数据结构C语言实现散列:创建、解决冲突、查找元素

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c语言中常用的查找

c语言中常用的查找

c语言中常用的查找C语言中常用的查找引言:在编程中,查找是一项非常常见且重要的操作。

无论是在数组、链表、树还是图等数据结构中,都需要进行查找操作来寻找特定的数据或者确定某个元素的存在与否。

C语言提供了多种查找算法和数据结构,本文将介绍C语言中常用的查找方法。

一、线性查找线性查找是最简单的查找方法之一,也称为顺序查找。

其基本思想是从数据集合的起始位置开始逐个比较待查找元素与集合中的元素,直到找到目标元素或者遍历完整个集合。

在C语言中,可以使用for循环或者while循环实现线性查找。

线性查找的时间复杂度为O(n),其中n为数据集合中元素的个数。

二、二分查找二分查找又称为折半查找,是一种高效的查找算法,但要求数据集合必须是有序的。

其基本思想是将数据集合分为两部分,然后通过与目标元素的比较来确定目标元素在哪个部分中,从而缩小查找范围。

重复这个过程直到找到目标元素或者确定目标元素不存在于数据集合中。

二分查找的时间复杂度为O(logn),其中n为数据集合中元素的个数。

三、哈希表查找哈希表是一种通过哈希函数将关键字映射到存储位置的数据结构,它能够以常数时间复杂度O(1)进行查找操作。

在C语言中,可以使用数组和链表的结合来实现哈希表。

哈希表的关键之处在于哈希函数的设计,良好的哈希函数能够将关键字均匀地映射到不同的存储位置,从而提高查找效率。

四、二叉搜索树查找二叉搜索树是一种常用的数据结构,它满足以下性质:对于任意节点,其左子树中的所有节点的值都小于该节点的值,而右子树中的所有节点的值都大于该节点的值。

在C语言中,可以使用指针和递归的方式来实现二叉搜索树。

通过比较目标值与当前节点的值,可以确定目标值位于左子树还是右子树中,从而缩小查找范围。

五、图的遍历在图的数据结构中,查找操作通常是指遍历操作。

图的遍历有两种方式:深度优先搜索(DFS)和广度优先搜索(BFS)。

深度优先搜索通过递归的方式依次访问图中的每个节点,直到找到目标节点或者遍历完整个图。

数据结构与算法复习题10(C语言版)

数据结构与算法复习题10(C语言版)

习9解答判断题: 1.用向量和单链表表示的有序表均可使用折半查找方法来提高查找速度。

答:FALSE (错。

链表表示的有序表不能用折半查找法。

)2.有n 个数据放在一维数组A[1..n]中,在进行顺序查找时,这n 个数的排列有序或无序其平均查找长度不同。

答:FALSE (错。

因顺序查找既适合于有序表也适合于无序表;对这两种表,若对于每个元素的查找概率相等,则顺序查找的ASL 相同,并且都是(n+1)/2;对于查找概率不同的情况,则按查找概率由大到小排序的无序表其ASL 要比有序表的ASL 小。

)3.折半查找是先确定待查有序表记录的范围,然后逐步缩小范围,直到找到或找不到该记录为止。

( )答:TRUE4.哈希表的查找效率主要取决于哈希表哈希表造表时选取的哈希函数和处理冲突的方法。

答:TRUE5.查找表是由同一类型的数据元素(或记录)构成的集合。

答:TRUE单选题:6.对于18个元素的有序表采用二分(折半)查找,则查找A[3]的比较序列的下标为( )。

A. 1、2、3B. 9、5、2、3C. 9、5、3D.9、4、2、3 答:D (第一次⎣⎦2/)181(+ = 9,第二次⎣⎦2/)81(+ = 4,第三次⎣⎦2/)31(+ = 2, (第四次⎣⎦2/)33(+ = 3,故选D.7. 顺序查找法适合于存储结构为____________的线性表。

A.散列存储B.顺序存储或链式存储C.压缩存储D.索引存储答:B8.对线性表进行二分查找时,要求线性表必须( )。

A .以顺序方式存储 B. 以链接方式存储C .以顺序方式存储,且结点按关键字有序排序D. 以链接方式存储,且结点按关键字有序排序答:C9.设哈希表长m=14,哈希函数为H(k) = k MOD 11。

表中已有4个记录(如下图所示),如果用二次探测再散列处理冲突,关键字为49的记录的存储地址是( )。

答:D (计算H(k),即H(49)=49 mod 11 = 5,冲突,进行二次探测再散列。

C#常用数据结构与算法

C#常用数据结构与算法

C常用数据结构与算法1.数据结构1.1 数组- 定义- 常用操作:访问元素、添加元素、删除元素、查找元素 - 应用场景1.2 链表- 定义- 常用操作:插入节点、删除节点、查找节点- 单链表、双链表、循环链表的区别- 应用场景1.3 栈- 定义- 常用操作:入栈、出栈、查看栈顶元素、判断栈是否为空 - 可使用数组或链表实现- 应用场景1.4 队列- 定义- 常用操作:入队、出队、查看队首元素、查看队尾元素、判断队列是否为空- 可使用数组或链表实现- 应用场景1.5 哈希表- 定义- 常用操作:插入键值对、删除键值对、根据键查找值、计算哈希值- 冲突解决方法:开放寻址法、链地质法- 应用场景2.常用算法2.1 排序算法- 冒泡排序- 插入排序- 选择排序- 快速排序- 归并排序- 堆排序2.2 查找算法- 线性查找- 二分查找- 插值查找- 哈希查找- 树查找(二叉搜索树、平衡二叉树、红黑树)2.3 图算法- 广度优先搜索- 深度优先搜索- 最短路径算法(Dijkstra算法、Floyd-Warshall算法) - 最小树算法(Prim算法、Kruskal算法)2.4 动态规划- 背包问题- 最长公共子序列- 最大子数组和3.附件:无4.法律名词及注释:- C: C是一种通用的、面向对象的编程语言,由微软公司开发。

- 数据结构:数据结构是计算机中组织和存储数据的方式。

- 算法:算法是解决问题的一系列步骤或过程。

- 数组:数组是一种线性数据结构,由一系列元素组成,每个元素都有唯一的索引值。

- 链表:链表是一种线性数据结构,由一系列节点组成,每个节点都包含数据和指向下一个节点的指针。

- 栈:栈是一种后进先出(LIFO)的数据结构,只能在栈顶进行操作。

- 队列:队列是一种先进先出(FIFO)的数据结构,只能在队首和队尾进行操作。

- 哈希表:哈希表是一种使用哈希函数将键映射到值的数据结构。

- 排序算法:排序算法是将一组数据按照特定顺序排列的算法。

数据结构c语言实现

数据结构c语言实现

数据结构c语言实现数据结构是计算机科学中重要的一个领域,它研究不同的数据组织方式,以及在这些数据上进行各种操作的算法。

常见的数据结构包括数组、栈、队列、链表、树、图等。

在C语言中,数据结构是通过使用结构体来实现的。

结构体是由一组数据成员组合而成的自定义数据类型,可以包含不同数据类型的数据成员。

以下是如何在C语言中实现不同的数据结构。

数组数组是数据结构中最基本的数据结构之一。

C语言中的数组定义方式如下:```int array[5];```这个代码定义了一个名为array的数组,其中有5个元素,每个元素的类型是整数。

要访问数组中的元素,可以通过下标访问:这个代码设置了数组中第一个元素的值为1。

栈栈是一种后进先出(LIFO)的数据结构。

使用C语言中的数组可以实现栈。

以下是一个简单的栈实现:```#define MAXSIZE 100int stack[MAXSIZE];int top = -1;void push(int data){if(top<MAXSIZE-1){ //判断栈是否满了stack[++top] = data; //插入数据}}int isEmpty(){return top==-1; //栈是否为空}队列链表链表是一个由节点组成的数据结构,每个节点包含一个数据成员和一个指向下一个节点的指针。

在C语言中,链表可以使用结构体和指针来实现。

以下是一个单向链表的实现:```struct node{int data;struct node *next;};struct node *head = NULL;void insert(int data){struct node *new_node = (struct node*) malloc(sizeof(struct node)); //分配内存new_node->data = data; //初始化数据new_node->next = head; //新节点指向当前头节点head = new_node; //更新头节点}void delete(int data){struct node *current_node = head; //从头节点开始查找struct node *previous_node = NULL;while(current_node!=NULL&&current_node->data!=data){ //查找节点previous_node = current_node;current_node = current_node->next;}if(current_node!=NULL){ //找到了节点if(previous_node!=NULL){ //非头节点previous_node->next = current_node->next; }else{ //头节点head = current_node->next;}free(current_node); //释放内存}}树。

c语言队列数据结构

c语言队列数据结构

c语言队列数据结构队列是一种常见的数据结构,它遵循先进先出(FIFO)的原则。

在C语言中,我们可以使用数组或链表来实现队列数据结构。

本文将介绍C语言中队列的实现方法及其应用。

一、数组实现队列数组是一种简单且常用的数据结构,可以用来实现队列。

在C语言中,我们可以使用数组来创建一个固定大小的队列。

下面是一个使用数组实现队列的示例代码:```c#include <stdio.h>#define MAX_SIZE 100int queue[MAX_SIZE];int front = -1;int rear = -1;void enqueue(int data) {if (rear == MAX_SIZE - 1) {printf("队列已满,无法插入元素。

\n");return;}if (front == -1) {front = 0;}rear++;queue[rear] = data;}void dequeue() {if (front == -1 || front > rear) {printf("队列为空,无法删除元素。

\n"); return;}front++;}int getFront() {if (front == -1 || front > rear) {printf("队列为空。

\n");return -1;}return queue[front];}int isEmpty() {if (front == -1 || front > rear) {return 1;}return 0;}int main() {enqueue(1);enqueue(2);enqueue(3);printf("队列的第一个元素:%d\n", getFront());dequeue();printf("队列的第一个元素:%d\n", getFront());return 0;}```在上述代码中,我们使用了一个数组`queue`来存储队列的元素。

数据结构(C语言版)

数据结构(C语言版)

数据结构(C语言版) 数据结构(C语言版)1.简介1.1 什么是数据结构1.2 数据结构的作用1.3 数据结构的分类1.4 C语言中的数据结构2.线性表2.1 数组2.2 链表a. 单链表b. 双链表c. 循环链表3.栈与队列3.1 栈a. 栈的定义b. 栈的基本操作3.2 队列a. 队列的定义b. 队列的基本操作4.树4.1 二叉树a. 二叉树的定义b. 二叉树的遍历4.2 AVL树4.3 B树5.图5.1 图的定义5.2 图的存储方式a. 邻接矩阵b. 邻接表5.3 图的遍历算法a. 深度优先搜索(DFS)b. 广度优先搜索(BFS)6.散列表(哈希表)6.1 散列函数6.2 散列表的冲突解决a. 开放寻址法b. 链地质法7.排序算法7.1 冒泡排序7.2 插入排序7.3 选择排序7.4 快速排序7.5 归并排序7.6 堆排序7.7 计数排序7.8 桶排序7.9 基数排序8.算法分析8.1 时间复杂度8.2 空间复杂度8.3 最好、最坏和平均情况分析8.4 大O表示法附件:________无法律名词及注释:________●数据结构:________指数据元素之间的关系,以及对数据元素的操作方法的一种组织形式。

●C语言:________一种通用的编程语言,用于系统软件和应用软件的开发。

●线性表:________由n个具有相同特性的数据元素组成的有限序列。

●栈:________一种特殊的线性表,只能在表的一端插入和删除数据,遵循后进先出(LIFO)的原则。

●队列:________一种特殊的线性表,只能在表的一端插入数据,在另一端删除数据,遵循先进先出(FIFO)的原则。

●树:________由n(n>=0)个有限节点组成的集合,其中有一个称为根节点,除根节点外,每个节点都有且仅有一个父节点。

●图:________由顶点的有穷集合和边的集合组成,通常用G(V, E)表示,其中V表示顶点的有穷非空集合,E表示边的有穷集合。

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。

【C#集合】Hash哈希函数散列函数摘要算法

【C#集合】Hash哈希函数散列函数摘要算法

【C#集合】Hash哈希函数散列函数摘要算法希函数定义哈希函数(英語:Hash function)⼜称散列函数、散列函数、摘要算法、单向散列函数。

散列函数把消息或数据压缩成摘要,使得数据量变⼩,将数据的格式固定下来。

该将数据打乱混合,重新创建⼀个(哈希函数返回的值)称为指纹、哈希值、哈希代码、摘要或散列值(hash values,hash codes,hash sums,或hashes)的指纹。

散列值通常⽤⼀个短的随机字母和数字组成的字符串来代表。

好的散列函数在输⼊域中很少出现。

完美哈希函数就是指没有冲突的哈希函数。

如今,散列算法也被⽤来加密存在数据库中的(password)字符串,由于散列算法所计算出来的散列值(Hash Value)具有不可逆(⽆法逆向演算回原本的数值)的性质,因此可有效的保护密码。

使⽤哈希函数为哈希表编制索引称为哈希或分散存储寻址。

单向散列函数(one-wayhash function),也就是通俗叫的哈希函数。

第⼀个特点:输⼊可以任意长度,输出是固定长度第⼆个特点:计算hash值的速度⽐较快第三个特点,冲突特性(Collision resistance):找出任意两个不同的输⼊值 x、y,使得 H (x)= H (y)是困难的。

(这⾥称为「困难」的原因,是消息空间是⽆穷的,⽽是有限的,因此⼀定会存在碰撞,只是对寻找碰撞的算⼒需要有难度上的约束以哈希函数SHAI (输出为 160-bit)为例:其输出空间为(0,2^160),假设输出范围⼀万亿个哈希值,发⽣碰撞的概率仅为 3×10-25。

被碰撞的概率太低,⼏乎不可能。

第四个特点:隐藏性(Hiding)或者叫做单向性(one-way):哈希函数的单向性意味着,给定⼀个哈希值,我们⽆法(很难)逆向计算出其原像输⼊。

第五点:谜题友好(puzzlefriendly)HashTable定义哈希表时保存数据的表。

通过哈希函数使得数据和存储位置之间建⽴⼀⼀对应的映射关系。

数据结构课程设计----线性开型寻址散列查找、插入、删除

数据结构课程设计----线性开型寻址散列查找、插入、删除

山东大学软件学院数据结构课程设计报告设计题目:线性开型寻址散列查找、插入、删除学号—姓名___________年级___________专业______班级__________学期11-12学年第二学期日期:2012年月曰一、需求描述1.1散列表的研究意义:一般的线性表、树中,记录在结构中的相对位置是随机的即和记录的关键字之间不存在确定的关系,在结构中查找记录时需进行一系列和关键字的比较。

这一类查找方法建立在“比较”的基础上,查找的效率与比较次数密切相关。

理想的情况是能直接找到需要的记录,因此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,使每个关键字和结构中一个唯一的存储位置相对应。

因而查找时,只需根据这个对应关系f找到给定值K的像f(K)。

若结构中存在关键字和K相等的记录,则必定在f(K)的存储位置上,由此不需要进行比较便可直接取得所查记录。

在此,称这个对应关系f为哈希函数,按这个思想建立的表为散列表(哈希表)。

1.2散列表的定义散列(Hash ):根据记录的关键字的值来确定其存储地址。

建立散列表,要在记录的存储地址和它的关键字之间建立一个确定的对应关系。

散列函数(Hash function ):在记录的关键字和记录的存储地址之间建立的一种对应关系。

散列函数是一种映像,是从关键字空间到存储地址空间的映像,可表示为Add (ai)=H(keyi)其中:ai是表中的一个记录,add(ai) 是ai的存储地址,keyi是ai的关键字。

冲突(collisio n) :不同的关键字经过散列函数计算后得到相同的地址,也就是说key1工key2,但是H(key1)=H(key2) 的现象叫做冲突。

具有相同函数值的几个关键字就称为该散列函数的同义词。

一般情况下,冲突只能减少,并不可避免。

当冲突发生时,就要设定一种处理冲突的办法。

散列表(Hash table ):应用散列函数和处理冲突的办法将一组关键字映像到一个有限的地址集上,并以关键字在地址集上的像作为记录在地址中的存储地址。

散列表冲突处理方案

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。

hash常用指令

hash常用指令

hash常用指令Hash常用指令简介一、概述Hash(散列)是一种常用的数据结构,用于存储键值对。

在计算机科学中,Hash函数是一种将任意长度的输入映射为固定长度输出的函数。

Hash函数经常被用于加密算法、数据检索和唯一标识等场景。

本文将介绍常用的Hash函数相关指令,包括创建Hash、插入元素、删除元素、查找元素和更新元素等操作。

二、创建Hash在许多编程语言中,创建Hash的指令通常是通过关键字或特定的函数来实现的。

以Python语言为例,我们可以使用如下指令创建一个空的Hash:```hash_table = {}```这个指令将创建一个名为`hash_table`的Hash对象,用于存储键值对。

三、插入元素向Hash中插入元素是常见的操作。

在Python中,可以使用以下指令将一个键值对插入到Hash中:```hash_table['key'] = 'value'```这个指令将在`hash_table`中插入一个键为`key`,值为`value`的元素。

四、删除元素从Hash中删除元素也是常见的操作。

以Python语言为例,可以使用以下指令删除Hash中的一个元素:```del hash_table['key']```这个指令将删除`hash_table`中键为`key`的元素。

五、查找元素在Hash中查找元素是常见的操作之一。

以Python语言为例,可以使用以下指令查找Hash中指定键的值:```value = hash_table.get('key')```这个指令将返回`hash_table`中键为`key`的值。

六、更新元素更新Hash中的元素也是常见的操作。

以Python语言为例,可以使用以下指令更新Hash中指定键的值:```hash_table['key'] = 'new_value'```这个指令将更新`hash_table`中键为`key`的值为`new_value`。

c语言数据结构及算法

c语言数据结构及算法

C语言是一种广泛应用于编程和软件开发的编程语言,它提供了一系列的数据结构和算法库,使得开发者能够在C语言中使用这些数据结构和算法来解决各种问题。

以下是C语言中常用的数据结构和算法:数据结构:1. 数组(Array):一组相同类型的元素按顺序排列而成的数据结构。

2. 链表(Linked List):元素通过指针连接而成的数据结构,可分为单向链表、双向链表和循环链表等。

3. 栈(Stack):具有后进先出(LIFO)特性的数据结构,可用于实现函数调用、表达式求值等。

4. 队列(Queue):具有先进先出(FIFO)特性的数据结构,可用于实现任务调度、缓冲区管理等。

5. 树(Tree):一种非线性的数据结构,包括二叉树、二叉搜索树、堆、A VL树等。

6. 图(Graph):由节点和边组成的数据结构,可用于表示网络、关系图等。

7. 哈希表(Hash Table):基于哈希函数实现的数据结构,可用于高效地查找、插入和删除元素。

算法:1. 排序算法:如冒泡排序、插入排序、选择排序、快速排序、归并排序等。

2. 查找算法:如线性查找、二分查找、哈希查找等。

3. 图算法:如深度优先搜索(DFS)、广度优先搜索(BFS)、最短路径算法(Dijkstra、Floyd-Warshall)、最小生成树算法(Prim、Kruskal)等。

4. 字符串匹配算法:如暴力匹配、KMP算法、Boyer-Moore 算法等。

5. 动态规划算法:如背包问题、最长公共子序列、最短编辑距离等。

6. 贪心算法:如最小生成树问题、背包问题等。

7. 回溯算法:如八皇后问题、0-1背包问题等。

这只是C语言中常用的一部分数据结构和算法,实际上还有更多的数据结构和算法可以在C语言中实现。

开发者可以根据具体需求选择适合的数据结构和算法来解决问题。

同时,C语言也支持自定义数据结构和算法的实现,开发者可以根据需要进行扩展和优化。

数据结构中的散列算法详解

数据结构中的散列算法详解

数据结构中的散列算法详解散列算法(Hashing Algorithm)是数据结构中一种常用的技术,可以提高数据的查找效率。

它将数据映射到一个固定大小的数组中,通过散列函数得到数组的索引位置,从而快速定位数据。

一、什么是散列算法散列算法是一种通过将输入数据映射到固定大小的数组中,从而实现快速访问的技术。

它利用散列函数将输入数据转换为一个整数值,并将该值与数组的大小取模,得到数组的索引位置。

将数据存储在对应索引的数组位置上,称为散列存储。

散列算法有很多种,常见的包括直接定址法、平方取中法、除留余数法等。

每一种散列算法都有自己的特点和适用场景。

二、散列函数的选择散列函数的选择非常重要,它直接关系到散列算法的效率和数据的分布。

一个好的散列函数应该具备以下特点:1. 易于计算:散列函数应该具备高效的计算性能,能够在短时间内完成散列计算。

2. 分布均匀:散列函数应能够将输入数据均匀地映射到散列表的各个位置上,避免出现数据聚集的情况。

3. 最小冲突:散列函数应该尽可能减少冲突,即不同的输入值映射到相同的索引位置的情况。

三、散列算法的实现散列算法的实现主要分为两个步骤:散列函数的设计和冲突处理。

散列函数的设计是散列算法的核心。

常见的散列函数设计方法有:直接定址法、除留余数法、平方取中法、伪随机数法等。

根据不同的数据特点和应用场景,选择合适的散列函数。

冲突处理是指当多个数据映射到相同的索引位置时,如何解决冲突的问题。

常见的冲突处理方法有:开放定址法、链地址法、再散列法等。

不同的冲突处理方法有不同的优势和适用场景,可以根据具体情况选择合适的方法。

四、散列算法的应用散列算法在实际应用中被广泛使用,主要用于提高数据的查找、插入和删除效率。

以下是散列算法的几个典型应用场景:1. 数据库索引:散列算法可用于构建数据库中的索引,加快数据的检索速度。

2. 缓存管理:散列算法可用于缓存的管理,快速找到对应的缓存数据。

3. 字典查找:散列算法可用于字典的查找,通过散列存储可以高效地实现快速查找。

散列冲突解决的方式

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)。

中国计量大学2021年研究生招生真题数据结构与操作系统

中国计量大学2021年研究生招生真题数据结构与操作系统

中国计量大学2021年硕士研究生招生考试试题考试科目代码:806考试科目名称:数据结构与操作系统所有答案必须写在报考点提供的答题纸上,做在试卷或草稿纸上无效。

一、单项选择题(共30题,每小题2分,共60分)1.关于时间复杂度的描述,正确的是()。

A.两个程序段的时间复杂度相同,则其实际运行时间也相同B.如下时间复杂度是递增的:O(1),O(log2N),O(N),O(nlog2N)C.1000N+N2/99999=O(N)D.如果两个算法在最坏情况下时间复杂度相同,则平均情况下,其时间复杂度也相同2.对线性表的描述,正确的是()。

A.在顺序表上的插入操作,其平均时间复杂度为O(N)B.在链表上的插入操作,其平均时间复杂度为O(N)C.在顺序表上访问第i个元素的操作,其平均时间复杂度为O(N)D.在链表上访问第i个元素的操作,其平均时间复杂度为O(1)3.在一个空栈上进行如下操作:PUSH1,PUSH2,PUSH3,POP,PUSH4,PUSH5,POP,POP,以下描述正确的是()。

A.最终的栈顶元素是1B.出栈的顺序是:1,2,3C.最终的栈底元素是1D.最终留在栈中的元素是:3,4,54.在一个空队列中依次进行如下操作:ENQUEUQE1,ENQUEUQE2,ENQUEUQE3,DEQUEUE,ENQUEUQE4,ENQUEUQE5,DEQUEUE,DEQUEUE,以下描述正确的是()。

A.队列中还剩下的元素是:1 B.最先出队的元素是:3C.最后出队的元素是:4D.出队顺序是:1,2,35.对图1的二叉树,描述正确的是()。

A.树的高度为2 B.中序遍历结果为:ABCEFC.这是一棵AVL树D.节点C的度为3图1.二叉树6.对图2的二叉查找树,描述正确的是()。

A.该树的深度是4B.这是一棵AVL树C.删除节点E时,可用把节点D移到原E的位置D.节点A到G的路径长度是4图2.二叉查找树7.如果把图2当作图(Graph),则描述正确的是()。

数据结构与算法复习题10(C语言版)讲课稿

数据结构与算法复习题10(C语言版)讲课稿

数据结构与算法复习题10(C语言版)习题9解答判断题:1.用向量和单链表表示的有序表均可使用折半查找方法来提高查找速度。

答:FALSE (错。

链表表示的有序表不能用折半查找法。

)2.有n个数据放在一维数组A[1..n]中,在进行顺序查找时,这n个数的排列有序或无序其平均查找长度不同。

答:FALSE (错。

因顺序查找既适合于有序表也适合于无序表;对这两种表,若对于每个元素的查找概率相等,则顺序查找的ASL相同,并且都是(n+1)/2;对于查找概率不同的情况,则按查找概率由大到小排序的无序表其ASL要比有序表的ASL小。

)3.折半查找是先确定待查有序表记录的范围,然后逐步缩小范围,直到找到或找不到该记录为止。

( )答:TRUE4.哈希表的查找效率主要取决于哈希表哈希表造表时选取的哈希函数和处理冲突的方法。

答:TRUE5.查找表是由同一类型的数据元素(或记录)构成的集合。

答:TRUE单选题:6.对于18个元素的有序表采用二分(折半)查找,则查找A[3]的比较序列的下标为( )。

A. 1、2、3B. 9、5、2、3C. 9、5、3D.9、4、2、3答:D (第一次⎣⎦2/)181(+ = 9,第二次⎣⎦2/)81(+ = 4,第三次⎣⎦2/)31(+ = 2, (第四次⎣⎦2/)33(+ = 3,故选D.7. 顺序查找法适合于存储结构为____________的线性表。

A.散列存储B.顺序存储或链式存储C.压缩存储D.索引存储答:B8.对线性表进行二分查找时,要求线性表必须( )。

A .以顺序方式存储 B. 以链接方式存储C .以顺序方式存储,且结点按关键字有序排序D. 以链接方式存储,且结点按关键字有序排序答:C9.设哈希表长m=14,哈希函数为H(k) = k MOD 11。

表中已有4个记录(如下图所示),如果用二次探测再散列处理冲突,关键字为49的记录的存储地址是( )。

A .8 B. 3 C .5 D. 9答:D (计算H(k),即H(49)=49 mod 11 = 5,冲突,进行二次探测再散列。

c语言排序与查找代码

c语言排序与查找代码

c语言排序与查找代码在程序设计中,排序和查找是非常常见的操作。

排序是将一组数据按照特定规则进行重新排列的过程,而查找则是在已经排列好的数据中寻找某个特定的元素。

C语言提供了丰富的函数和算法来实现这两个操作。

一、排序代码实现:C语言中有多种排序算法可以选择,其中最常见和经典的有冒泡排序、选择排序、插入排序和快速排序等。

1. 冒泡排序代码实现:冒泡排序是一种简单直观的排序算法,它通过不断交换相邻元素的位置,将较大的元素逐渐往后移动。

具体实现代码如下:```cvoid bubbleSort(int arr[], int n) {for (int i = 0; i < n - 1; i++) {for (int j = 0; j < n - i - 1; j++) {if (arr[j] > arr[j + 1]) {int temp = arr[j];arr[j] = arr[j + 1];arr[j + 1] = temp;}}}}```2. 选择排序代码实现:选择排序是一种简单的排序算法,它每次从待排序的数据中选出最小(或最大)的元素,放到已排序序列的末尾。

具体实现代码如下:```cvoid selectionSort(int arr[], int n) {int i, j, minIndex, temp;for (i = 0; i < n - 1; i++) {minIndex = i;for (j = i + 1; j < n; j++) {if (arr[j] < arr[minIndex]) {minIndex = j;}}temp = arr[i];arr[i] = arr[minIndex];arr[minIndex] = temp;}}```3. 插入排序代码实现:插入排序是一种简单直观的排序算法,它将待排序的数据分为已排序和未排序两部分,每次从未排序部分取出一个元素插入到已排序部分的适当位置。

顺序表的建立、输入、输出、查找、插入、删除(数据结构)

顺序表的建立、输入、输出、查找、插入、删除(数据结构)

顺序表的建⽴、输⼊、输出、查找、插⼊、删除(数据结构)1.顺序表的基本操作实践。

(1)建⽴4个元素的顺序表list[]={2,3,4,5},实现顺序表建⽴的基本操作。

(2)在list[]={2,3,4,5}的元素4和5之间插⼊⼀个元素9,实现顺序表插⼊的基本操作。

(3)在list[]={2,3,4,9,5}中删除指定位置(i=3)上的元素4,实现顺序表的删除的基本操作。

#include <stdio.h>#include <stdlib.h>#include <iostream>#define MAXSIZE 10using namespace std;typedef int ElemType;typedef struct {ElemType a[MAXSIZE];int length;} S;void CreatList(S &L) {scanf("%d", &L.length);for(int i = 1; i <= L.length; i ++) scanf("%d",&L.a[i]);} //创建列表void PutList(S L) {for(int i = 1; i <= L.length; i ++) {printf("%d ",L.a[i]);}printf("\n");} //输出列表void InserElem(S &L, int i, ElemType x) { j iif(i < 1 || i > L.length) return; 2 3 4 5 9for(int j = L.length+1; j > i; j --) { j-1jL.a[j] = L.a[j-1]; 2 3 4 9 5}L.a[i] = x;L.length++;} //插⼊void DeleElem(S &L, int i) {for(int j = i; j < L.length; j ++) {L.a[j] = L.a[j+1]; j j+1} 2 3 4 9 5L.length--;}//删除int main() {S L;CreatList(L);InserElem(L,4,9);PutList(L);DeleElem(L,3);PutList(L);return0;}结果E:\c++>b42345234952395。

2024版《数据结构》课程标准

2024版《数据结构》课程标准

•课程概述与目标•基本数据类型与操作•复杂数据类型与操作目录•算法设计与分析基础•排序与查找算法专题•文件组织与处理技术•实验环节与项目实践指导01课程概述与目标数据结构定义及重要性数据结构定义重要性课程要求学生应具备一定的编程基础,熟悉至少一门编程语言;教师应具备丰富的数据结构教学经验和实践经验,能够灵活运用多种教学方法和手段进行教学。

知识目标掌握数据结构的基本概念、基本原理和基本方法,了解各种数据结构的特性、适用场景以及相互之间的联系与区别。

能力目标培养学生运用数据结构解决实际问题的能力,包括抽象问题能力、设计算法能力、编写程序能力以及调试程序能力等。

素质目标培养学生严谨的科学态度、良好的团队合作精神以及创新意识,提高学生的综合素质。

课程目标与要求教材选用及参考资源教材选用参考资源02基本数据类型与操作线性表线性表的定义与基本操作01线性表的顺序存储结构02线性表的链式存储结构03栈和队列栈的定义与基本操作队列的定义与基本操作栈和队列的应用串和数组串的定义与基本操作串的存储结构数组的定义与基本操作特殊矩阵的压缩存储03复杂数据类型与操作树和二叉树树的基本概念二叉树树的遍历哈夫曼树及其应用线索二叉树树和森林图的基本概念图的存储结构图的遍历最小生成树最短路径拓扑排序和关键路径图论基础及应用顺序查找、折半查找、索引顺序查找等。

静态查找表动态查找表哈希表查找算法的分析与评价二叉排序树和平衡二叉树等。

哈希函数的构造方法、处理冲突的方法等。

时间复杂度、空间复杂度等。

查找技术04算法设计与分析基础算法概念及表示方法算法定义算法表示方法时间复杂度空间复杂度其他指标030201算法性能评价指标将原问题分解为若干个子问题,分别分治策略类似于回溯法,但在搜索过程中通过剪枝等操作来减少搜索空间,提高效分支限界策略通过保存子问题的解,避免重复计算,提高效率。

动态规划贪心策略通过探索所有可能的解来求解问题,当发现当前路径无法得到解时,回溯回溯策略0201030405典型算法设计策略05排序与查找算法专题内部排序方法比较插入排序简单插入排序、希尔排序交换排序冒泡排序、快速排序选择排序简单选择排序、堆排序01020304哈希表查找技术06文件组织与处理技术文件概念及分类方法文件定义文件分类根据文件的性质和记录的组织方式,文件可分为顺序文件、索引文件、散列文件和链式文件等。

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实验课题:做这个实验时采用Open Addressing框架,也可加做Separate Chaining以形成比较。

1 构造散列表,把字符串数组中的各项加入到散列表中string MyBirds[13] = { "robin", "sparrow", "hawk", "eagle", "seagull", "bluejay","owl", "cardinal", "Jakana", "Moa", "Egret", "Penguin", "hawk" };用C表示,可以是char * MyBirds[13] = { "robin", "sparrow", "hawk", "eagle", "seagull", "bluejay","owl", "cardinal", "Jakana", "Moa", "Egret", "Penguin", "hawk" };为便于观察冲突现象,初始构造散列表时,表的容量不要过大,对Open Addressing,装载因子为0.5左右,对于Separate Chaining,装载因子为1左右即可。

也不要做rehash(应该改源代码的哪里,如何改)。

建议对源代码做些改动、增加一些输出(建议用条件编译控制这些输出),以便于观察冲突的发生和解决;对于Open Addressing,参考代码的冲突解决方案是用的平方探测(quadratic probing),如果用线性探测(linear probing)的策略,应该对函数findPos做什么修改(冲突解决的策略都集中在那里)?2 观察不同的散列函数产生冲突散列地址的情况教科书上给了3个以字符串作输入的散列函数(两教科书第3个不一样),观察记录它们产生冲突散列地址的情况,写入你的实验报告。

还可对下列散列函数(所谓ELF hash,Unix System V用的)作观察int hash (const string & key){ // C++ versionunsigned long h = 0;for ( int i = 0; i < key.length( ); i++ ) {h = (h << 4) + key [ i ];unsigned long g = h & 0xF0000000L;if (g) h ^= g >> 24;h &= ~g;}return h; // % M}3 对散列表做查找。

程序代码:#include<stdio.h>#include<stdlib.h>#include "hashquad.h"#include<string.h>#define MinTableSize 26typedef unsigned int Index;typedef Index Position;struct HashTbl;typedef struct HashTbl *HashTable;enum KindOfEntry { Legitimate, Empty, Deleted };struct HashEntry{char *Element;enum KindOfEntry Info;};typedef struct HashEntry Cell;struct HashTbl{int TableSize;Cell *TheCells;};static int NextPrime( int N ){int i; int hash (char * key){ // C versionunsigned long h = 0;while ( *key ) {h = (h << 4) + *key ++;unsigned long g = h & 0xF0000000L;if (g) h ^= g >> 24;h &= ~g;}return h; // % M}if( N % 2 == 0 )N++;for( ; ; N += 2 ){for( i = 3; i * i <= N; i += 2 )if( N % i == 0 )goto ContOuter;return N;ContOuter: ;}}Index Hash( const char *Key, int TableSize ){return *Key % TableSize;}HashTable InitializeTable( int TableSize ){HashTable H;int i;/* 1*/ if( TableSize < MinTableSize ){/* 2*/ printf( "Table size too small" );/* 3*/ return NULL;}/* Allocate table *//* 4*/ H = (struct HashTbl *)malloc( sizeof( struct HashTbl ) );/* 5*/ if( H == NULL )/* 6*/ printf( "Out of space" );/* 7*/ H->TableSize = NextPrime( TableSize );/* Allocate array of Cells *//* 8*/ H->TheCells = (struct HashEntry *)malloc( sizeof( Cell ) * H->TableSize );/* 9*/ if( H->TheCells == NULL )/*10*/ printf( "Out of space" );/*11*/ for( i = 0; i < H->TableSize; i++ ){H->TheCells[i].Element=(char *)malloc(10*sizeof(char));H->TheCells[i].Info=Empty;}/*12*//*13*/ return H;}Position Find( char *Key, HashTable H ){Position CurrentPos;int CollisionNum;/* 1*/ CollisionNum = 0;/* 2*/ CurrentPos = Hash( Key, H->TableSize );//printf("%d\n",CurrentPos);/* 3*/ while( H->TheCells[ CurrentPos ].Info != Empty &&strcmp(H->TheCells[ CurrentPos ].Element,Key)!=0 )/* Probably need strcmp!! */{if (H->TheCells[ CurrentPos ].Element!= NULL)printf("冲突: %s and %s\n", H->TheCells[ CurrentPos ].Element,Key);/* 4*/ CurrentPos += 2 * ++CollisionNum - 1;/* 5*/ if( CurrentPos >= H->TableSize )/* 6*/ CurrentPos -= H->TableSize;}/* 7*/ return CurrentPos;}void Insert( char *Key, HashTable H ){Position Pos;Pos = Find( Key, H );if( H->TheCells[ Pos ].Info != Legitimate ){/* OK to insert here */H->TheCells[ Pos ].Info = Legitimate;strcpy(H->TheCells[ Pos ].Element,Key);/* Probably need strcpy! */}}/*char*Retrieve( Position P, HashTable H ){return H->TheCells[ P ].Element;}*/void DestroyTable( HashTable H ){free( H->TheCells );free( H );}void main(){int i,x,n;char s[10];HashTable H;char * MyBirds[13] = { "robin", "sparrow", "hawk", "eagle", "seagull", "bluejay", "owl", "cardinal", "Jakana", "Moa", "Egret", "Penguin", "hawk" };printf(" \n");printf("原来的MyBirds:\n\n");printf(" 字符串位置\n");for(i=0;i<13;i++)printf("%8s: %2d\n",MyBirds[i],i+1);/*printf(" \n");printf("生成散列表:\n");n=Hash( Key, H->TableSize );for(i=0;i<13;i++)printf("%8s: %2d\n",MyBirds[i],i+1);*/H=InitializeTable( 29 );printf(" \n");printf("生成散列表:\n\n");printf(" 字符串散列值位置\n");for(i=0;i<13;i++)Insert(MyBirds[i] , H );for(i=0;i<29;i++){if(H->TheCells[i].Info!=Empty)printf("%8s: %2d %d\n",H->TheCells[i].Element,x=Hash(H->TheCells[i].Element,29),n=Find( H->TheCells[i].Element,H));}printf("请输入要查找的值:");scanf("%s",s);for(i=0;i<29;i++){if(strcmp(H->TheCells[i].Element,s)==0)break;}if(i<29)printf("查找成功,位置在:%d\n ",Find( s,H));else printf("查找失败\n");DestroyTable( H );}。

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