哈希表查询设计及实现

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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。

哈希实验报告

哈希实验报告

一、 问题描述1. 实验题目:利用哈希表统计两源程序的相似性2. 基本要求:1)内容: 对于两个 C 语言的源程序清单,用哈希表的方法分别统计两程序中使用C 语言关键字的情况,并最终按定量的计算结果,得出两份源程序的相似性。

2)要求与提示:C 语言关键字的哈希表可以自建,也可以采用下面的哈希函数作为参考: Hash(key)=(key 第一个字符序号*100+key 最后一个字符序号)%41表长m 取43。

此题的工作主要是扫描给定的源程序,累计在每个源程序中C 语言关键字出现的频度。

为保证查找效率,建议自建哈希表的平均查找长度不大于2。

扫描两个源程序所统计的所有关键字不同频度, 可以得到两个向量。

如下面简单的例子所示:根据程序1和程序2中关键字出现的频度,可提取到两个程序的特征向量X1和X2,其中 X1=(4 3 0 4 3 0 7 0 0 2)TX2=(4 2 0 5 4 0 5 2 0 1)T一般情况下,可以通过计算向量Xi 和Xj 的相似值来判断对应两个程序的相似性,相似值的判别函数计算公式为: ji Ti j i X X X X X S ⋅=)(,其中,i T i X X X ⋅=。

S(X i ,X j )的值介于[0,1]之间,也称广义余弦,即S(X i ,X j )=COSθ。

X i =X j 时,显见S(X i ,X j )=1,θ=0;X i X j 差别很大时,S(X i ,X j )接近0,θ接近π/2。

如X1=(1 0)T,X2=(0 1)T,则S(X i ,X j )=0,θ=π/2。

当S 值接近1 的时候,为避免误判相似性(可能是夹角很小,模值很大的向量),应当再次计算之间的“几何距离” D(X i ,X k )。

其计算公式为:)()(),(k i Tk i k i j i X X X X X X X X D --=-= 最后的相似性判别计算可分两步完成:第一步 用式(3-1)计算S ,把接近 1的保留,抛弃接近0的情况(把不相似的排除); 第二步 对保留下来的特征向量,再用式(3-2)计算D ,如D 值也比较小,说明两者对应的程序确实可能相似(慎重肯定相似的)。

hashtable底层原理

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。

数据结构课程设计--哈希表实验报告

数据结构课程设计--哈希表实验报告

福建工程学院课程设计课程:算法与数据结构题目:哈希表专业:网络工程班级:xxxxxx班座号:xxxxxxxxxxxx姓名:xxxxxxx2011年12 月31 日实验题目:哈希表一、要解决的问题针对同班同学信息设计一个通讯录,学生信息有姓名,学号,电话号码等。

以学生姓名为关键字设计哈希表,并完成相应的建表和查表程序。

基本要求:姓名以汉语拼音形式,待填入哈希表的人名约30个,自行设计哈希函数,用线性探测再散列法或链地址法处理冲突;在查找的过程中给出比较的次数。

完成按姓名查询的操作。

运行的环境:Microsoft Visual C++ 6.0二、算法基本思想描述设计一个哈希表(哈希表内的元素为自定义的结构体)用来存放待填入的30个人名,人名为中国姓名的汉语拼音形式,用除留余数法构造哈希函数,用线性探查法解决哈希冲突。

建立哈希表并且将其显示出来。

通过要查找的关键字用哈希函数计算出相应的地址来查找人名。

通过循环语句调用数组中保存的数据来显示哈希表。

三、设计1、数据结构的设计和说明(1)结构体的定义typedef struct //记录{NA name;NA xuehao;NA tel;}Record;录入信息结构体的定义,包含姓名,学号,电话号码。

typedef struct //哈希表{Record *elem[HASHSIZE]; //数据元素存储基址int count; //当前数据元素个数int size; //当前容量}HashTable;哈希表元素的定义,包含数据元素存储基址、数据元素个数、当前容量。

2、关键算法的设计(1)姓名的折叠处理long fold(NA s) //人名的折叠处理{char *p;long sum=0;NA ss;strcpy(ss,s); //复制字符串,不改变原字符串的大小写strupr(ss); //将字符串ss转换为大写形式p=ss;while(*p!='\0')sum+=*p++;printf("\nsum====================%d",sum);return sum;}(2)建立哈希表1、用除留余数法构建哈希函数2、用线性探测再散列法处理冲突int Hash1(NA str) //哈希函数{long n;int m;n=fold(str); //先将用户名进行折叠处理m=n%HASHSIZE; //折叠处理后的数,用除留余数法构造哈希函数return m; //并返回模值}Status collision(int p,int c) //冲突处理函数,采用二次探测再散列法解决冲突{int i,q;i=c/2+1;while(i<HASHSIZE){if(c%2==0){c++;q=(p+i*i)%HASHSIZE;if(q>=0) return q;else i=c/2+1;}else{q=(p-i*i)%HASHSIZE;c++;if(q>=0) return q;else i=c/2+1;}}return UNSUCCESS;}void benGetTime();}else printf("\n此人不存在,查找不成功!\n");benGetTime();}(4)显示哈希表void ShowInformation(Record* a) //显示输入的用户信息{int i;system("cls");for( i=0;i<NUM_BER;i++)printf("\n第%d个用户信息:\n 姓名:%s\n 学号:%s\n 电话号码:%s\n",i+1,a[i].name,a[i].xuehao,a[i].tel);}(5)主函数的设计void main(int argc, char* argv[]){Record a[MAXSIZE];int c,flag=1,i=0;HashTable *H;H=(HashTable*)malloc(LEN);for(i=0;i<HASHSIZE;i++){H->elem[i]=NULL;H->size=HASHSIZE;H->count=0;}while (1){ int num;printf("\n ");printf("\n 欢迎使用同学通讯录录入查找系统");printf("\n 哈希表的设计与实现");printf("\n 【1】. 添加用户信息");printf("\n 【2】. 读取所有用户信息");printf("\n 【3】. 以姓名建立哈希表(再哈希法解决冲突) ");printf("\n 【4】. 以电话号码建立哈希表(再哈希法解决冲突) ");printf("\n 【5】. 查找并显示给定用户名的记录");printf("\n 【6】. 查找并显示给定电话号码的记录");printf("\n 【7】. 清屏");printf("\n 【8】. 保存");printf("\n 【9】. 退出程序");printf("\n 温馨提示:");printf("\n Ⅰ.进行5操作前请先输出3 ");printf("\n Ⅱ.进行6操作前请先输出4 ");printf("\n");printf("请输入一个任务选项>>>");printf("\n");scanf("%d",&num);switch(num){case 1:getin(a);break;case 2:ShowInformation(a);break;case 3:CreateHash1(H,a); /* 以姓名建立哈希表*/break;case 4:CreateHash2(H,a); /* 以电话号码建立哈希表*/break;case 5:c=0;SearchHash1(H,c);break;case 6:c=0;SearchHash2(H,c);break;case 7:Cls(a);break;case 8:Save();break;case 9:return 0;break;default:printf("你输错了,请重新输入!");printf("\n");}}system("pause");return 0;3、模块结构图及各模块的功能:四、源程序清单:#include<stdio.h>#include<stdlib.h>#include<string.h>#include <windows.h>#define MAXSIZE 20 #define MAX_SIZE 20 #define HASHSIZE 53 #define SUCCESS 1#define UNSUCCESS -1#define LEN sizeof(HashTable)typedef int Status;typedef char NA[MAX_SIZE];typedef struct {NA name;NA xuehao;NA tel;}Record;typedef struct {Record *elem[HASHSIZE]; int count; int size; }HashTable;Status eq(NA x,NA y) {if(strcmp(x,y)==0)return SUCCESS;else return UNSUCCESS;}Status NUM_BER;void getin(Record* a) {int i;system("cls");printf("输入要添加的个数:\n");scanf("%d",&NUM_BER);for(i=0;i<NUM_BER;i++){printf("请输入第%d个记录的姓名:\n",i+1);scanf("%s",a[i].name);printf("请输入%d个记录的学号:\n",i+1);scanf("%s",a[i].xuehao);printf("请输入第%d个记录的电话号码:\n",i+1);scanf("%s",a[i].tel);}}void ShowInformation(Record* a){int i;system("cls");for( i=0;i<NUM_BER;i++)printf("\n第%d个用户信息:\n 姓名:%s\n 学号:%s\n 电话号码:%s\n",i+1,a[i].name,a[i].xuehao,a[i].tel);}void Cls(Record* a){printf("*");system("cls");}long fold(NA s){char *p;long sum=0;NA ss;strcpy(ss,s);strupr(ss);p=ss;while(*p!='\0')sum+=*p++;printf("\nsum====================%d",sum);return sum;}int Hash1(NA str){int m;n=fold(str);m=n%HASHSIZE;return m;}int Hash2(NA str){long n;int m;n = atoi(str);m=n%HASHSIZE;return m;}Status collision(int p,int c){int i,q;i=c/2+1;while(i<HASHSIZE){if(c%2==0){c++;q=(p+i*i)%HASHSIZE;if(q>=0) return q;else i=c/2+1;}else{q=(p-i*i)%HASHSIZE;c++;if(q>=0) return q;else i=c/2+1;}}return UNSUCCESS;}void benGetTime();void CreateHash1(HashTable* H,Record* a){ int i,p=-1,c,pp;system("cls"); benGetTime();for(i=0;i<NUM_BER;i++){p=Hash1(a[i].name);pp=p;while(H->elem[pp]!=NULL) {pp=collision(p,c);if(pp<0){printf("第%d记录无法解决冲突",i+1);continue;}}H->elem[pp]=&(a[i]);H->count++;printf("第%d个记录冲突次数为%d。

哈希实验报告

哈希实验报告

引言概述:本文旨在对哈希实验进行报告,重点介绍哈希实验的二次探测法、哈希函数、哈希表的查找、插入与删除操作,并分析实验结果。

通过本实验的开展,我们对哈希算法的原理、实现和性能有了更深入的理解,也增加了对数据结构的实践能力。

正文内容:一、二次探测法1.定义与原理2.步骤与流程3.优缺点分析4.实验过程与结果5.实验中的注意事项二、哈希函数1.哈希函数的设计原则2.常见的哈希函数算法3.哈希冲突与解决方法4.哈希函数的优化策略5.实验中的哈希函数选择与应用三、哈希表的查找操作1.哈希表的存储结构与基本操作2.直接定址法查找3.拉链法查找4.其他查找方法与比较5.实验结果与分析四、哈希表的插入与删除操作1.插入操作的实现思路2.插入操作的效率分析3.删除操作的实现思路4.删除操作的效率分析5.实验结果分析与对比五、实验结果与总结1.实验数据的统计与分析2.实验中的问题与解决方案3.实验结论与总结4.对哈希算法的进一步探讨与应用展望5.实验的意义与启示总结:通过对哈希实验的详细阐述,我们对二次探测法、哈希函数、哈希表的查找、插入与删除操作有了更深入的了解。

实验结果与分析表明,在哈希表的实现中,选择合适的哈希函数、解决哈希冲突以及优化插入与删除操作,对提高哈希表的性能至关重要。

哈希算法作为一种重要的数据结构应用,具有广泛的应用前景,在实际问题中具有重要的实践意义。

通过本次实验,我们不仅提升了对数据结构的理论理解,也增强了数据结构算法的实践能力,为今后的学习与研究打下了坚实的基础。

第七章-哈希表

第七章-哈希表

哈希表又称散列表,实际上就是一个数组。

哈希函数是一个用来求存储在哈希的关键字在哈希表的地址下标的函数.比如一个哈希表int hashtable[5];现在有下面4个数要存入到哈希表中:(3,15,22,24)给定一个哈希函数: H(k)=k % 5最终数据存储如下图:理想情况下,哈希函数在关键字和地址之间建立了一个一一对应关系,从而使得查找只需一次计算即可完成。

由于关键字值的某种随机性,使得这种一一对应关系难以发现或构造。

因而可能会出现不同的关键字对应一个存储地址。

即k1≠k2,但H(k1)=H(k2),这种现象称为冲突。

把这种具有不同关键字值而具有相同哈希地址的对象称“同义词”。

在大多数情况下,冲突是不能完全避免的。

这是因为所有可能的关键字的集合可能比较大,而对应的地址数则可能比较少。

对于哈希技术,主要研究两个问题:(1)如何设计哈希函数以使冲突尽可能少地发生。

(2)发生冲突后如何解决。

哈希函数的构造方法:构造好的哈希函数的方法,应能使冲突尽可能地少,因而应具有较好的随机性。

这样可使一组关键字的散列地址均匀地分布在整个地址空间。

根据关键字的结构和分布的不同,可构造出许多不同的哈希函数。

1.直接定址法直接定址法是以关键字k本身或关键字加上某个数值常量c作为哈希地址的方法。

该哈希函数H(k)为:H(k)=k+c (c≥0)这种哈希函数计算简单,并且不可能有冲突发生。

当关键字的分布基本连续时,可使用直接定址法的哈希函数。

否则,若关键字分布不连续将造成内存单元的大量浪费。

2.除留余数法(注意:这种方法常用)取关键字k除以哈希表长度m所得余数作为哈希函数地址的方法。

即:H(k)=k %m这是一种较简单、也是较常见的构造方法。

这种方法的关键是选择好哈希表的长度m 。

使得数据集合中的每一个关键字通过该函数转化后映射到哈希表的任意地址上的概率相等。

理论研究表明,在m 取值为素数(质数)时,冲突可能性相对较少。

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

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。

第九章查找3哈希表

第九章查找3哈希表

解决方案:可采用二次探测法或伪随机探测法,以 改善‚堆积‛问题。
9.3
三.处理冲突的方法
哈希表
例2:设哈希表长为11,哈希函数 H(key)=key MOD 11, 试用开放定址法中二次探测再散列解决冲突 Hi(key)=(H(key)+di) MOD 11 (di=12,-12,22,-22,…,k2,-k2 ), 试对下列关键字序列(19,13,33,02,16,29,24) 构造哈希表HT。
9.3
哈希表
0
1 BAI 2 CHEN
例:假设在例2的记录集合中添 加关键字{DAI,ZHOU,…}。 4、冲突 对不同的关键字可能得到同一 哈希地址的现象叫做冲突。
……
3 DIAO
… 6 GAO … 18 SUN 19 TANG
关 键 码 集 合

22 WU 23 XIAO 24 YI 25 ZHAO
9.3
三.处理冲突的方法
3.链地址法
哈希表
9.3
三.处理冲突的方法
1.开放定址法 2.再哈希法
哈希表
3.链地址法(拉链法) 4.建立公共溢出区
P258
9.3
三.处理冲突的方法
例:关键码集合 {47, 7, 29, 11, 16, 92, 22, 8, 3},散列 函数为H(key)=key mod 11,用公共溢 出区法处理冲突, 构造的散列表为:
哈希表
二.哈希函数的构造方法
1、直接定址法 思想:哈希函数为关键字的某个线性函数
H(key)= a.key+b 或 H(key)=key
适应情况:事先知道关键码,关键码集合不是 很大且连续性较好。 优点:不会产生冲突
缺点:占用连续空间,空间效率低

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——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

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。

哈希表的设计与实现

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。

c语言 hash查找算法

c语言 hash查找算法

c语言 hash查找算法Hash查找算法(Hash Search Algorithm)是一种通过哈希函数将键映射到特定位置的查找算法。

哈希查找算法的核心思想是将关键字通过哈希函数转化为数组的索引,从而实现快速的查找和存储。

一、哈希函数的作用哈希函数是哈希查找算法的核心组成部分,它将关键字映射到数组的特定位置。

哈希函数的设计需要满足以下两个条件:1. 确定性:对于相同的输入,哈希函数应该返回相同的输出;2. 均匀性:哈希函数应该尽量将关键字均匀地分布到数组的不同位置。

二、哈希表的实现哈希表是哈希查找算法的基础数据结构,它由一个固定大小的数组和一个哈希函数组成。

数组的每个位置称为一个槽位(Slot),每个槽位可以存储一个关键字。

当插入或查找一个关键字时,通过哈希函数将关键字映射到数组的特定位置,实现快速的插入和查找操作。

三、哈希冲突的处理由于哈希函数的映射是有限的,不同的关键字可能映射到数组的同一个位置,这就导致了哈希冲突(Hash Collision)的问题。

哈希冲突会使得不同的关键字存储在同一个槽位中,因此需要一种策略来解决冲突。

常见的解决冲突的方法有以下几种:1. 链地址法(Chaining):将冲突的关键字存储在同一个槽位中的一个链表中;2. 开放地址法(Open Addressing):当发生冲突时,通过探测序列的方法找到下一个可用的槽位;3. 再哈希法(Rehashing):当发生冲突时,通过应用另一个哈希函数来寻找下一个可用的槽位。

四、哈希查找的优势和应用场景相比于其他的查找算法,哈希查找算法具有以下几个优势:1. 时间复杂度较低:在理想情况下,哈希查找的时间复杂度为O(1);2. 适用于大规模数据:哈希查找算法适用于大规模数据的查找和存储;3. 支持高效的插入和删除操作:哈希查找算法可以在常数时间内完成插入和删除操作。

哈希查找算法常被应用于以下场景:1. 数据库索引:哈希查找算法可以用于数据库查询的索引结构,提高查询效率;2. 缓存系统:哈希查找算法可以用于缓存系统中的数据存储和查找,提高缓存的访问速度;3. 路由表查找:哈希查找算法可以用于路由器中的路由表查找,快速定位目标地址。

哈希表的c语言实现

哈希表的c语言实现

下面是一个简单的C语言实现哈希表的代码示例:#include <stdio.h>#include <stdlib.h>#include <string.h>#define TABLE_SIZE 100#define DEFAULT_LOAD 0.7typedef struct {char *key;int value;} Element;typedef struct {Element *table[TABLE_SIZE];int count;double load;} HashTable;void createHashTable(HashTable *ht, int size) {for (int i = 0; i < size; ++i) {ht->table[i] = NULL;}ht->count = 0;ht->load = DEFAULT_LOAD;}void destroyHashTable(HashTable *ht) {for (int i = 0; i < ht->count; ++i) {Element *elem = ht->table[i];while (elem != NULL) {Element *tmp = elem;elem = elem->next;free(tmp);}}ht->count = 0;}Element *hash(HashTable *ht, char *key) {int index = (int)(strlen(key) * ht->load + rand() % ht->count);return ht->table[index] == NULL ? NULL : ht->table[index]->table[index & 0x7f]; }void insert(HashTable *ht, char *key, int value) { Element *elem = hash(ht, key);if (elem == NULL) {elem = (Element *)malloc(sizeof(Element));elem->key = strdup(key);elem->value = value;ht->table[0][0] = elem;ht->count++;if (ht->count > ht->load * ht->count) {double load = ht->load;int i = 0;while (true) {if (ht->table[i] == NULL) {break;}elem = ht->table[i]->table[0];free(ht->table[i]->table[0]);ht->table[i]->table[0] = elem;ht->count--;if (ht->count < load * ht->count) {break;}ht->table[++i] = NULL;}}} else {Element *p = elem;while (p->next != NULL) {p = p->next;}p->next = (Element *)malloc(sizeof(Element));p->next->key = strdup(key);p->next->value = value;}ht->count++;}void remove(HashTable *ht, char *key) {Element *p = ht->table[0];while (p != NULL) {if (strcmp(p->key, key) == 0) {Element *q = p->next;free(p);ht->table[0] = q;ht->count--;return;}p = p->next;}}int main() {HashTable ht = {.table = {0}, .count = 0, .load = DEFAULT_LOAD};createHashTable(&ht, TABLE_SIZE);insert(&ht, "key1", 1);insert(&ht, "key2", 2);insert(&ht, "key3", 3);remove(&ht, "key2");printf("Count: %d\n", ht.count);printf("Value: %d\n", ht.table[0]->value);destroyHashTable(&ht);return 0;}在这个示例中,我们定义了一个哈希表结构体HashTable,其中包含一个元素数组table和一个计数器count,以及一个用于存储当前负载的变量load。

c++的hash表使用方法

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

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。

数据结构 哈希表的构建

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。

基于DHT的连续查询的设计与实现

基于DHT的连续查询的设计与实现

信 。 目前 P P网络 中的查询算 法大约可 以分 为三种 : 2
续查询算
, 详细描述改算法 的步骤 ,并讨论算法 的负
中心服务器发送 查询请 求, 则会在中心服务器造成很大的网
络负载, 并且 中心服务器的可靠性也是这种网络结构的致命 缺点,如果中心服务器瘫痪或者停止服务,则整个 网络无法 实现通信。 ( )分布式查询 。网络 中并不存在特殊的节点提供查 2 询服 务,而是每一个 对等节 点向其他节 点直接进行查 询请
载平衡 ,最后通过 仿真 实验 分析该算 法的性 能。连续查询 (o t n o sq ee ,简称 c ) c n iu u u u s Q 是能够执 行较 长的时间,并
且用 来监视底层 的数据流语 义来触发 用户定义 的行为 的查 询连续查询将被动的网络结构转换成主动的 网络 。
2 查询 系统 的核 心设 计
将 已经 失效 的节 点信息从缓存 中清 除出去, 但是频繁的缓存
调度也会影 响系统 的性 能。 ( )带指针 的分布式 查询 。节 点通 过保存在缓存 中的 3 指针进行查询 , 以将 此类查询看作是在分布式基础上 的优 可 化。 采用带指针的分布式查询可 以很好地解决集中式查询和 分布式 查询 的弊端 , 在纯粹 的 P P网络 中可 以实现有效 的查 2 询。 在这种类 型的网络 中, 每个 节点都知道其邻节点的存在, 所 有的查询 都通 过向邻节 点转 发进行深度优先搜索, 并且在 缓 存中保存 指针 ,指 向其他节点,查询是根据指针 的指 向进
管理 策略 ,提供 究内容,连续查询 (o t u u u us 2 cn n o s ee, i q
简称 C Q) 用 来 监 视 数 据 流 的 变 化 , 能 够 将被 动 的 网络 结构 变 成 主动 的 网 络 结构 ,在 信 息监 视 等 领 域 有 广 泛 的应 用 前 景 。如 何 在 P P 网 络 结构 中 开展 有 效 的 连 续查 询 , 实 现 高 效 的数 据 管 理 ,是 一 个具 有 挑 战性 的 问题 。设 计 和 分 析 一种 经 过 改 进 的 2
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  3. 3、如文档侵犯您的权益,请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间:9:00-18:30)。

/* (1)设计哈希表,该表应能够容纳50个英文单词。

(2)对该哈希表进行查询,实现对特定单词的快速查询,并显示经过的节点内容 已经发到你邮箱里了enochwills@ */ #include <conio.h> #include <memory.h> #include <stdio.h> #include <stdlib.h> #include <string.h> #define szNAME 80 #define HASH_ROOT 47 /*用于计算哈希地址的随机数*/ #define szHASH 50 /*哈希表总长度*/ #define POPULATION 30 /*学生总数*/ /*哈希表结构体*/ struct THash { int key; /*钥匙码*/ char name[10]; /*姓名*/ int depth; /*检索深度*/ }; /*根据钥匙码和哈希根计算哈希地址*/ int GetHashAddress(int key, int root) { return key % root; }/*end GetHashAddress*/ /*冲突地址计算,如果发现地址冲突,则用当前地址和钥匙码、哈希根重新生成一个新地址*/ int GetConflictAddress(int key, int address, int root) { int addr = address + key % 5 + 1; return addr % root; }/*end GetConflictAddress*/ /*根据字符串生成哈希钥匙码,这里的方法是将串内所有字符以数值形式求累加和*/ int CreateKey(char * name) { int key = 0; unsigned char * n = (unsigned char *)name; while(*n) key += *n++; return key; }/*end CreateKey*/ /*输入一个名字,并返回哈希钥匙码*/ int GetName(char * name) { scanf("%s", name); return CreateKey(name); }/*end CreateKey*/ /*根据学生人数、长度和哈希根构造哈希表*/ struct THash * CreateNames(int size, int root, int population) { int i =0, key = 0, addr = 0, depth = 0; char name[10]; struct THash * h = 0, *hash = 0; /*哈希根和长度不能太小*/ if(size < root || root < 2) return 0; /*根据哈希表长度构造一个空的哈希表*/ hash = (struct THash *)malloc(sizeof(struct THash) * size); /*将整个表清空*/ memset(hash, 0, sizeof(struct THash) * size); for(i = 0; i < population; i++) { /*首先产生一个随机的学生姓名,并根据姓名计算哈希钥匙码,再根据钥匙码计算地址*/ key = GetName(name); addr = GetHashAddress(key, root);
h = hash + addr; if (h->depth == 0) { /*如果当前哈希地址没有被占用,则存入数据*/ h->key = key; strcpy(h->name , name); h->depth ++; continue; }/*end if*/ /*如果哈希地址已经被占用了,就是说有冲突,则寻找一个新地址,直到没有被占用*/ depth = 0; while(h->depth ) { addr = GetConflictAddress(key, addr, root); h = hash + addr; depth ++; }/*end while*/ /*按照新地址存放数据,同时记录检索深度*/ h->key = key; strcpy(h->name , name); h->depth = depth + 1; }/*next*/ return hash; }/*end CreateNames*/ /*在哈希表中以特定哈希根查找一个学生的记录*/ struct THash * Lookup(struct THash * hash, char * name, int root) { int key = 0, addr = 0; struct THash * h = 0; /*不接受空表和空名称*/ if(!name || !hash) return 0; key = CreateKey(name); addr = GetHashAddress(key, root); h = hash + addr; /*如果结果不正确表示按照冲突规则继续寻找*/ while(strcmp(h->name , name)) { addr = GetConflictAddress(key, addr, root); h = hash + addr; if(h->key == 0) return 0; }/*end while*/ return hash + addr; }/*end Lookup*/ /*根据一条哈希表记录打印该记录的学生信息*/ void Print(struct THash * record) { if (!record) { printf("【查无此人】\n"); return ; }/*end if*/ if(record->depth) printf("【钥匙码】%04d\t【姓名】%s\t【检索深度】%d\n", record->key, record->name, record->depth ); else printf("【空记录】\n"); /*end if*/ }/*end Print*/ /*打印学生花名册*/ void Display(struct THash * hash, int size) { struct THash * h = 0; if (!hash || size < 1) return ; printf("学生花名册:\n"); printf("--------------------\n"); for(h = hash; h < hash + size; h++) { printf("【地址】%d\t", h - hash); Print(h); }/*next*/ printf("--------------------\n"); }/*end Display*/ /*主函数,程序入口*/ int main(void) { /*哈希表变量声明*/ struct THash * hash = 0, * h = 0; int cmd = 0; /*命令*/ char name[10]; /*学生姓名*/ /*生成30个学生用的哈希表*/ hash =
CreateNames(szHASH, HASH_ROOT, POPULATION); for(;;) { printf("哈希表展示:1-显示哈希表;2-检索姓名;其他任意键退出:\n"); cmd = getch(); cmd -= '0'; switch(cmd) { case 1: Display(hash, szHASH); break; case 2: printf("请输入要检索的学生姓名:"); scanf("%s", name); h = Lookup(hash, name, HASH_ROOT); printf("【地址】%d\t", h - hash); Print(h); break; default: free(hash); return 0; }/*end case*/ }/*next*/ return 0; }/*end main*/。

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