哈希表与一般查找方法的比较及冲突的解决
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。
【学习总结】哈希表：哈希函数构造；哈希表解决地址冲突的方法
【学习总结】哈希表：哈希函数构造；哈希表解决地址冲突的⽅法⼩结散列函数构造⽅法：1.直接定址法：H(key) = a*key + b2.除留余数法：H(key) = key % p(p为不⼤于散列表表长，但最接近或等于表长的质数p)3.数字分析法：选取r进制数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5.折叠法：将关键字分割成位数相同的⼏部分，然后取这⼏部份的叠加和作为散列地址处理冲突的⽅法：1.开放定址法(闭哈希表)：在冲突的哈希地址的基础上进⾏处理，得到新的地址值。
Hi = (H(key)+di) % m(m表⽰散列表表长，di为增量序列)1）线性探测法：dii=1，2，3，…，m-12）⼆次探测法：di=12，-12，22，-22，…，k2，-k2 ( k<=m/2 )冲突发⽣时，以原哈希地址为中⼼，在表的左右进⾏跳跃式探测，⽐较灵活。
3）伪随机数法：di=伪随机数序列。
具体实现时，应建⽴⼀个伪随机数发⽣器，（如i=(i+p) % m），并给定⼀个随机数做起点。
线性探测再散列的优点是：只要哈希表不满，就⼀定能找到⼀个不冲突的哈希地址，⽽⼆次探测再散列和伪随机探测再散列则不⼀定。
注：在开放定址的情形下，不能随便物理删除表中已有元素，若删除元素将会截断其他具有相同散列地址的元素的查找地址。
若想删除⼀个元素，给它做⼀个删除标记，进⾏逻辑删除。
2.链地址法、拉链法(开哈希表)将所有哈希地址为i的元素构成⼀个称为同义词链的单链表，并将单链表的头指针存在哈希表的第i个单元中，因⽽查找、插⼊和删除主要在同义词链中进⾏。
链地址法适⽤于经常进⾏插⼊和删除的情况。
3.再哈希法：同时构造多个不同的哈希函数，发⽣冲突时，使⽤其他哈希函数求值。
这种⽅法不易产⽣聚集，但增加了计算时间。
4.建⽴公共溢出区：将哈希表分为基本表和溢出表两部分，凡是和基本表发⽣冲突的元素，⼀律填⼊溢出表概述哈希法⼜称散列法、杂凑法以及关键字地址计算法等，相应的表称为哈希表。
hash与map的区别联系应用
hash与map的区别联系应⽤⼀，hashtable原理：哈希表⼜名散列表，其主要⽬的是⽤于解决数据的快速定位问题。
考虑如下⼀个场景。
⼀列键值对数据，存储在⼀个table中，如何通过数据的关键字快速查找相应值呢？不要告诉我⼀个个拿出来⽐较key啊，呵呵。
⼤家都知道，在所有的线性数据结构中，数组的定位速度最快，因为它可通过数组下标直接定位到相应的数组空间，就不需要⼀个个查找。
⽽哈希表就是利⽤数组这个能够快速定位数据的结构解决以上的问题的。
具体如何做呢？⼤家是否有注意到前⾯说的话：“数组可以通过下标直接定位到相应的空间”，对就是这句，哈希表的做法其实很简单，就是把Key通过⼀个固定的算法函数既所谓的哈希函数转换成⼀个整型数字，然后就将该数字对数组长度进⾏取余，取余结果就当作数组的下标，将value存储在以该数字为下标的数组空间⾥，⽽当使⽤哈希表进⾏查询的时候，就是再次使⽤哈希函数将key转换为对应的数组下标，并定位到该空间获取value，如此⼀来，就可以充分利⽤到数组的定位性能进⾏数据定位。
不知道说到这⾥，⼀些不了解的朋友是否⼤概了解了哈希表的原理，其实就是通过空间换取时间的做法。
到这⾥，可能有的朋友就会问，哈希函数对key进⾏转换，取余的值⼀定是唯⼀的吗？这个当然不能保证，主要是由于hashcode会对数组长度进⾏取余，因此其结果由于数组长度的限制必然会出现重复，所以就会有“冲突”这⼀问题，⾄于解决冲突的办法其实有很多种，⽐如重复散列的⽅式，⼤概就是定位的空间已经存在value且key不同的话就重新进⾏哈希加⼀并求模数组元素个数，既 (h(k)+i) mod S , i=1,2,3…… ，直到找到空间为⽌。
还有其他的⽅式⼤家如果有兴趣的话可以⾃⼰找找资料看看。
2 hash_map和map的区别在哪⾥？构造函数。
hash_map需要hash函数，等于函数；map只需要⽐较函数(⼩于函数).存储结构。
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。
哈希表处理冲突的方法
哈希表处理冲突的方法哈希表是一种常见的数据结构，用于实现快速查找和插入操作。
它通过将关键字映射到数组的特定位置来存储数据。
然而，当两个或多个关键字映射到同一个位置时，就会发生冲突。
为了解决冲突，哈希表采用了多种方法。
1. 链地址法（Chaining）：在哈希表中的每个位置上维护一个链表或链表数组。
如果发生冲突，新的数据将被添加到链表的末尾。
这种方法可以处理任意数量的冲突，但需要额外的空间来存储链表。
2. 开放地址法（Open Addressing）：在哈希表中的每个位置上存储一个数据，并通过探测序列来处理冲突。
探测序列是一个确定的规则，用于寻找下一个可用的位置。
常见的探测方法包括线性探测（Linear Probing），二次探测（Quadratic Probing）和双重散列（Double Hashing）。
这种方法不需要额外的存储空间，但可能会导致聚集现象，即连续的冲突会增加查找的时间复杂度。
3. 再哈希法（Rehashing）：当发生冲突时，重新计算关键字的哈希值，并将数据存储在计算得到的新位置上。
这种方法需要额外的存储空间来保存原始数据，但可以避免聚集现象，并减少冲突的概率。
4. 建立公共溢出区（Primary Clustering）：将哈希表分为两个区域，一个区域用于存储主要数据，另一个区域用于存储冲突的数据。
当发生冲突时，将数据存储在冲突区域中。
这种方法可以减少聚集现象的发生，但需要额外的存储空间来存储冲突数据。
5. 完全散列（Perfect Hashing）：在构建哈希表时，通过一系列算法和数据预处理，使得每个关键字都映射到唯一的位置，从而避免冲突。
这种方法需要较高的计算成本和空间消耗，但可以实现最佳的查找和插入性能。
以上所述的方法都是常见的哈希表处理冲突的方式。
在选择合适的方法时，需要考虑数据的特点、内存限制和性能需求等因素。
哈希表与一般查找方法的比较及冲突的解决
录 。 这 个理 想的 情 况 可 以 通过 哈 希 表 来 实现 。 ［ 键 词 ］ 哈 希 表 ； 希 函数 ； 突 ； 找 ； 关 哈 冲 查 关键 字 ［ 中图 分 类 号 ］ Ｔ ３ １ ６ ［ 献 标识 码 ］ Ａ ［ Ｐ ０． 文 文章 编 号 ］
１ 一般查 找方法 的介绍
找成 功 。反 之 ， 直 至 最 后 一 个 记 录 ， 关 键 字 和 给定 值 的 应 。因 而 在查 找 时 ， 若 其 只要 根 据这 个 对 应 关 系 Ｆ就 能 找 到 给定 比较都 不 相 等 ， 则表 明 表 中没 有 给 定 值 ， 种 方 法 可 用 在 学 值 Ｋ 的 像 Ｆ Ｋ 。若 表 中存 在 关 键 字 和 Ｋ 相 等 的 记 录 ， 必 这 （） 则 生 成 绩 表 中查 找 某 一 学 生 的 成绩 。 定 在 Ｆ Ｋ） 存 储 位 置 上 。其 实 换 个 说 法 ， 是 通 过 函数 Ｆ （ 的 就 从 上 面 的例 子 可 知 顺序 查 找 方 法 效 率 不 高 ， 但是 我 们 还 （ ， 出要 查 找 关键 字 Ｋ 的 存 储 位 置 Ｆ Ｋ） 这 样 就 实 现 了 ）算 （ ， 有其他查找方法 ， ： 如 折半 查 找 ， 是 建 立 在 数 据 存 放 有 序 的 不 需 要进 行 比较 便 可 直 接 取 得 查 找 记 录 。在 此 ， 们 称 这 个 它 我
第２ Ｏ卷第 ５ 期
哈希 表 与 一 般 查 找 方 法 的 比较 及 冲 突 的解 决
骆剑 锋
（ 东 技 术 师 范学 院 天 河 学 院 计 算 机 系 ， 东 广 州 ，１ ５０ 广 广 ５０４）
［ 摘
要 ］ 众 所 周 知 ， 表 中查找 记 录 时 需进 行 查找 值 和 关键 字的 比较 。这 一 类 查 找 方 法 建 立 在 “ 较 ” 在 比 的基 础
哈希碰撞解决方式
哈希碰撞解决方式哈希碰撞是指在哈希表中，两个或多个不同的键值被哈希函数映射到了同一个索引位置的情况。
这种情况会导致哈希表性能下降，因为它会使得访问哈希表中的某些元素变得很慢。
为了解决哈希碰撞问题，有以下几种方式：1. 链地址法链地址法是一种简单而常用的解决哈希碰撞问题的方法。
它将每个桶（或槽）都视为一个链表头，并将所有散列到该桶的元素都添加到该链表中。
当需要查找某个元素时，只需要遍历对应桶中的链表即可。
2. 开放地址法开放地址法是另一种解决哈希碰撞问题的方法。
它将所有元素都存储在哈希表中，并使用一些特定规则来处理发生碰撞时应该如何处理。
其中最常用的三种规则是线性探测、二次探测和双重散列。
- 线性探测：当发生碰撞时，线性探测会检查下一个空槽是否可用，如果可用，则将该元素插入该位置；否则，它会继续检查下一个槽，直到找到一个可用的位置为止。
- 二次探测：与线性探测类似，但是它使用二次函数来计算下一个探测位置。
这样可以更有效地避免聚集现象。
- 双重散列：当发生碰撞时，双重散列会使用第二个哈希函数来计算下一个槽的位置。
这种方法可以更好地分散元素。
3. 建立完美哈希建立完美哈希是一种解决哈希碰撞问题的高级方法。
它基于一些特殊技巧和数据结构来构建哈希表，使得每个键值都被映射到唯一的索引位置上。
这种方法需要预处理输入数据，并且在构建哈希表时需要进行复杂的计算，但是一旦完成，它可以提供非常快速和高效的查询性能。
总之，以上三种方法都可以用来解决哈希碰撞问题。
选择哪种方法取决于具体情况和要求。
例如，链地址法适用于存储大量元素的情况；开放地址法适用于存储较少元素的情况；而建立完美哈希则适用于需要快速查询大量数据的情况。
散列表冲突处理方案
散列表冲突处理方案散列表（Hash Table）是一种重要的数据结构，它能够快速地进行插入、查找和删除等操作。
然而，在实际应用中，冲突（Collision）是散列表中常见的问题之一。
本文将介绍散列表冲突处理的几种常见方案，以及它们的优缺点。
一、开放定址法开放定址法是一种解决冲突的常见方法。
其原理是，当发生冲突时，通过一定的探测序列找到下一个可用的空槽，将待插入的元素放入该槽内。
常用的探测序列有线性探测、二次探测以及双重散列等。
1. 线性探测线性探测是最简单的开放定址法策略。
当发生冲突时，直接往后查找下一个空槽，并将待插入元素放入该槽内。
即使数组中只有少数位置被占用，线性探测也可能导致长时间的查找。
此外，线性探测容易产生一次聚集（Primary Clustering）现象，即冲突后的元素倾向于聚集在一起，进一步影响散列表的性能。
2. 二次探测二次探测对线性探测进行了改进。
当发生冲突时，根据一个二次探测序列进行查找下一个空槽，并将待插入元素放入该槽内。
二次探测的探测序列可以是平方探测、斐波那契探测等。
相比线性探测，二次探测能够减少聚集现象，但仍然存在聚集的问题。
3. 双重散列双重散列是一种更为高效的开放定址法策略。
当发生冲突时，通过计算另一个散列函数的值，并将其与原始散列值相加，得到下一个空槽的位置。
双重散列能够更好地解决聚集问题，提高散列表的性能。
二、链表法链表法是另一种常见的散列表冲突处理方案。
基本思想是，将散列得到的相同索引值的元素存储在同一个链表中。
当插入元素时，只需要将其插入到对应索引位置的链表尾部即可。
链表法对于散列冲突的处理效果较好，但在插入和查找操作上需要额外的链表遍历开销。
三、再散列法再散列法是一种结合链表法和开放定址法的冲突处理方法。
当发生冲突时，使用一个新的散列函数对待插入的元素进行再散列，并将其放入新的散列位置。
再散列法能够在一定程度上减少冲突的概率，提高散列表的性能。
综上所述，散列表冲突处理的方案有开放定址法、链表法以及再散列法等。
散列冲突解决的方式
散列冲突解决的⽅式⼀、散列思想散列表的英⽂叫Hash Table，也叫哈希表或者Hash表。
散列表⽤的是数组⽀持按照下标随机访问数据的特性，所以散列表其实就是数组的⼀种扩展，由数组演化⽽来。
可以说，如果没有数组，就没有散列表。
散列表时间复杂度是O(1)的特性。
我们通过散列函数把元素的键值映射为下标，然后将数据存储在数组中对应下标的位置。
当我们按照键值查询元素时，我们⽤同样的散列函数，将键值转化为数组下标，从对应的数组下标的位置取数据。
⼆、散列函数散列函数在散列表中起着⾮常关键的作⽤。
散列函数，顾名思义，它是⼀个函数。
可以把它定义成hash(key),其中key表⽰元素的键值，hash(key)的值表⽰经过散列函数计算得到的散列值。
如何改造散列函数？散列函数设计的基本要求：1、散列函数计算得到的散列值是⼀个⾮负整数；2、如果key1=key2，那hash(key1)==hash(key2);3、如果key1≠key2，那hash(key1)≠hash(key2)解释⼀下上述三点：其中，第⼀点理解起来应该没有任何问题。
因为数组下标是从0开始的，所以散列函数⽣成的散列值也要是⾮负整数。
第⼆点也很好理解。
相同的key，经过散列函数得到的散列值也应该是相同的。
第三点看起来合情合理，但是在真实的情况下，要想找到⼀个不同key对应的散列值都不⼀样的散列函数，⼏乎是不可能的。
即使像业界著名的MD5、SHA、CRC等哈希算法，也⽆法完全避免这种散列冲突。
⽽且，因为数组的存储空间有限，也会加⼤散列冲突的概率。
三、散列冲突再好的散列函数也⽆法避免散列冲突。
如何解决散列冲突呢？常⽤的散列冲突解决⽅法有两类：开放寻址法（open addressing）和链表法（chaining）1、开放寻址法开放寻址法的核⼼思想是，如果出现了散列冲突，我们就重新探测⼀个空闲位置，将其插⼊。
那如何重新探测新的位置呢？先讲⼀个⽐较简单的探测⽅法，线性探测（Linear Probing）。
解决哈希冲突的四种方法
解决哈希冲突的四种⽅法通过构造性能良好的哈希函数，可以减少冲突，但⼀般不可能完全避免冲突，因此解决冲突是哈希法的另⼀个关键问题。
创建哈希表和查找哈希表都会遇到冲突，两种情况下解决冲突的⽅法应该⼀致。
下⾯以创建哈希表为例，说明解决冲突的⽅法。
常⽤的解决冲突⽅法有以下四种：开放定址法这种⽅法也称再散列法，其基本思想是：当关键字key的哈希地址p=H（key）出现冲突时，以p为基础，产⽣另⼀个哈希地址p1，如果p1仍然冲突，再以p为基础，产⽣另⼀个哈希地址p2，…，直到找出⼀个不冲突的哈希地址pi ，将相应元素存⼊其中。
这种⽅法有⼀个通⽤的再散列函数形式：Hi=（H（key）+d i）% m i=1，2，…，n其中H（key）为哈希函数，m 为表长，d i称为增量序列。
增量序列的取值⽅式不同，相应的再散列⽅式也不同。
主要有以下三种：线性探测再散列d i i=1，2，3，…，m-1这种⽅法的特点是：冲突发⽣时，顺序查看表中下⼀单元，直到找出⼀个空单元或查遍全表。
⼆次探测再散列d i=12，-12，22，-22，…，k2，-k2 ( k<=m/2 )这种⽅法的特点是：冲突发⽣时，在表的左右进⾏跳跃式探测，⽐较灵活。
伪随机探测再散列d i=伪随机数序列。
具体实现时，应建⽴⼀个伪随机数发⽣器，（如i=(i+p) % m），并给定⼀个随机数做起点。
例如，已知哈希表长度m=11，哈希函数为：H（key）= key % 11，则H（47）=3，H（26）=4，H（60）=5，假设下⼀个关键字为69，则H（69）=3，与47冲突。
如果⽤线性探测再散列处理冲突，下⼀个哈希地址为H1=（3 + 1）% 11 = 4，仍然冲突，再找下⼀个哈希地址为H2=（3 + 2）% 11 = 5，还是冲突，继续找下⼀个哈希地址为H3=（3 + 3）% 11 = 6，此时不再冲突，将69填⼊5号单元。
如果⽤⼆次探测再散列处理冲突，下⼀个哈希地址为H1=（3 + 12）% 11 = 4，仍然冲突，再找下⼀个哈希地址为H2=（3 - 12）% 11 = 2，此时不再冲突，将69填⼊2号单元。
哈希表冲突解决方法解决哈希表中的冲突问题
哈希表冲突解决方法解决哈希表中的冲突问题在计算机科学中，哈希表（Hash Table）是一种常用的数据结构，它用于实现键值对的存储和查找。
然而，在哈希表的使用过程中，可能会出现冲突问题，即不同的键经过哈希函数计算后得到相同的索引值，这就需要我们采取一些方法来解决哈希表中的冲突问题。
一、开放定址法开放定址法是一种简单而常用的解决哈希表冲突的方法之一。
其基本思想是当发生冲突时，通过探测空槽来找到下一个可用的位置。
常见的探测方法有线性探测、二次探测和双重散列。
1. 线性探测：线性探测方法是指在发生冲突时，逐个向后查找直到找到一个空槽。
其探测函数可以表示为：H(k, i) = (H'(k) + i) mod m，其中H'(k)是原始的哈希函数计算的哈希值，m是哈希表大小，i为探测的步长。
当发生冲突时，通过不断递增i的值来找到下一个可用位置。
然而，线性探测可能会导致聚集现象，即连续的冲突增加了查找时间。
2. 二次探测：二次探测是指在发生冲突时，通过二次探测函数来查找下一个位置，其探测函数可以表示为：H(k, i) = (H'(k) + c1 * i + c2 * i^2) mod m，其中c1和c2为常数，探测步长为i。
二次探测可以减少聚集现象的出现，但仍可能导致某些位置长时间被使用。
3. 双重散列：双重散列是指通过另一个辅助哈希函数来计算下一个探测位置，从而减少冲突的概率。
其探测函数可以表示为：H(k, i) = (H1(k) + i *H2(k)) mod m，其中H1(k)和H2(k)分别为两个不同的哈希函数计算的哈希值。
双重散列方法能够比较均匀地分布键，减少冲突的次数。
二、链地址法链地址法是另一种常用的解决哈希表冲突的方法，它通过在哈希表的每个位置上存储一个链表，来解决索引冲突时的存储问题。
当不同的键值计算得到相同的索引时，它们会被链接到同一个位置的链表中。
链地址法的优点是可以有效地解决冲突问题，缺点是需要额外的存储空间来存储链表。
hashmap解决哈希冲突的方法
hashmap解决哈希冲突的方法
哈希冲突是指在哈希表中不同的键经过哈希函数计算后得到相同的哈希值，导
致数据存储冲突的问题。
为了解决这个问题，哈希表采用了各种方法来处理冲突，并保证快速高效地访问数据。
一种常见的解决哈希冲突的方法是使用链地址法，也称为拉链法。
链地址法将
哈希表的每个槽（桶）关联一个链表或者其他数据结构，每个哈希值对应的数据都存储在相应的链表中。
当发生哈希冲突时，将新的数据插入到对应链表的末尾。
这样，在查找特定值时，首先通过哈希函数计算出键的哈希值，然后在对应的链表中进行搜索，以找到目标值。
另一个常见的解决哈希冲突的方法是开放地址法。
开放地址法中，当发生哈希
冲突时，通过一系列探测方式来寻找下一个可用的槽位。
探测方式可以是线性探测（继续检查下一个槽位），二次探测（根据一个二次函数计算下一个槽位），或者使用双重哈希函数计算下一个槽位。
当找到一个空槽时，将数据存储在该位置。
在查找特定值时，同样使用哈希函数计算哈希值，然后按照相同的探测方式在哈希表中搜索，直到找到目标值或者遇到空槽。
除了链地址法和开放地址法，还存在其他一些用于解决哈希冲突的方法。
例如，再哈希法将冲突的键通过不同的哈希函数再次进行哈希，直到找到一个空槽存储数据。
而建立一个完全不冲突的哈希函数几乎是不可能的，但可以通过精心设计的哈希函数来减少冲突的可能性，称为良好的哈希函数。
解决哈希冲突是保证哈希表高效运行的关键。
通过链地址法、开放地址法或其
他方法，可以高效地解决哈希冲突，并保证数据的快速访问。
选择合适的解决方法取决于具体应用场景和性能要求。
解决hash冲突的几种方法
解决hash冲突的几种方法
当哈希函数无法将数据映射到预期的地址时，就会发生哈希冲突。
哈希冲突可能会导致数据在散列表中的位置不正确，从而导致访问失败或性能下降。
下面是几种常见的解决哈希冲突的方法:
1. 开放地址法：当发生哈希冲突时，开放地址法会尝试在散列表的其他地方查找数据。
这种方法可以通过在散列表中创建一个额外的地址空间来解决哈希冲突，从而提高散列表的性能和效率。
2. 链表法：链表法会在散列表中创建一组指针，这些指针指向包含相同关键字的数据节点。
这种方法可以有效地解决哈希冲突，并且可以在较短的时间内找到数据。
3. 置换法：当发生哈希冲突时，置换法会将数据重新放置到散列表的其他地方。
这种方法可能会导致散列表的效率和性能下降，因此通常只用于非常简单的哈希表应用场景。
4. 哈希函数优化：为了提高哈希表的效率和性能，可以使用一些优化技术，例如使用非线性哈希函数、减少哈希函数的计算复杂度、使用前缀哈希函数等。
这些技术可以有效地减少哈希冲突的发生，从而提高散列表的访问效率和性能。
5. 哈希表结构选择：选择合适的哈希表结构也可以提高哈希表的效率和性能。
例如，使用链表哈希表、有序哈希表等结构可以更好地处理哈希冲突，从而提高散列表的效率和性能。
解决哈希冲突的方法有很多种，每种方法都有其优缺点和适用范围。
在选择哈希冲突解决方法时，应该根据具体应用场景和数据特点进行选择，以实现最佳的性能和效率。
线性探测法解决哈希冲突的一种方法
线性探测法解决哈希冲突的一种方法哈希表是一种常用的数据结构，用于存储和查找数据。
但由于哈希函数的性质，不同的数据可能会映射到同一个哈希值上，这就导致了哈希冲突的问题。
本文将介绍线性探测法作为一种解决哈希冲突的方法。
一、哈希表和哈希冲突哈希表是一种依靠哈希函数进行存储和查找操作的数据结构。
其核心思想是将关键字通过哈希函数映射到一个固定的位置上，即哈希地址。
然而，由于哈希函数的可能性有限，不同的关键字可能会映射到同一个哈希地址上，即发生哈希冲突。
二、线性探测法的原理线性探测法是一种简单而常用的解决哈希冲突的方法。
其基本原理是当发生哈希冲突时，顺序地查找下一个空槽位，直到找到一个空槽位或者查满整个哈希表。
具体的步骤如下：1. 根据哈希函数计算关键字的哈希地址。
2. 若该地址处为空槽位，则直接将关键字插入到此位置。
3. 若该地址处已被其他关键字占据，则顺序地查找下一个槽位，直到找到一个空槽位或者查满整个哈希表。
4. 将关键字插入到找到的空槽位上。
三、线性探测法的实现为了实现线性探测法，我们需要使用一个数组来存储哈希表，同时还需要定义一个哈希函数来计算关键字的哈希地址。
下面是一个简单的线性探测法的实现示例：```pythonclass LinearProbingHash:def __init__(self, size):self.size = sizeself.hash_table = [None] * sizedef hash_function(self, key):return key % self.sizedef insert(self, key):index = self.hash_function(key)while self.hash_table[index] is not None:index = (index + 1) % self.sizeself.hash_table[index] = keydef search(self, key):index = self.hash_function(key)while self.hash_table[index] != key:index = (index + 1) % self.sizeif self.hash_table[index] is None:return Nonereturn index```以上代码中，我们使用一个大小为size的数组作为哈希表，其中每个槽位上存放的是关键字。
哈希冲突解决方法
哈希冲突解决方法哈希冲突是指不同的数据在经过哈希函数计算后，得到的哈希值相同的现象。
哈希冲突是在哈希表中常见的问题，解决哈希冲突的方法有很多种。
下面我将介绍一些常用的哈希冲突解决方法。
1. 链地址法（拉链法）链地址法是解决哈希冲突最常见的方法之一。
它通过将哈希表的每个槽存储为链表的头节点，当发生哈希冲突时，冲突的元素会被插入到链表中。
这样可以避免数据被覆盖，而且不需要重新计算哈希值。
链地址法的优点是实现简单，适用于任何类型的哈希函数。
然而，当链表过长时，会降低访问效率，需要进行性能优化。
2. 线性探测法线性探测法是一种解决哈希冲突的开放定址法。
当发生哈希冲突时，线性探测法会从冲突的槽开始，依次查找下一个空槽，直到找到一个空槽或者遍历整个哈希表。
当插入或查找元素时，会按照一定的规则往后探测。
线性探测法的优点是实现简单，内存利用率高。
然而，当哈希表装载因子过高时，会导致探测次数增加，性能下降。
3. 平方探测法平方探测法是一种解决哈希冲突的开放定址法。
当发生哈希冲突时，平方探测法会从冲突的槽开始，依次探测距离为1、4、9、16......的槽，直到找到一个空槽或者遍历整个哈希表。
平方探测法的优点是相较于线性探测法，能够更均匀地利用哈希表中的槽。
然而，平方探测法也存在探测次数增加的问题，而且不能保证一定能找到空槽。
4. 双散列法双散列法是一种解决哈希冲突的方法，它使用两个不同的哈希函数。
当发生冲突时，首先利用第一个哈希函数计算出一个位置，如果该位置已经被占用，则使用第二个哈希函数计算出另一个位置。
如果第二个位置仍然被占用，则可以继续使用第一个哈希函数计算下一个位置。
双散列法的优点是可以通过选取不同的哈希函数，减少冲突的概率。
然而，双散列法实现较为复杂，且需要选取合适的哈希函数。
5. 拆分存储法拆分存储法是一种解决哈希冲突的方法，它将哈希表分为多个小的哈希表，每个小哈希表都有自己的哈希函数。
当发生冲突时，可以根据冲突的哈希值将元素放入对应的小哈希表中。
简述哈希冲突的原因和解决方法
简述哈希冲突的原因和解决方法
哈希冲突是指不同的输入值经过哈希函数计算后得到相同的哈希值的情况。
哈希冲突的原因主要有以下几点：
1. 哈希函数设计不合理：如果哈希函数的设计不合理，可能会导致输入值在哈希函数计算后的分布不均匀，进而增加哈希冲突的概率。
2. 哈希表容量过小：当哈希表的容量较小，而要存储的数据较多时，就容易出现哈希冲突。
3. 数据集特征：当数据集的特征与哈希函数的设计不匹配时，也可能导致哈希冲突的增加。
为了解决哈希冲突，常用的方法有以下几种：
1. 开放定址法：当发生哈希冲突时，通过探测哈希表中的下一个未被占用的位置，直到找到一个空槽来存储数据。
2. 链地址法：在哈希表的每个槽中，维护一个链表，当发生哈希冲突时，将新的数据插入到对应槽的链表中。
3. 再哈希法：使用多个哈希函数，当发生冲突时，依次尝试其他哈希函数，直到找到一个可用的槽。
4. 建立一个辅助的查找表：在哈希表中存储辅助的查找表，用于存储哈希冲突的数据，这样可以避免链表过长。
5. 二次哈希法：使用两个不同的哈希函数，当发生冲突时，通过计算哈希函数的二次哈希值来定位新的槽位。
这些方法可以根据具体的情况选择使用，以尽可能降低哈希冲突
的概率，提高哈希表的性能。
hash碰撞的解决方法
hash碰撞的解决方法
解决哈希碰撞的方法通常有以下几种：
1. 良好的哈希函数选择：选择适当的哈希函数可以最大程度地减少碰撞的概率。
好的哈希函数应该能够将输入数据均匀地映射到哈希值空间中。
2. 分离链接法（Chaining）：将哈希表的每个槽都设置为一个
链表或者其他数据结构，当发生碰撞时，将冲突的元素链接到同一个槽中。
这样做的好处是即使发生碰撞，也不会丢失数据。
3. 开放地址法（Open Addressing）：当发生碰撞时，通过一定的探测方法在哈希表中找到下一个空槽来存放冲突的元素。
常见的探测方法有线性探测、二次探测和再哈希法等。
4. 拉链法（Cuckoo Hashing）：将每个元素映射到两个哈希函
数上，并使用两个哈希表来存储冲突的元素。
如果发生碰撞，就将冲突的元素从当前的哈希表中换到另一个哈希表，直到不再发生碰撞为止。
5. 完美哈希函数（Perfect Hashing）：如果对于给定的输入集合，能够找到一个哈希函数使得没有任何冲突，那么称这个哈希函数为完美哈希函数。
完美哈希函数的构造比较复杂，通常采用两次哈希的方式进行构造。
需要根据具体的应用场景，选择合适的解决方法。
java hashmap解决hash冲突的方法
java hashmap解决hash冲突的方法Java HashMap解决哈希冲突的方法在Java中，HashMap是一种常用的数据结构，用于存储键值对。
然而，在使用HashMap时，可能会出现哈希冲突的情况，即不同的键被分配到了相同的存储位置。
为了解决这个问题，Java提供了几种方法来处理哈希冲突。
1. 哈希桶（Hash Bucket）：HashMap内部维护了一个由链表构成的数组，在哈希冲突发生时，新的键值对会被添加到链表的末尾。
这种方法被称为开链法（Separate Chaining），它可以有效地处理哈希冲突，但在遍历链表时可能会降低性能。
2. 链地址法（Chaining）：链地址法是一种类似于哈希桶的解决方案，但它使用了更高效的数据结构，比如红黑树或平衡二叉树。
当链表的长度超过一定阈值时，将链表转换为树，可以提高查找的效率。
3. 线性探测（Linear Probing）：线性探测是一种尝试寻找下一个可用槽位的方法。
当发生哈希冲突时，会顺序地寻找下一个槽位，直到找到一个空闲的位置。
这种方法避免了链表的使用，但可能会导致集合的稀疏性和聚集性。
4. 再哈希（Rehashing）：再哈希是一种当哈希冲突发生时，重新计算哈希值的方法。
新的哈希值将用于找到一个新的位置存储键值对。
这种方法可以减少冲突的概率，但会带来额外的计算成本。
以上是常见的几种Java HashMap解决哈希冲突的方法。
根据具体的场景和需求，选择合适的方法可以提高HashMap的性能和效率。
使用HashMap时，我们应该了解这些解决方案，并根据实际情况进行选择和优化。
hash冲突的处理方法
hash冲突的处理方法1.引言哈希冲突是在哈希表中常见的问题，当不同的关键字被映射到相同的哈希桶中时，就会发生冲突。
本文将介绍几种常见的处理哈希冲突的方法。
2.开放寻址法开放寻址法是一种解决哈希冲突的方法之一。
当发生冲突时，该方法会找到下一个可用的哈希桶，直到找到一个空桶或者遍历完整个哈希表。
常用的开放寻址法包括线性探测和二次探测。
线性探测是顺序查找下一个可用桶，而二次探测则是通过一定算法查找下一个桶。
使用开放寻址法时需要注意哈希表的装载因子，高装载因子可能导致冲突概率增大。
3.链地址法链地址法是另一种常见的处理哈希冲突的方法。
该方法使用链表来存储冲突的元素。
每个哈希桶都维护一个链表，在发生冲突时将元素添加到该链表中。
链地址法可以有效地解决冲突问题，但是需要额外的存储空间来维护链表。
4.公共溢出区公共溢出区是一种处理哈希冲突的方法，适用于系统中存在多个哈希表的情况。
当哈希冲突发生时，将冲突的元素放入一个公共的溢出区中。
这种方法可以减少哈希表的冲突概率，但也增加了额外的查找成本。
5.哈希函数的设计正确设计好的哈希函数可以有效地减少哈希冲突的概率。
一个良好的哈希函数应该具备以下特点：均匀分布、最小冲突、易于计算等。
在实际应用中，可以使用多种方法来设计哈希函数，如简单散列法、除留余数法、平方取中法等。
6.性能分析与比较针对不同的处理哈希冲突的方法，我们需要进行性能分析和比较。
包括但不限于以下几个方面：插入、查找和删除的时间复杂度、内存占用情况，以及不同冲突处理方法在不同负载因子下的性能表现等。
7.结论本文介绍了几种常见的处理哈希冲突的方法，包括开放寻址法、链地址法和公共溢出区。
同时，强调了哈希函数的设计对减少冲突概率的重要性。
在实际应用中，根据具体需求选择合适的处理哈希冲突的方法，并结合性能分析和比较，进行合理的优化。
---感谢阅读本文档，希望对您理解和处理哈希冲突提供了一些帮助。
祝您在实践中取得良好的效果！。
散列冲突（哈希碰撞）的解决办法
散列冲突（哈希碰撞）的解决办法散列冲突（哈希碰撞）的解决办法相关概念哈希算法（散列函数）哈希算法(散列算法)是信息存储和查询所⽤的⼀项基本技术，它是⼀种基于Hash函数的⽂件构造⽅法，可实现对记录的快速随机存取。
它把给定的任意长关键字映射为⼀个固定长度的哈希值，⼀般⽤于鉴权、认证、加密、索引等。
其主要优点是运算简单，预处理时间较短，内存消耗低，匹配查找速度⽐较快，便于维护和刷新，⽀持匹配规则数多等。
什么是哈希碰撞（散列冲突）Hash算法并不完美，有可能两个不同的原始值在经过哈希运算后得到同样的结果，这样就是哈希碰撞。
解决办法1、开放定址法所谓的开放定址法就是⼀旦发⽣了冲突，就去寻找下⼀个空的散列地址，只要散列表⾜够⼤，空的散列地址总能找到，并将记录存⼊。
fi(key)=（f（key）+di）MOD m (di=1，2，3,…，m-1)1）线性探测法di=1，2，3，…，m-1这种⽅法的特点是：冲突发⽣时，顺序查看表中下⼀单元，直到找出⼀个空单元或查遍全表。
我们把这种解决冲突的开放地址法称为线性探测法。
2）⼆次探测法fi(key)=（f（key）+di）MOD m (di=1²，-1²，2²，-2²，…，q²，-q² (q<=m/2 )这种⽅法的特点是：冲突发⽣时，在表的左右进⾏跳跃式探测，⽐较灵活。
增加平⽅运算的⽬的是为了不让关键字都聚集在某⼀块区域。
我们称这种⽅法为⼆次探测法。
3）随机探测法还有⼀种⽅法是，在冲突时，对于位移量di采⽤随机函数计算得到，我们称之为随机探测法。
fi(key)=（f（key）+di）MOD m (di是⼀个随机数列 )总之，开放定址法只要在散列表未填满时，总是能找到不发⽣冲突的地址，是我们常⽤的解决冲突的办法。
2、再散列函数法事先准备多个散列函数:fi(key)=RHi（key）( i=1，2，…，k)当哈希地址Hi=RH1（key）发⽣冲突时，再计算Hi=RH2（key）……，直到冲突不再产⽣。
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一个查找方法的好坏通常是以其关键字和给定值进行
比较过的记录个数的平均值来衡量的 。而平均查找长度
ASL (Average Search Lengt h) 就是进行比较的关键字个数 的期望值 。ASL 值越小 ,查找平均速度越快 。
知道 ,顺序查找和折半查找的性能会随着数据量的增加而降 ( HX) ,提高按 ID 号查找某学生数据的速度 。
低 ,而用哈希表来查找是不会这样的 。
表 2 XS 表
行号 第1行 第2行 第3行
:
ID
姓名
2
黄秋燕
4
李翔
5
罗卓浪
:
:
身份证号 441702198609114440 441702198512191553 441702198606180338
那么 ASL = 1 000/ N ,而当 N = 10 000 时 ,ASL = 0. 1 。从这
假设有以下学生表 ( XS) ,表中有 1 000 个学生记录 ,其
我们就可知道 ,当数据比较多的时候 ,一般的查找方法与我 中的 ID 号是关键字 ,并以升序排列 ,行号并非是表中的内
们的哈希表查找方法性能相差甚远 。并且从它们的 ASL 中 容 ,是用 来 帮 助 我 们 理 解 用 的 。现 为 它 建 立 一 个 哈 希 表
然数在存储时出现的冲突问题 。
以上只是解决冲突的一个例子 ,当然要在这作一下补充 和说明 :
(1) 从要存储的数据来看 ,数据越集中 ,哈希表就越小 。 但是 ,就算数据不集中 ,我们仍然可以用这种思想来存储数 据 ,只是可能造成不少储存空间的浪费 。
(2) 以上只是一种思想 ,哈希表不一定是一个 A (10 ,10) 的表 ,应该按照数据的范围来决定表的大小 。比如 ,上例的 数据可以用 A (7 ,7) 的二维数组来存储 。
(3) 两个哈希函数 FX( X) = X MOD 10 和 F Y( Y) = IN T ( Y/ 10) 中的 10 不一定是 10 ,要根据要存储数据的范围和哈 希表的大小来决定 。其实哈希函数可以写成这样 : FX( X) = X MOD N 和 F Y( Y) = IN T ( Y/ N) ,N 就是哈希表的行数或 列数 ,取其中的较大者 。
A
31 32
45
77 28
0123456789
图 1 A (10) 数组 数组 A (10) 就是由哈希函数 F ( X) 构成的哈希表 。假如
3 [ 收稿日期 ] 2007208230 [ 作者简介 ] 骆剑锋 (1981 - ) ,男 ,广东技术师范学院天河学院计算机系教师 、软件设计师 。
2007 年 10 月 十 堰 职 业 技 术 学 院 学 报 Oct . ,2007 第 20 卷第 5 期 Jo urnal of Shiyan Technical Instit ute Vol . 20 No . 5
ASL = P1 ×1 + P2 ×2 + P3 ×3 + ……+ PN - 1 ×( N - 1) + PN ×N
假设每个记录的查找概率相等 : Pi = 1/ N 则在等概率情况下顺序查找的平均查找长度为
N
N
∑ ∑ ASL =
Pi Ci
i =1
=
1
i = (1 + N) / 2[1]
N i =1
(3 ,2) (2 ,2) (4 ,5) (6 ,6) 的 A (10 ,10) 二维数组中。如下图 :
图 2 A (10 ,10) 示意图
这样 ,二维数组 A ( 10 , 10) 就是由哈希函数 FX ( X) 和 F Y( Y) 构成的哈希表 ,假如要查找给定值 45 ,只需通过函数 F Y(45) = 4 和 FX(45) = 5 ,就知道 45 放在二维数组 A 中下 标为 (4 ,5) 的位置 。这样 ,我们就可以不需要进行任何的比 较就能在表中找到相应的数据 。这种存储方法可以解决自
3
1 一般查找方法的介绍
在现实生活中有不少查找数据的例子 ,如在学生成绩表中 查找某一学生的成绩 ;在集体宿舍的名单中找到某个人所在的 宿舍等 。前人已在这些现实的例子中找到不少适合用计算机去 查找的方法 ,如 :顺序查找、折半查找等。
最容易理解的莫过于按照顺序查找 ,它的查找过程为 : 从表中的第一个记录开始 ,逐个地进行记录的关键字和给定 值的比较 ,若某个记录的关键字和给定值的比较相等 ,则查 找成功 。反之 ,若直至最后一个记录 ,其关键字和给定值的 比较都不相等 ,则表明表中没有给定值 ,这种方法可用在学 生成绩表中查找某一学生的成绩 。
然这里介绍的方法也有前提 :
第一 :要存放的数据要尽量集中 ,不能太过分散 ,如 : 7 ,
13 ,20 ,17 这些数据的数值差距不大 ,比较集中 。
第二 :需要计算机的储存容量比较大 。
第一个前提并非是绝对的 ,也就是说数据也可以分散 ,
但这就需要很大的计算机储存容量 。第二个前提的实现可
能不存在问题 ,当今计算机的储存硬件已经日新月异 ,容量
键字中假设还有一个关键字为 22 ,那么 F (22) = 2 ,这正好与
关键字 32 的地址一样 F (32) = 2 ,这种现象称为冲突 。那么
22 这个新的数应放到哪里呢 ?
然而 ,在以住 ,我们都认为冲突只能尽可能地少 ,而不能
完全地避免 。
3 解决冲突的前提
任何方法的可行性都有前提 ,没有完全绝对的方法 。当
— 96 —
哈希表与一般查找方法的比较及冲突的解决
我们要查找关键字 77 ,只需通过函数 F (77) = 7 ,就知 77 放
在数组 A 中下标为 7 的位置 。这样我们就可以不需要进行
任何比较就能很快地在表中找到相应的数据 。
2. 2 哈希函数的冲突
对不同的关键字可能得到同一个哈希地址 ,如上例的关
对于含有 N 个记录的表 ,查找成功时的平均查找长度为
N
∑ ASL =
Pi Ci
i 记录的概率 。Ci 为找到表中
其关键字与给定值相等的第 i 个记录时 ,和给定值已进行过
比较的关键字个数 。
从顺序查找可见 , Ci 取决于所查记录在表中的位置 。 如 :查找表中第一个记录时 ,仅需比较一次 ;第二个记录时 , 要两次 ……最后一个记时 ,要 N 次 ,一般情况下 Ci 等于 i 。
不是应该多用点容量来换取我们的速度呢 ?
3. 1 冲突解决方案的提出
假设有这些关键字 :25 ,32 ,22 ,45 ,66 。用 A (10 ,10) 二
维数组作为存放关键字的哈希表 ,我们分别构造两个哈希函
FX( X) = X MOD 10 和 F Y( Y) = IN T ( Y/ 10) 。( F Y( Y) 的
就拿顺序查找方法来看 ,假如表中有大量的数据 ,用这 个方法效率很低 ,最差的情况就是要查找的数据在表的最 后 ,这样就需要把所有的数据都读一遍 。而折半查找方法虽 然比顺序查找方法快很多 ,但对于大量数据来说 ,比较次数 也会随着数据的数量变大而增多 ,并且如果要查找的数据在 表的开始 ,反而这时的查找速度还不如顺序查找方法 。 1. 2 哈希表的提出
序查找优胜 。
而用哈希表来查找 ,假如 Pi 仍然为 1/ N ,Ci 可以说是为 0 ,因为在查找过程中无需与任何关键字进行比较 。但现实 情况来说 ,由于哈希函数的计算需要时间 ,那么我们作最差
— 97 —
十堰职业技术学院学报
2007 年第 5 期
第 20 卷第 5 期
的打算 ,Ci = 1 000 (这个数已经被放大差不多 100 倍了) 。 4 应用举例
哈希表与一般查找方法的比较及 冲突的解决
骆剑锋
(广东技术师范学院 天河学院 计算机系 ,广东 广州 ,510540)
[ 摘 要 ] 众所周知 ,在表中查找记录时需进行查找值和关键字的比较 。这一类查找方法建立在“比较”的基础 上 。一般的查找方法有 :顺序查找 、折半查找 、二叉查找 。查找的效率依赖于查找过程中所进行的比较次数 ,甚 至有一些数据的位置会影响某一次查找效率 。理想的是希望不经任何比较 ,一次存取便能得到所需查找的记 录 。这个理想的情况可以通过哈希表来实现 。 [ 关键词 ] 哈希表 ;哈希函数 ;冲突 ;查找 ;关键字 [ 中图分类号 ] TP301. 6 [ 文献标识码 ] A [ 文章编号 ] 100824738 (2007) 0520096203
从上面的方法来看 ,影响查找速度的关键因素是在查找
的过程中 ,记录的关键字和给定值的比较的次数 。所以可以 这样说 :比较的次数越多 ,查找时间越长 。理想的情况是希 望不经任何比较 ,一次存取便能得到所查找的记录 。而这个 理想的情况可以用哈希表和它的算法来实现 。
2 哈希表的概念
如果希望不经过任何比较 ,一次存取便能得到所查记 录 ,那就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 ,使每个关键字和唯一的存储位置相对 应 。因而在查找时 ,只要根据这个对应关系 F 就能找到给定 值 K 的像 F ( K) 。若表中存在关键字和 K 相等的记录 ,则必 定在 F ( K) 的存储位置上 。其实换个说法 ,就是通过函数 F () ,算出要查找关键字 K 的存储位置 F ( K) ,这样就实现了 不需要进行比较便可直接取得查找记录 。在此 ,我们称这个 对应关系 F 为哈希函数 ,按这个思路而建立的表为哈希表 。
从上面的例子可知顺序查找方法效率不高 ,但是我们还 有其他查找方法 ,如 :折半查找 ,它是建立在数据存放有序的 基础上的 ,过程是 :先确定待查记录所在范围 ,然后逐步缩小 范围直到找到或找不到该记录为止 。这类似我们在书中找 某一页的过程 ,比如有一本非常厚的书 (3 000) ,要找到 1 076 页 ,我们一般会翻到书的中间 ,看一下当前页数为多少 , 假如是 1 400 页 ,那么你就会缩小查找的范围 (从第 1 页到 1 400 页) ,接着又在这个范围中用相同的方法找 。 1. 1 一般的查找方法存在的缺点