号:使用计算出的哈希值作为索引,在哈希表中查找对应的符号。
如果找到了符号,则返回该符号。
如果没找到,则说明该符号不存在于符号表中。
3. 处理哈希冲突:由于哈希函数可能将不同的符号映射到相同的哈希值,因此可能会出现哈希冲突。
为了解决哈希冲突,可以使用链地址法或开放地址法。
链地址法是将具有相同哈希值的符号链接到一个链表中。
开放地址法是在发生冲突时重新计算哈希值,直到找到一个可用的位置。
4. 插入符号:如果需要在符号表中插入一个新符号,首先计算该符号的哈希值,然后使用相应的处理哈希冲突的方法在哈希表中插入该符号。
PIT查找算法的时间复杂度为O(1),即平均情况下可以在常数时间内完成查找操作。
这是因为哈希表的大小是固定的,并且每个符号的哈希值是唯一的,因此可以在常数时间内完成查找操作。
但是,如果哈希函数设计不当或数据分布不均匀,可能会导致哈希冲突过多,从而影响查找效率。
哈希函数的设计原则和优化策略
哈希函数的设计原则和优化策略哈希函数是计算机科学中常用的一种算法,用于将任意长度的输入数据映射为固定长度的哈希值。
在很多应用中,哈希函数起到了至关重要的作用,例如数据加密、数据验证和数据索引等。
本文将探讨哈希函数的设计原则和优化策略。
一、哈希函数的设计原则1. 低冲突率:哈希函数应该尽量减少冲突的发生,即不同的输入应该产生不同的哈希值,这样可以最大程度地减少数据的碰撞,提高数据的查询速度。
2. 高效计算:哈希函数的计算应该尽可能地高效,即输入数据较小的改动也不应该造成计算复杂度的显著增加,提高处理速度和效率。
3. 均匀分布:哈希函数应该尽可能地将不同的输入数据均匀地映射到哈希值空间中,避免出现过多的热点数据。
4. 确定性:相同的输入应该始终产生相同的哈希值,这样可以实现数据的可持久化和一致性校验。
二、优化策略1. 良好的散列函数选择:选择一个合适的散列函数可以有效地提高哈希函数的性能。
通常,散列函数应该具备高效计算、低碰撞率和均匀分布等特点。
2. 哈希冲突解决策略:即使选择了好的散列函数,冲突仍然会发生。
为了避免冲突对哈希函数性能的影响,可以采用开散列(开放寻址法)和闭散列(链式寻址法)等策略。
- 开散列:当发生哈希冲突时,将冲突的键值对放到散列表中的其他位置。
开散列的方法有线性探测法、平方探测法和双重散列法等。
- 闭散列:当发生哈希冲突时,将冲突的键值对存储在同一个位置,使用链表或者其他数据结构来解决冲突问题。
3. 动态调整哈希表大小:为了提高哈希表的性能,可以根据数据量的变化来动态调整哈希表的大小。
当负载因子超过某个阈值时,可以进行扩容操作,减少哈希冲突的概率,提高查询效率。
4. 优化哈希函数参数:某些哈希函数需要选择一些参数来调节性能。
通过调整这些参数,可以改善哈希函数的散列效果,减少冲突率。
总结:哈希函数的设计原则和优化策略对于提高数据的查询效率和数据的一致性至关重要。
通过选择合适的散列函数、冲突解决策略以及动态调整哈希表大小等方法,可以有效地提高哈希函数的性能和应用的效果。
哈希表的设计与实现
合肥学院计算机科学与技术系课程设计报告2007~2008学年第2学期课程数据结构与算法课程设计名称哈希表的设计与实现学生姓名学号0604011026专业班级06 计科 (1)指导教师2008年9月一、课程设计题目:(哈希表的设计与实现的问题)设计哈希表实现电话号码查询系统。
设计程序完成以下要求:( 1)设每个记录有下列数据项:电话号码、用户名、地址;(2)从键盘输入各记录,分别以电话号码和用户名为关键字建立哈希表;( 3)采用再哈希法解决冲突;(4)查找并显示给定电话号码的记录;(5)查找并显示给定用户的记录。
二、问题分析和任务定义1、问题分析要完成如下要求:设计哈希表实现电话号码查询系统。
实现本程序需要解决以下几个问题:(1)如何设计一个结点使该结点包括电话号码、用户名、地址。
(2)如何分别以电话号码和用户名为关键字建立哈希表。
(3)如何利用再哈希法解决冲突。
(4)如何实现用哈希法查找并显示给定电话号码的记录。
(5)如何查找并显示给定用户的记录。
2、任务定义由问题分析知,本设计主要要求分别以电话号码和用户名为关键字建立哈希表,并实现查找功能。
所以本设计的核心问题是如何解决散列的问题,亦即设计一个良好的哈希表。
由于结点的个数无法确认,并且如果采用线性探测法散列算法,删除结点会引起“信息丢失”的问题。
所以采用链地址法散列算法。
采用链地址法,当出现同义词冲突时,使用链表结构把同义词链接在一起,即同义词的存储地址不是散列表中其他的空地址。
首先,解决的是定义链表结点,在链地址法中,每个结点对应一个链表结点,它由三个域组成,而由于该程序需要分别用电话号码和用户名为关键字建立哈希表,所以该链表结点它是由四个域组成.name[8]、num[11]和address[20]都是char浮点型,输入输出都只能是浮点型的。
采用链地址法,其中的所有同义词构成一个单链表,再由一个表头结点指向这个单链表的第一个结点。
这些表头结点组成一个一维数组,即哈希表。
数据结构.第9章.查找.4.哈希表
§9.3 哈希表
开放地址法
例:关键码集为 {47,7,29,11,16,92,22,8,3}, 设:哈希表表长为m=11; 哈希函数为Hash(key)=key mod 11; 拟用线性探测法处理冲突。建哈希表: 0 1
11 22
2
3
4
5
6
3
7
7
8
29
9
8
10
47 92 16
§9.3 哈希表
开放地址法
选用关键字的某几位组合成哈希地址。
选用原则应当是:各种符号在该位上出现的频率大致
相同。
适于关键字位数比哈希地址位数大,且可能出现的关 键字事先知道的情况。
§9.3 哈希表
数字分析法
例:有一组(例如80个)关键码,其样式如下: 讨论: 3 4 7 0 5 2 4 ① 第1、2位均是“3和4”,第3位也只有 3 4 9 1 4 8 7 3 4 8 2 6 9 6 “ 7、8、9”,因此,这几位不能用,余 3 4 8 5 2 7 0 下四位分布较均匀,可作为哈希地址选用。 3 4 8 6 3 0 5 ② 若哈希地址取两位(因元素仅80个), 3 4 9 8 0 5 8 则可取这四位中的任意两位组合成哈希地 3 4 7 9 6 7 1 址,也可以取其中两位与其它两位叠加求 3 4 7 3 9 1 9 和后,取低两位作哈希地址。 位号:① ② ③ ④ ⑤ ⑥ ⑦
拟用二次探测法处理冲突。建哈希表如下: Hi = ( H(K)+di ) mod m 其中di =12, -12, 22,-22,…, j2, -j2 ( j≤m/2)。
0 1
11 22
2
3
3
4
5
6
7
数据结构 第9章 查找4-哈希表
7、随机数法 Hash(key) = random ( key ) (random为伪随机函数)
适用于:关键字长度不等的情况。造表和查找都很方便。
小结:构造哈希函数的原则:
① ② ③ ④ ⑤ 执行速度(即计算哈希函数所需时间); 关键字的长度; 哈希表的大小; 关键字的分布情况; 查找频率。
三、冲突处理方法
14 H(14)=14%7=0
6个元素用7个 地址应该足够!
1
2
23 9
3
4
39 25 11
5
6
H(25)=25%7=4 H(11)=11%7=4
有冲突!
在哈希查找方法中,冲突是不可能避免的,只能 尽可能减少。
所以,哈希方法必须解决以下两个问题:
1)构造好的哈希函数
(a)所选函数尽可能简单,以便提高转换速度; (b)所选函数对关键码计算出的地址,应在哈希地址集中 大致均匀分布,以减少空间浪费。
讨论:如何进行散列查找?
根据存储时用到的散列函数H(k)表达式,迅即可查到结果! 例如,查找key=9,则访问H(9)=9号地址,若内容为9则成功; 若查不到,应当设法返回一个特殊值,例如空指针或空记录。
缺点:空间效率低!
若干术语
哈希方法 (杂凑法)
选取某个函数,依该函数按关键字计算元素的存储位置, 并按此存放;查找时,由同一个函数对给定值k计算地址, 将k与地址单元中元素关键码进行比较,确定查找是否成 功。
3. 乘余取整法
4. 数字分析法
5. 平方取中法
常用的哈希函数构造方法有:
6. 折叠法
7. 随机数法
1、直接定址法
(a、b为常数) 优点:以关键码key的某个线性函数值为哈希地址, 不会产生冲突. 缺点:要占用连续地址空间,空间效率低。
c++的hash表使用方法
c++的hash表使用方法(原创版3篇)目录(篇1)1.C++中 Hash 表的定义与初始化2.Hash 表的插入操作3.Hash 表的查找操作4.Hash 表的删除操作5.示例代码正文(篇1)C++的 Hash 表是一种基于数组实现的数据结构,通过哈希函数将键映射到数组的一个位置,从而实现快速插入、查找和删除操作。
哈希表在编程中应用广泛,例如在字典、集合等数据结构中都有它的身影。
接下来,我们将详细介绍 C++中 Hash 表的使用方法。
1.Hash 表的定义与初始化在 C++中,可以使用数组来定义一个 Hash 表。
首先,需要定义一个哈希函数,用于计算数组下标。
然后,根据哈希函数计算数组大小,并初始化一个数组。
```cpp#include <iostream>#include <cmath>using namespace std;// 哈希函数int hash(int key, int size) {return key % size;}// 初始化 Hash 表void initHash(int* hashTable, int size) {for (int i = 0; i < size; i++) {hashTable[i] = -1;}}```2.Hash 表的插入操作插入操作是 Hash 表的核心操作之一。
在插入元素时,首先计算元素对应的数组下标,然后判断该位置是否为空。
如果为空,则将元素值赋给该位置;如果不为空,说明发生了哈希冲突,需要进行处理。
常见的处理方法有开放寻址法和链地址法。
```cpp// 插入元素void insertHash(int* hashTable, int size, int key, int value) {int index = hash(key, size);if (hashTable[index] == -1) {hashTable[index] = value;} else {// 哈希冲突处理cout << "Hash 冲突,插入失败!" << endl;}}```3.Hash 表的查找操作查找操作是另一个常用的操作。
c语言hashmap 查找方法
c语言hashmap 查找方法
在C语言中,实现哈希表(hashmap)的查找方法通常需要经历
以下步骤:
1. 哈希函数设计,首先,你需要设计一个哈希函数,它能够将
输入的键(key)映射到哈希表中的一个位置。
一个好的哈希函数应
该能够尽可能地均匀地将键映射到不同的位置,以减少冲突的发生。
2. 冲突处理,由于哈希函数的映射可能会导致不同的键映射到
同一个位置,因此需要一种方法来处理这种冲突。
常见的冲突处理
方法包括链地址法和开放寻址法。
在C语言中,你需要根据具体情
况选择合适的冲突处理方法,并实现相应的逻辑。
3. 查找操作:一旦哈希表中的数据经过哈希函数映射并存储起来,你就可以通过键来查找对应的数值。
在C语言中,通常可以通
过以下步骤来实现查找操作:
使用哈希函数计算键对应的哈希值。
根据哈希值找到对应的存储位置。
如果使用链地址法,需要遍历对应位置的链表来查找键;如果使用开放寻址法,需要根据特定的规则来寻找下一个位置,直到找到对应的键或者确定该键不存在。
4. 错误处理,在实现查找方法时,需要考虑键可能不存在的情况,因此需要实现相应的错误处理逻辑,以便在查找失败时能够返回适当的错误信息或者值。
总的来说,实现C语言中哈希表的查找方法需要考虑哈希函数设计、冲突处理、具体的查找逻辑以及错误处理。
这些步骤需要根据具体的应用场景和数据特点来进行合理的设计和实现。
希望这些信息能够帮助到你理解C语言中哈希表的查找方法。
哈希表实现方法
哈希表实现方法
《哈希表实现方法》
哈希表是一种常用的数据结构,用于存储键值对,并且具有快速查找的特性。
在实际应用中,我们可以通过多种方法来实现哈希表,以下是几种常见的哈希表实现方法。
1. 直接寻址表
直接寻址表是一种最简单的哈希表实现方法,其核心思想是利用数组来存储键值对。
对于给定的键,通过一个哈希函数计算出相应的索引,然后将键值对存储在相应的位置。
这种方法的优点是简单易懂,但缺点是需要大量的内存空间。
2. 拉链法
拉链法是一种常用的哈希表实现方法,其核心思想是将哈希表的每个槽(slot)都连接一个链表。
当发生哈希冲突时,即多个键映射到同一个槽上时,将其存储在链表中。
这种方法的优点是能够很好地处理哈希冲突,但缺点是在大量数据情况下,链表长度可能会变得很长,导致查找效率变低。
3. 开放寻址法
开放寻址法是另一种常见的哈希表实现方法,其核心思想是当发生哈希冲突时,找到另一个空槽来存储键值对,而不是用链表来解决冲突。
具体的开放寻址方法包括线性探测、二次探测和双重哈希法等。
这种方法的优点是能够很好地处理哈希冲突,并且不需要额外的空间来存储链表,但缺点是可能会导致聚集现象,即一些槽会被频繁地访问。
以上是几种常见的哈希表实现方法,每种方法都有其特点和适用场景。
在实际应用中,我们可以根据具体的需求来选择合适的哈希表实现方法。
哈希表平均查找长度
哈希表平均查找长度一、概念解释哈希表(Hash Table)是一种数据结构,它通过哈希函数将键映射到表中的位置来访问记录,以加快查找的速度。
平均查找长度(Average Search Length,ASL)是指查找一个元素所需的平均比较次数。
二、哈希表的构成哈希表由两个部分组成:哈希函数和存储空间。
哈希函数将关键字转换为一个索引值,这个索引值对应着存储空间中的一个位置。
存储空间可以使用数组实现,每个位置称为桶(Bucket),每个桶可以存放一个或多个元素。
三、哈希函数的设计好的哈希函数应该满足以下几点要求:1. 映射范围广泛:能够将输入域中的所有关键字映射到不同的桶中。
2. 散列均匀:能够使得所有桶中元素分布趋于均匀。
3. 计算速度快:计算哈希值应该尽可能地快。
常见的哈希函数有以下几种:1. 直接寻址法:直接使用关键字作为索引值。
2. 数字分析法:利用关键字中各位数字分布不均匀的特点进行计算。
3. 平方取中法:将关键字平方后取中间几位作为索引值。
4. 折叠法:将关键字分割成若干部分,然后将这些部分相加得到索引5. 除留余数法:用关键字除以一个不大于哈希表长度的数,取余数作为索引值。
四、哈希表的查找哈希表的查找过程包括两个步骤:1. 计算关键字的哈希值,得到对应的桶号。
2. 在对应的桶中查找目标元素。
如果桶中有多个元素,则需要进行线性探测或者拉链法来解决冲突。
线性探测是指如果当前位置已经被占用,则继续向下探测直到找到一个空闲位置。
拉链法是指在每个桶中维护一个链表,所有哈希值相同的元素都放在这个链表中。
五、哈希表平均查找长度的计算平均查找长度(ASL)是指查找一个元素所需的平均比较次数。
它可以通过以下公式计算:ASL = (成功查找时比较次数 + 不成功查找时比较次数) / 总共需要查找的记录数其中,成功查找时比较次数等于哈希表中所有元素的比较次数之和,不成功查找时比较次数等于哈希表长度。
六、影响哈希表平均查找长度的因素1. 哈希函数的设计:好的哈希函数能够使得元素分布均匀,从而减少冲突。
数据结构 哈希表的构建
哈希表是一种基于哈希函数进行快速访问的数据结构,它可以在常数时间复杂度下进行插入、删除和查找操作。
下面是构建哈希表的一般步骤:
1. 定义哈希表的大小:首先,确定哈希表的大小,即桶的数量。
桶的数量应该是一个较大的素数,以减少哈希冲突。
2. 设计哈希函数:哈希函数是将输入的键转换为桶的索引的算法。
一个好的哈希函数应该能够将键均匀地映射到不同的桶中,以减少冲突。
常见的哈希函数包括除留余数法、乘法哈希法、平方取中法等。
3. 创建桶:根据确定的哈希表大小,创建相应数量的桶。
4. 插入操作:将键值对插入哈希表时,首先使用哈希函数计算出键对应的桶索引。
如果该桶为空,则将键值对插入该桶中;如果该桶非空,则发生冲突,需要解决冲突,常见的解决方法包括链地址法和开放地址法。
5. 查找操作:在查找键值对时,同样使用哈希函数计算出键对应的桶索引。
若该桶为空,则键不存在于哈希表中;若该桶非空,则可能存在冲突,需要在该桶中进行线性搜索或其他冲突解决方法来找到对应的值。
6. 删除操作:删除键值对时,先找到键对应的桶,然后删除桶中的键值对。
在实际应用中,为了提高哈希表的性能,通常还会考虑哈希表的动态扩容和缩容、哈希函数的设计优化、冲突解决策略的选择等问题。
哈希检索简介
哈希检索简介
哈希检索是一种根据关键字直接访问数据的查找方法,也称作哈希查找。
它是基于哈希表实现的,其中每个元素都与一个唯一的键值相关联。
哈希表是由一个数组和一种哈希函数组成的,哈希函数根据关键字计算出在数组中的位置。
哈希查找的基本原理是根据关键字计算其在哈希表中的位置,然后直接访问该位置上的元素。
如果该位置上的元素不是要查找的元素,则顺序向后查找。
由于哈希表中每个元素的位置是唯一的,因此哈希查找的时间复杂度是O(1),即常数时间。
哈希检索本质上也是遍历式检索的一种,但对遍历匹配进行了优化,通过加速相关度计算过程,让逐一匹配可以在大规模数据库上进行。
哈希算法最初提出是为了提升数据存储与检索的效率。
通过将数据通过哈希函数映射成唯一的哈希值,从而实现O(1)的数据存取效率。
在图像检索中,哈希算法的基本思路是将图像编码成一列二值化哈希编码,编码后的编码可以看作图像高度压缩后的特征,通过哈希编码,可以将图像空间中进行的k-近邻查找任务转移到汉明空间中,籍由计算机高效的位运算,大幅度提高相似度匹配效率;同时,二值化编码占用的内存相比原始图像减少了几个数量级,例如,4000万张64×64大小
的图像约需1.2TB的内存,而如果编码为32比特的哈希码,只需要0.6GB的内存,因而极高地提升了空间利用率。
以上内容仅供参考,如需更多信息,建议查阅哈希检索相关的文献或咨询计算机技术领域专业人士。
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哈希表查找的设计一.问题描述:哈希表查找的设计:设哈希表长为20,用除留余数法构造一个哈希函数,以开放定址法中的线性探测再散列法作为解决冲突的方法,编程实现哈希表查找、插入和建立算法。
二.需求分析:程序可实现用户与计算机的交互过程。
在计算机显示提示信息后,可由用户键入运算命令以实现对应的功能,包含数据的录入、查找、删除、显示等功能。
本程序旨在实现哈希函数的构造与处理存储冲突,因而指定哈希表存储的数据类型为简单的整型数字,在实用性上还有所欠缺。
但根据用户需求的变化,可以对程序的基本数据类型进行改造,以实现更为丰富的功能,进而体现哈希表在查找数据时的优越性。
三.算法思想:在设定哈希表的抽象数据类型时,要有查找数据元素的操作。
另外,插入操作和删除操作也要用到查找数据元素操作,以查看该数据元素是否存在,因此可以设计查找元素操作包括插入和删除操作的查找。
因此,查找操作就有两种情况:一种情况是插入操作时寻找空闲单元的查找;另一种情况是在查找和删除操作时寻找该元素是否在哈希表中已存在的查找。
插入操作时寻找空闲单元查找的特征是哈希表中不存在该对象,设计此时查找函数返回该空闲单元位置的“正”值;查找和删除操作时寻找该元素是否在哈希表中已存在的特征是哈希表中已存在该数据元素,设计此时查找函数返回该数据单元位置的“负”值。
进而执行后续操作。
为了区分哈希表中每一个表元素的当前状态,为每一个表元素设置一个“标志”定为tag。
tag=0表示该元素为空;tag=1表示该元素以存放有数据元素;tag=-1表示该元素中存放的数据元素已被删除。
判断当tag为0或-1时都可以进行插入操作。
四.概要设计:1. 哈希表抽象数据类型的定义:ADT HashT able{数据对象:D={ai|ai∈ElemSet, i=1,2,...n, n≥0}数据关系:R1={<ai-1,ai>|ai-1∈D, i=1,2,...n}基本操作:Initiate( &h )操作结果:构造一个空的哈希表h。
SearchHash( h, x, p )初始条件:哈希表h已存在;p为除留余数法中除数,由用户指定。
操作结果:查找表中元素与指定数据x比较。
元素已存在时返回其所在位置的负数下标、不存在时返回其位置的正数下标、遍历哈希表后未查找到时返回表长。
Insert( &h, x, p )初始条件:哈希表h已存在。
操作结果:查找操作后插入元素x至哈希表。
若元素已存在或哈希表已满时插入操作失败,返回值为0。
Delete(&h, x, p )初始条件:哈希表h已存在。
操作结果:查找操作后从哈希表中删除元素x。
若元素不在表中时删除操作失败,返回值为0。
Print( h )初始条件:哈希表h已存在。
操作结果:显示哈希表中元素及存储状态。
Clear( &h )初始条件:哈希表h已存在。
操作结果:清空哈希表。
}ADT HashT able2. 程序模块:Hash.h——头文件,包含哈希表抽象数据类型。
Hash.cpp——主程序,为哈希表操作面板。
五.程序代码:——————Hash.h文件——————#include<malloc.h>#include<iostream.h>#include<iomanip.h>#include<process.h>#include<ctype.h>#define T ableSize 20 //哈希表长20#define SUCCESS 1#define UNSUCCESS 0typedef int Status;typedef struct{//定义元素关键字类型int key;}Elemtype;typedef struct{//定义哈希表中基本单元,包含数据与标志两部分Elemtype elem; //数据部分,存放关键字int tag; //标志部分,tag=0表示表单元为空,//tag=1表示表单元已存放数据元素,//tag=-1表示表单元中存放的数据已被删除}HashItem;typedef struct{//定义哈希表,包含表单元数组与当前存储量HashItem table[T ableSize];int currentSize; //当前哈希表存储量}HashT able;Status Initiate(HashT able *h){//初始化操作int i;for(i=0; i<T ableSize; i++){(*h).table[i].tag=0; //tag标志置为0(*h).table[i].elem.key=NULL; //空单元默认值设为NULL}(*h).currentSize=0;return SUCCESS;}int SearchHash(HashT able h, Elemtype x, int p){//查找元素操作int i=x.key%p; //除留余数法定哈希地址,主程序中定义一不大于表长的素数pint j=i;while(h.table[j].tag==1 && h.table[j].elem.key!=x.key){//冲突时j=(j+1)%T ableSize; //开放定址法,线性探测再散列,求出新位置jif(j==i){cout<<"哈希表中未查找到"<<x.key<<endl;return T ableSize; //全表遍历后未搜索到所给元素,返回表长}}if(h.table[j].tag==1) //元素已存在时返回其位置的负数下标{cout<<"该元素在哈希表的第"<<j<<"位"<<endl; return -j;}else //元素不存在时返回其位置的下标{cout<<"哈希表中未查找到"<<x.key<<endl; return j;}}Status Insert(HashT able *h, Elemtype x, int p){//插入元素操作int i=SearchHash(*h, x, p); //先调用查找操作if(i<0) //元素已存在时,插入失败{cout<<x.key<<"元素已存在,无法再录入,操作失败!"<<endl<<endl;return UNSUCCESS;}else{if(i!=T ableSize && (*h).table[i].tag!=1) //哈希表有剩余空间时,进行插入操作{(*h).table[i].elem.key=x.key; //插入元素(*h).table[i].tag=1; //tag标志置为1(*h).currentSize++; //表存储量加1cout<<"录入成功!"<<endl<<endl;return SUCCESS;}elseif(i==T ableSize) //哈希表已满时,插入失败{cout<<"哈希表已满,无法再插入"<<x.key<<",操作失败!"<<endl<<endl;return UNSUCCESS;}}}Status Delete(HashT able *h, Elemtype x, int p){//删除元素操作int i=SearchHash(*h, x, p); //先调用查找操作if(i<=0) //查找成功,元素存在时,进行删除操作{(*h).table[-i].elem.key=NULL; //单元值设为NULL(*h).table[-i].tag=-1; //tag标志置为-1(*h).currentSize--; //表存储量减1cout<<"删除成功!"<<endl;return SUCCESS;}elsecout<<"删除失败!"<<endl;return UNSUCCESS;}Status Print(HashT able h){//打印表操作cout<<endl<<"哈希表序数存储情况存储元素"<<endl;for(int i=0;i<T ableSize;i++){cout<<setw(4)<<i<<setw(10)<<h.table[i].tag<<setw(10)<<h.table[i].elem.key<<endl;} cout<<endl<<"表中非空元素个数:"<<h.currentSize<<endl<<endl;return SUCCESS;}Status Clear(HashT able *h){//置空表操作for(int i=0;i<T ableSize;i++){(*h).table[i].tag=0; (*h).table[i].elem.key=NULL;}(*h).currentSize=NULL;cout<<"哈希表已全部置空!"<<endl;return SUCCESS;}——————Hash.cpp文件——————int main( ){cout<<endl<<"******** HashT able T est File********"<<endl<<endl;HashT able h;Initiate(&h);int prime;cout<<"请输入一个小于20的质数:";cin>>prime;char choice;while(1){cout<<"————————————————————————"<<endl;cout<<"按a 输出哈希表"<<endl;cout<<"按b 查找指定元素在表中的位置"<<endl;cout<<"按c 录入元素"<<endl;cout<<"按d 删除元素"<<endl;cout<<"按e 清空哈希表"<<endl;cout<<"按其他键退出"<<endl<<endl<<"请选择:";cin>>choice;cout<<"————————————————————————"<<endl;switch(choice){case'a':{ Print(h); break;}case'b':{ cout<<"请输入需要查找的元素的值:";Elemtype a;cin>>a.key;SearchHash(h,a,prime);break;}case'c':{ cout<<"请输入需要输入的元素个数(1~20):";int n,i;cin>>n;Elemtype *pi=0;pi=(Elemtype*)malloc(n*sizeof(Elemtype));cout<<"请依次输入"<<n<<"个元素的值:"<<endl;for(i=0;i<n;i++){ cin>>pi[i].key; Insert(&h,pi[i],prime);}break;}case'd':{ cout<<"请输入需要删除的元素的值:";Elemtype c;cin>>c.key;Delete(&h,c,prime);break;}case'e':{ Clear(&h); break; }default:{return 0;}}}}六.运行结果:程序运行,先按要求输入一小于20的质数作为除留余数法的除数因子。