7.哈希表查找(开放地址法)找
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。
数据结构第九章--查找-习题及答案
第九章查找一、选择题1•若查找每个记录的概率均等，则在具有n 个记录的连续顺序文件中采用顺序查找法查找一个记录，其平均查找长度ASL 为()。
A ．(n-1)/2B.n/2C.(n+1)/2D.n 2. 下面关于二分查找的叙述正确的是()A. 表必须有序，表可以顺序方式存储，也可以链表方式存储C.表必须有序，而且只能从小到大排列B. 表必须有序且表中数据必须是整型，实型或字符型D.表必须有序，且表只 能以顺序方式存储3. 用二分(对半)查找表的元素的速度比用顺序法() A. 必然快B.必然慢C.相等D.不能确定4. 具有12个关键字的有序表，折半查找的平均查找长度()A.3.1B.4C.2.5D.55．当采用分块查找时，数据的组织方式为()A. 数据分成若干块，每块内数据有序B. 数据分成若干块，每块内数据不必有序，但块间必须有序，每块内最大(或最小)的数据组成索引块C. 数据分成若干块，每块内数据有序，每块内最大(或最小)的数据组成索引块D. 数据分成若干块，每块(除最后一块外)中数据个数需相同6. 二叉查找树的查找效率与二叉树的((1))有关,在((2))时其查找效率最低(1) ：A.高度B.结点的多少C.树型D.结点的位置(2) :A.结点太多B.完全二叉树C.呈单枝树D.结点太复杂。
7. 对大小均为n 的有序表和无序表分别进行顺序查找，在等概率查找的情况下，对于查找失败,它们的平均查找长度是((1)),对于查找成功,他们的平均查找长度是((2))供选择的答案:A.相同的B.不同的9．分别以下列序列构造二叉排序树，与用其它三个序列所构造的结果不同的是()A ．(100，80，90，60，120，110，130)B.(100，120，110，130，80，60，90) C. (100，60，80，90，120，110，130)D.(100，80，60，90，120，130，110)10. 在平衡二叉树中插入一个结点后造成了不平衡，设最低的不平衡结点为A,并已知A 的左孩子的平衡因子为0右孩子的平衡因子为1，则应作()型调整以使其平衡。
哈希对象常用方法
哈希对象常用方法哈希表（Hash Table）是一种重要的数据结构，它主要用于解决查找问题，以键值对形式存储数据，提供高效的数据访问，查找和插入操作的时间复杂度都为O(1)。
哈希表底层实现有很多种，其中最常见的是使用数组来实现。
在哈希表中，哈希对象是指键或值，下面我们介绍哈希对象的常用方法。
一、添加哈希对象向哈希表中添加新的哈希对象时，需要指定其键和值。
如果哈希表中已存在该键，则需要更新其值。
下面是实现添加哈希对象的方法：1. put(key, value)该方法用于向哈希表中添加新的键值对，并返回该键对应的值。
如果指定的键已存在，则返回其对应的现有值。
如果指定了默认值，则如果键不存在时返回默认值，并添加该键值对。
该方法的时间复杂度为O(1)。
从哈希表中获取指定的哈希对象时，可以通过指定其键或索引值来实现。
下面是实现获取哈希对象的方法：该方法用于根据指定的键获取其对应的值，如果指定的键不存在，则返回None。
该方法的时间复杂度为O(1)。
2. items()该方法返回一个由键值对组成的列表，其中每个元素为元组(key, value)。
该方法的时间复杂度为O(n)，其中n为哈希表中键值对的数量。
3. clear()以上就是哈希对象常用的方法，使用哈希表可以提供高效的数据访问和操作。
但是需要注意的是，在哈希表中，哈希函数的设计非常重要，可以影响哈希表的性能。
在使用哈希表时，需要选择合适的哈希函数，以提高哈希表的性能和稳定性。
除了常用的哈希对象方法，还有一些特殊的方法和技巧可以帮助我们更好地使用哈希表。
下面介绍一些相关内容：一、哈希碰撞哈希碰撞指的是当两个或多个哈希对象的哈希值相同时出现的情况。
哈希碰撞可能会导致哈希表性能降低，特别是在负载较高的情况下。
为了避免哈希碰撞，我们可以使用一些常见的方法：1. 开放地址法：当发生哈希碰撞时，不是立即添加到哈希表中，而是继续寻找下一个可用的位置。
常用的开放地址方法有线性探测和二次探测。
哈希表的冲突解决方法开放寻址vs链地址法
哈希表的冲突解决方法开放寻址vs链地址法哈希表的冲突解决方法：开放寻址 vs 链地址法在计算机科学中，哈希表是一种常用的数据结构，它通过哈希函数将关键字映射到存储位置，以实现高效的数据检索。
然而，由于不同的关键字可能映射到相同的位置，这就导致了哈希表的冲突问题。
针对冲突问题，开放寻址法和链地址法是两种常见的解决方法。
一、开放寻址法开放寻址法是将冲突的元素直接存储到哈希表中的其他位置。
当发生冲突时，它通过以下的探测序列来寻找下一个可用的位置：1. 线性探测：逐个向后寻找下一个空槽。
2. 二次探测：根据某个增量步长的平方来寻找下一个空槽。
3. 双重哈希：使用第二个哈希函数来确定下一个存储位置。
开放寻址法的优点是存储位置紧凑，不需要额外的存储空间。
然而，它也存在一些问题。
首先，当哈希表的填装因子过高时，开放寻址法的性能会急剧下降，导致哈希表的效率降低。
其次，开放寻址法在删除元素时需要特殊处理，以避免查找的错误。
二、链地址法链地址法是将哈希表的每个槽都存储为链表的头结点，冲突的元素则通过链表的方式连接起来。
当发生冲突时，元素直接插入到对应槽的链表中。
链地址法的优点是解决了开放寻址法的填装因子过高问题，由于每个槽都是一个链表，所以即使填装因子很高，也不会影响到哈希表的性能。
此外，链地址法不需要特殊处理删除操作，只需简单地将元素从链表中删除即可。
然而，链地址法也存在一些问题。
首先，由于链表需要额外的存储空间来存储指针，相比于开放寻址法，它需要更多的内存。
其次，由于链表在内存中是不连续存储的，这可能导致缓存未命中，从而降低了访问速度。
三、选择合适的冲突解决方法在选择冲突解决方法时，需要根据具体的应用场景和需求进行考虑。
如果内存空间有限，而对空间利用率要求较高，并且对删除操作要求较低，可以选择开放寻址法。
线性探测一般适用于填装因子较低的情况，而二次探测和双重哈希则适用于填装因子较高的情况。
如果对删除操作要求较高，或者内存空间相对充裕，而对访问速度要求较高，则可以选择链地址法。
哈希表的定义查找及分析bklt
一、直接地址法
：
取关键字或关键字的某个线性函值为哈希地址
即： H(key) = key 或： H(key) = a* key + b
其中，a， b为常数。
二、数字分析法
假设关键字集合中的每个关键字都是由 s 位 数字组成 (u1, u2, …, us)，分析关键字集中的全 体， 并从中提取分布均匀的若干位或它们的组 合作为地址。
查找不成功时的ASL
ASLunsucc=( )/11
= /11
10
11
3
8
线性探测再散列的优点：
只要哈希表未满，总能找到一个空地址。
缺点：会产生二次聚集。
01…
70 19 33 18
5678 9
… 12
9
二、 链地址法
在哈希表的每一个单元中存放一个指针，将所 有的同义词连成一个链表。 假设哈希地址在区间[0 .. m-1]上，则哈希表为
一个指针数组。
typedef struct node{ //定义链表中结点 KeyType key； 其它成员 ； struct node *next；
} Node，*Nodeptr； typedef Nodeptr chainhash[m]；// 定义指针数组10
例1: 关键字集合 { 19, 01, 23, 14, 55, 68, 11, 82, 36 }
若采用线性探测再散列处理冲突
0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
55 01 23 14 68 11 82 36 19
11 21 3 62 5 1
若采用二次探测再散列处理冲突
0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
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。
嵌入式 常考 数据结构
嵌入式常考数据结构嵌入式常考数据结构在嵌入式系统开发中，数据结构是一个非常重要的概念。
它用于组织和管理数据，是实现各种功能和算法的基础。
在本文中，我们将介绍嵌入式常考的一些数据结构及其在嵌入式系统中的应用。
1. 数组（Array）数组是最基本的数据结构之一，它是一种连续存储的数据结构，其中的元素按照顺序存储。
在嵌入式系统中，数组常用于存储一系列的数据，比如传感器采集的数据、图像的像素值等。
通过数组，我们可以方便地对这些数据进行索引和处理。
2. 链表（Linked List）链表是一种非连续存储的数据结构，它由一系列的节点组成，每个节点包含数据和指向下一个节点的指针。
链表可以动态地分配内存，适用于嵌入式系统中对内存空间比较敏感的场景。
在嵌入式系统中，链表常用于实现队列、堆栈等数据结构，以及动态管理内存空间。
3. 栈（Stack）栈是一种具有特定的操作规则的线性数据结构，它采用“先进后出”的原则。
栈常用于保存临时数据、函数调用的返回地址等。
在嵌入式系统中，栈被广泛应用于函数调用、中断处理等场景。
4. 队列（Queue）队列是一种具有特定的操作规则的线性数据结构，它采用“先进先出”的原则。
队列常用于实现任务调度、事件处理等。
在嵌入式系统中，队列可以用于实现消息传递、任务处理等功能。
5. 树（Tree）树是一种非线性的数据结构，它由节点和边组成，每个节点可以有多个子节点。
树常用于组织和管理具有层次关系的数据。
在嵌入式系统中，树广泛应用于文件系统、配置管理、数据压缩等领域。
6. 图（Graph）图是一种由节点和边组成的非线性数据结构，节点之间的关系可以是任意的。
图常用于描述网络拓扑、路径规划等。
在嵌入式系统中，图可以用于实现网络通信、最短路径算法等。
7. 哈希表（Hash Table）哈希表是一种根据关键字直接访问数据的数据结构，它通过哈希函数将关键字映射到存储位置。
哈希表具有快速查找的特点，常用于实现字典、缓存等。
《数据结构》填空作业题(答案)
《数据结构》填空作业题答案第1章绪论（已校对无误）1．数据结构包括数据的逻辑结构、数据的存储结构和数据的运算三方面的内容。
2．程序包括两个内容：数据结构和算法。
3. 数据结构的形式定义为：数据结构是一个二元组： Data Structure =（D，S）。
4. 数据的逻辑结构在计算机存储器内的表示，称为数据的存储结构。
5. 数据的逻辑结构可以分类为线性结构和非线性结构两大类。
6. 在图状结构中，每个结点的前驱结点数和后继结点数可以有多个。
7. 在树形结构中，数据元素之间存在一对多的关系。
8. 数据的物理结构，指数据元素在计算机中的标识（映象），也即存储结构。
9. 数据的逻辑结构包括线性结构、树形结构和图形结构 3种类型，树型结构和有向图结构合称为非线性结构。
10. 顺序存储结构是把逻辑上相邻的结点存储在物理上连续的存储单元里，结点之间的逻辑关系由存储单元位置的邻接关系来体现。
11. 链式存储结构是把逻辑上相邻的结点存储在物理上任意的存储单元里，节点之间的逻辑关系由附加的指针域来体现。
12. 数据的存储结构可用4种基本的存储方法表示，它们分别是顺序存储、链式存储、索引存储和散列存储。
13. 线性结构反映结点间的逻辑关系是一对一的，非线性结构反映结点间的逻辑关系是一对多或多对多。
14. 数据结构在物理上可分为顺序存储结构和链式存储结构。
15. 我们把每种数据结构均视为抽象类型，它不但定义了数据的表示方式，还给出了处理数据的实现方法。
16. 数据元素可由若干个数据项组成。
17. 算法分析的两个主要方面是时间复杂度和空间复杂度。
18. 一个算法的时间复杂度是用该算法所消耗的时间的多少来度量的，一个算法的空间复杂度是用该算法在运行过程中所占用的存储空间的大小来度量的。
19. 算法具有如下特点：有穷性、确定性、可行性、输入、输出。
20. 对于某一类特定的问题，算法给出了解决问题的一系列操作，每一操作都有它的确切的定义，并在有穷时间内计算出结果。
hashcode冲突的解决方法
hashcode冲突的解决方法在计算机科学和密码学领域，哈希函数是一种将任意长度的数据映射为固定长度值的函数。
然而，当输入的数据非常大且哈希函数的输出值是固定长度时，由于输出的范围有限，不同的输入可能会产生相同的哈希值，这就是所谓的哈希冲突。
解决哈希冲突的方法有很多种，以下是几种常见的方法：1. 开放地址法（Open Addressing）：当发生哈希冲突时，直接寻找下一个空槽位来存储冲突的元素。
如果所有槽位都被占用，则继续在其他槽位进行查找，直到找到空槽位或者遍历完整个哈希表。
这种方法可能会导致聚集情况，即冲突的元素被存储在相邻的槽位上，从而影响哈希表的性能。
2. 链地址法（Chaining）：在发生哈希冲突时，将冲突的元素存储在一个链表中。
哈希表的每个槽位都是一个链表的头节点，当发生冲突时，将元素插入到链表的末尾。
这种方法能够有效地解决冲突问题，但需要额外的空间存储链表。
3. 线性探测法（Linear Probing）：当发生冲突时，逐个检查哈希表的下一个槽位，直到找到空槽位或者遍历完整个哈希表。
这种方法避免了链表的使用，但可能会导致二次聚集等问题，影响哈希表的性能。
4. 再哈希法（Rehashing）：在哈希冲突发生时，使用另一个哈希函数对冲突的元素进行再次哈希，以获取新的位置。
这种方法通过多次哈希尝试来解决冲突，但可能需要耗费更多的时间和计算资源。
5. 哈希函数改进：选择更好的哈希函数可以减少哈希冲突的发生。
好的哈希函数应该能够将输入的数据均匀地分布在哈希表的各个槽位中，降低冲突的概率。
总结来说，解决哈希冲突的方法多种多样，可以根据具体的应用场景选择最适合的方法。
在设计哈希函数时，需要考虑数据的分布情况和性能需求，以及选择合适的解决冲突方法，以提高哈希表的效率和准确性。
哈 希 查 找
哈希查找
一、哈希表的基本概念 二、构造哈希函数的方法 三、处理冲突的方法 四、哈希表的查找及分析
一、哈希表的基本概念
哈希（Hash）函数：如果在关键字与数据元素的存储位置之间建立某种 对应关系H，根据这种对应关系就能很快地计算出与该关键字key对应的 存储位置的值H(key)，我们将关键字与存储位置之间的这种对应关系称 为哈希（Hash）函数。 把关键字为key的元素直接存入地址为H(key)的存储单元，当查找关键 字为key的元素时，利用哈希函数计算出该元素的存储位置H(key)，从 而达到按关键字直接存取元素的目的。按照这个思想建立的查找表叫 做哈希表，所得到的存储位置称为哈希地址，利用哈希表进行查找的 方法称为哈希查找。
根据增量序列的取值方式的不同，开放定址法又分为以下三种： ① 线性探测再散列：di为1，2，3，…，h－1，即冲突发生时，顺序查 看哈希表中的下一个位置，直到找出一个空位置或查遍整个表为止。
② 二次探测再散列：di为12，－12，2，－22，3，－32，…，k，－ k2 (k≤m/2)，即冲突发生时，在表的前后位置进行跳跃式探测。
5．除留余数法
除留余数法是指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 作为哈希地址，即 H(key)＝key%p (p≤m) 例如，已知关键字序列为{23，49，70，68，50，90}，对于表长 为20的哈希表，选取p＝19，计算所得的哈希地址如下表所示。
6．随机数法
选择一个随机函数为哈希函数，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。 随机数法适用于关键字长度不等的情况。
三、处理冲突的方法
所谓处理冲突是指，当由关键字计算出 的哈希地址出现冲突时，为该关键字对 应的数据元素找到另一个“空”的哈希 地址。
哈希表开放定址法
哈希表开放定址法哈希表是一种数据结构，它使用哈希函数将键映射到桶中，以便快速查找、插入和删除值。
开放定址法是解决哈希表冲突的一种方法，当两个或更多的键哈希到同一桶时，通过一定的方式将它们分散到其他桶中。
以下是哈希表开放定址法的一些常见方法：1.线性探测：这是最简单的开放定址法之一。
当发生冲突时，探测器顺序检查下一个桶，直到找到一个可用的桶或回到起始桶。
这种方法的特点是简单，但可能在某些情况下导致数据分布不均匀。
2.二次探测：这种方法与线性探测类似，但在探测下一个桶之前，它使用一个二次函数来计算下一个桶的索引。
这种方法也可以解决冲突，但仍然可能出现数据分布不均匀的情况。
3.双散列：这种方法使用两个不同的哈希函数，当第一个哈希函数产生冲突时，它使用第二个哈希函数来计算下一个桶的索引。
这种方法可以减少数据分布不均匀的情况，但增加了计算的复杂性。
4.开放寻址法：这种方法使用一个固定大小的数组来存储键值对，并在发生冲突时寻找可用的桶。
这种方法包括多种变体，如链地址法和再哈希法。
链地址法将所有具有相同哈希值的键链接到同一链表中，而再哈希法使用另一个哈希函数来计算下一个桶的索引。
在开放定址法的具体实现中，需要考虑一些因素，例如哈希表的负载因子、键值对的数量以及如何选择下一个桶的索引等。
根据具体情况选择合适的开放定址法可以提高哈希表的性能和数据分布的均匀性。
使用开放定址法时需要注意一些问题。
首先，如果哈希函数的质量不高，可能会导致数据分布不均匀，增加冲突的可能性。
在这种情况下，可以考虑使用更好的哈希函数或对键进行重哈希。
其次，如果负载因子过高，即键值对的数量超过了哈希表的大小，则可能会导致哈希表性能下降。
为了解决这个问题，可以增加哈希表的大小或重新哈希键值对。
另外，开放定址法可能会导致“聚集”现象，即具有相同哈希值的键值对聚集在同一链表中，这会影响查询性能。
为了减少聚集现象的影响，可以尝试使用不同的开放定址法或调整链表长度等参数。
哈希表：链地址法、开放寻址法、字符串前缀哈希法
哈希表：链地址法、开放寻址法、字符串前缀哈希法哈希表是一种常见的数据结构，它可以在常数时间内完成插入、查找、删除等操作，具有高效性，因此在很多问题中被广泛使用。
哈希表的核心就是哈希函数，将关键字映射到表中的位置。
本文将介绍三种哈希方法：链地址法、开放寻址法、字符串前缀哈希法。
一、链地址法链地址法是将哈希函数的值相同的元素放在同一个链表中，即用链表来解决哈希冲突的方法。
设哈希函数为H(key)，则哈希表中每一个位置保存的是一个指针，指向相应的链表的头结点。
链地址法的基本思想是，当哈希函数将两个不同的关键字映射为相同的值时，将它们放入同一个链表中。
链地址法的优点是实现简单，适用于处理冲突较为频繁的情况，可以使得哈希表的查找时间接近于O(1)。
缺点是需要空间更多，对于每一个节点都需要额外的空间以存储指针，此外，当链表过长时会导致查找效率下降。
二、开放寻址法开放寻址法是将发生冲突的元素直接放在哈希表中的其他空闲位置，而非借助外部数据结构（如链表）来解决冲突。
设哈希函数为H(key)，则当第i次哈希函数值为H(key)+i时，将元素放在哈希表中的第H(key)+i个位置。
开放寻址法的基本思想是，当哈希函数将两个不同的关键字映射为相同的值时，将它们直接放在哈希表中的其他空闲位置。
开放寻址法的优点是空间利用率高，不需要额外的空间存储指针，对于小规模的数据集表现良好，可以实现高速的查找和增加、删除等操作。
缺点是容易出现哈希冲突，特别是在哈希表的装载因子较高时，出现大量的哈希冲突，查找效率下降。
三、字符串前缀哈希法字符串前缀哈希法是将字符串视为数字，通过映射到数字上，实现字符串的查找。
字符串前缀哈希法的基本思想是将字符串视为一个k进制的整数，即将字符转化为数字，并将它们按顺序相加，通过哈希函数将字符串映射为一个整数，再将这个整数作为关键字存入哈希表中。
字符串前缀哈希法的优点是可以对字符串进行复杂操作，例如匹配、查找、替换等，因为它可以将字符串映射到数字上，实现对字符串的数字化操作。
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。
go语言hash解决hash冲突的方法
go语言hash解决hash冲突的方法
在Go语言中，常用的解决哈希冲突的方法主要有以下几种：
1. 链地址法（Chaining）：使用链表或其他数据结构来存储冲突的键值对。
当发生哈希冲突时，将冲突的键值对添加到对应位置的链表中。
这样可以有效地处理冲突，但会增加额外的内存开销。
2. 开放地址法（Open Addressing）：在哈希表中查找空槽位来存储冲突的键值对。
当发生哈希冲突时，通过一定的探测方式（如线性探测、二次探测等）来寻找下一个可用的槽位。
这样可以减少额外的内存开销，但可能导致聚集现象和性能损失。
3. 再哈希法（Rehashing）：当发生哈希冲突时，重新计算哈希函数，并将键值对插入到新的位置上。
这样可以避免聚集现象，但可能需要重新分配更大的哈希表。
4. 建立更好的哈希函数：通过设计更好的哈希函数，减少哈希冲突的概率。
好的哈希函数能够将不同的键值对均匀地分布在哈希表中，从而减少冲突的发生。
在Go语言中，标准库提供了内置的哈希表实现，例如`map`类型。
这些哈希表实现已经内部采用了一种综合考虑性能和空间的解决方案，开发者无需过多关注哈希冲突的具体处理方法。
但如果需要自定义哈希表，可以根据实际需求选择适当的解决冲突的策略，并结合哈希函数的设计来优化性能和空间利用率。
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。
哈希查找算法,处理冲突常用的方法
哈希查找算法,处理冲突常用的方法摘要：一、哈希查找算法简介二、处理冲突的常用方法1.开放寻址法2.链地址法3.循环链地址法4.树状地址法三、各方法优缺点分析四、总结正文：一、哈希查找算法简介哈希查找算法是一种在有序表中进行查找的方法，通过将待查找元素的键值映射到对应的存储位置，从而实现快速查找。
哈希查找算法把关键码映射到数组的一个位置，如果该位置为空，就将该元素放入该位置；如果不为空，说明发生了冲突，需要采用一定的方法处理冲突。
二、处理冲突的常用方法1.开放寻址法开放寻址法是在哈希表中预留一部分空间来处理冲突。
当发生冲突时，查找失败，遍历预留空间，直到找到空位置存放元素。
这种方法的优点是实现简单，缺点是会增加查找的时间复杂度。
2.链地址法链地址法是在哈希表的每个位置都存放一个链表，发生冲突时，将冲突元素添加到对应位置的链表中。
这种方法的优点是充分利用了哈希表的空间，缺点是需要维护链表，时间复杂度较高。
3.循环链地址法循环链地址法是链地址法的改进版本，通过引入循环链表来解决冲突。
当链表长度超过预设阈值时，重新分配哈希表空间，并将原链表中的元素重新哈希。
这种方法的优点是避免了链表过长，缺点是需要额外的空间来存储链表指针。
4.树状地址法树状地址法是将哈希表分为多个层次，每层使用不同的处理冲突方法。
发生冲突时，根据层次遍历树结构，直到找到空位置。
这种方法的优点是层次结构更加合理，缺点是树状结构的维护成本较高。
三、各方法优缺点分析开放寻址法优点：实现简单，时间复杂度较低。
开放寻址法缺点：空间利用率不高，可能导致哈希表空间浪费。
链地址法优点：空间利用率高，适用于大规模数据处理。
链地址法缺点：需要维护链表，时间复杂度较高。
循环链地址法优点：避免了链表过长，提高了查找效率。
循环链地址法缺点：需要额外的空间存储链表指针，且重新分配哈希表空间时会影响性能。
树状地址法优点：层次结构合理，空间利用率较高。
树状地址法缺点：维护成本较高，实现复杂。
解决哈希冲突的三种方法（拉链法、开放地址法、再散列法）
解决哈希冲突的三种⽅法（拉链法、开放地址法、再散列法）解决哈希冲突的三种⽅法（拉链法、开放地址法、再散列法） - ⼩猛同学的博客 - CSDN博客https:///qq_32595453/article/details/806606762018年06⽉12⽇ 10:16:57上篇博客我们说到了，什么是哈希冲突，其实就是再采⽤哈希函数对输⼊域进⾏映射到哈希表的时候，因为哈希表的位桶的数⽬远⼩于输⼊域的关键字的个数，所以，对于输⼊域的关键字来说，很可能会产⽣这样⼀种情况，也就是，⼀个关键字会映射到同⼀个位桶中的情况，这种情况就就叫做哈希冲突，解决哈希冲突的有三种⽅案，⼀种叫做拉链法（也叫作链接法、链地址法，⼀个意思），另外三种分别为开发地址法和再散列法。
⼀、拉链法上篇博⽂我们举的例⼦，HashMap，HashSet其实都是采⽤的拉链法来解决哈希冲突的，就是在每个位桶实现的时候，我们采⽤链表（jdk1.8之后采⽤链表+红⿊树）的数据结构来去存取发⽣哈希冲突的输⼊域的关键字（也就是被哈希函数映射到同⼀个位桶上的关键字）。
⾸先来看使⽤拉链法解决哈希冲突的⼏个操作：①插⼊操作：在发⽣哈希冲突的时候，我们输⼊域的关键字去映射到位桶（实际上是实现位桶的这个数据结构，链表或者红⿊树）中去的时候，我们先检查带插⼊元素x是否出现在表中，很明显，这个查找所⽤的次数不会超过装载因⼦（n/m:n为输⼊域的关键字个数，m为位桶的数⽬），它是个常数，所以插⼊操作的最坏时间复杂度为O(1)的。
②查询操作：和①⼀样，在发⽣哈希冲突的时候，我们去检索的时间复杂度不会超过装载因⼦，也就是检索数据的时间复杂度也是O(1)的③删除操作：如果在拉链法中我们想要使⽤链表这种数据结构来实现位桶，那么这个链表⼀定是双向链表，因为在删除⼀个元素x的时候，需要更改x的前驱元素的next指针的属性，把x从链表中删除。
这个操作的时间复杂度也是O(1)的。
数据结构第九章--查找-习题及答案
第九章查找一、选择题1.若查找每个记录的概率均等，则在具有n个记录的连续顺序文件中采用顺序查找法查找一个记录，其平均查找长度ASL为( )。
A． (n-1)/2 B. n/2 C. (n+1)/2 D. n2. 下面关于二分查找的叙述正确的是 ( )A. 表必须有序，表可以顺序方式存储，也可以链表方式存储 C. 表必须有序，而且只能从小到大排列B. 表必须有序且表中数据必须是整型，实型或字符型 D. 表必须有序，且表只能以顺序方式存储3. 用二分（对半）查找表的元素的速度比用顺序法( )A．必然快 B. 必然慢 C. 相等 D. 不能确定4. 具有12个关键字的有序表，折半查找的平均查找长度（）A. 3.1B. 4C. 2.5D. 55．当采用分块查找时，数据的组织方式为 ( )A．数据分成若干块，每块内数据有序B．数据分成若干块，每块内数据不必有序，但块间必须有序，每块内最大（或最小）的数据组成索引块C. 数据分成若干块，每块内数据有序，每块内最大（或最小）的数据组成索引块D. 数据分成若干块，每块（除最后一块外）中数据个数需相同6. 二叉查找树的查找效率与二叉树的( （1）)有关, 在 (（2）)时其查找效率最低(1): A. 高度 B. 结点的多少 C. 树型 D. 结点的位置(2): A. 结点太多 B. 完全二叉树 C. 呈单枝树 D. 结点太复杂。
7. 对大小均为n的有序表和无序表分别进行顺序查找,在等概率查找的情况下,对于查找失败,它们的平均查找长度是((1)) ,对于查找成功,他们的平均查找长度是((2))供选择的答案:A. 相同的B.不同的9．分别以下列序列构造二叉排序树，与用其它三个序列所构造的结果不同的是( ) A．（100，80， 90， 60， 120，110，130） B.（100，120，110，130，80， 60， 90）C.（100，60， 80， 90， 120，110，130）D. (100，80， 60， 90， 120，130，110)10. 在平衡二叉树中插入一个结点后造成了不平衡，设最低的不平衡结点为A,并已知A的左孩子的平衡因子为0右孩子的平衡因子为1,则应作( ) 型调整以使其平衡。
哈希表的查找
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2)算法思想： 设n 个记录存放在一个有序顺序表 L 中，并按其关键 码从小到大排好了序。查找范围为l=0, r=n-1; 求区间中间位置mid=（l+r）/2； 比较： L[mid].Key = x，查找成功，返回mid，结束； L[mid].Key > x，r=mid-1; L[mid].Key < x，l=mid+1; 若l<=r 转2，否则查找失败，返回 0；
对查找表常用的操作有哪些？
查询某个“特定的”数据元素是否在表中； 查询某个“特定的”数据元素的各种属性； 在查找表中插入一元素； 从查找表中删除一元素。
9.1 基本概念
如何评估查找方法的优劣？ 查找的过程就是将给定的值与文件中各记录的关 键字逐项进行比较的过程。所以用比较次数的平均值 来评估算法的优劣，称为平均查找长度（ASL： average search length）。i 1 i Ci ASL P
考虑对单链表结构如何折半查找？ ——无法实现！
2)算法实现：
int Search_Bin ( SSTable ST, KeyType key ) { // 在有序表ST中折半查找其关键字等于key的数据元素。 // 若找到，则函数值为该元素在表中的位置，否则为0。 low = 1; high = ST.length; // 置区间初值 while (low <= high) { mid = (low + high) / 2; if (key == ST.elem[mid].key) return mid; // 找到待查元素 else if ( key < ST.elem[mid].key) high = mid - 1; // 继续在前半区间进行查找 else low = mid + 1; // 继续在后半区间进行查找 } return 0; // 顺序表中不存在待查元素 } // Search_Bin