数据库--线性散列
散列算法(也叫摘要算法)
散列算法(也叫摘要算法)散列算法(也叫摘要算法)是一种将任意长度的数据映射为固定长度散列值的算法。
它的主要功能是将输入数据压缩成一个固定长度的散列值,以便在数据存储、比较和检索等操作中快速查找数据,而不需要保留原始数据。
散列算法被广泛应用于密码学、数据完整性验证、数字签名、内容寻址和数据结构等领域。
散列算法的基本原理是将输入数据进行数学转换,经过一系列的操作,输出一个固定长度的散列值。
不同的输入数据会产生不同的散列值,即使只有一个比特的差异。
这种特性使得散列算法适用于唯一标识大量数据的场景,例如在密码验证中,可以将用户输入的密码经过散列算法处理后,与数据库中存储的散列值进行比较,而不需要直接存储用户的原始密码,从而提高了安全性。
散列算法的设计目标包括:1.处理速度快:散列算法需要高效地处理大量数据,以便在实时应用中实现快速的数据处理和查询。
2.均匀分布:散列算法应该能够将输入数据均匀分布到散列值空间中,以减少碰撞(即不同数据产生相同散列值的情况)的概率,提高散列算法的效果。
3.不可逆性:散列算法应是不可逆的,即不应该能够通过散列值反推原始数据。
这样可以保证数据的机密性,同时在密码学中也能够提供不可伪造的数字签名。
常用的散列算法包括:1. MD5(Message Digest Algorithm 5):MD5是一种常见的散列算法,可以将任意长度的数据转换为128位的散列值。
然而,由于其设计上的弱点,MD5已经不再被推荐在安全领域使用,因为存在碰撞攻击(即找到两个不同的输入数据,但散列值相同的情况)的风险。
2. SHA(Secure Hash Algorithm):SHA系列算法是美国国家标准技术研究所(NIST)设计的一系列散列算法。
包括SHA-1、SHA-256、SHA-512等不同长度的散列值。
SHA-1也已经不再被推荐在安全领域使用,而SHA-256和SHA-512仍然被广泛应用。
3. CRC(Cyclic Redundancy Check):CRC算法是一种用来检测和纠正数据传输错误的算法,常用于数据完整性验证。
数据结构与算法分析java——散列
数据结构与算法分析java——散列1. 散列的概念 散列⽅法的主要思想是根据结点的关键码值来确定其存储地址:以关键码值K为⾃变量,通过⼀定的函数关系h(K)(称为散列函数),计算出对应的函数值来,把这个值解释为结点的存储地址,将结点存⼊到此存储单元中。
检索时,⽤同样的⽅法计算地址,然后到相应的单元⾥去取要找的结点。
通过散列⽅法可以对结点进⾏快速检索。
散列(hash,也称“哈希”)是⼀种重要的存储⽅式,也是⼀种常见的检索⽅法。
按散列存储⽅式构造的存储结构称为散列表(hash table)。
散列表中的⼀个位置称为槽(slot)。
散列技术的核⼼是散列函数(hash function)。
对任意给定的动态查找表DL,如果选定了某个“理想的”散列函数h及相应的散列表HT,则对DL中的每个数据元素X。
函数值h(X.key)就是X在散列表HT中的存储位置。
插⼊(或建表)时数据元素X将被安置在该位置上,并且检索X时也到该位置上去查找。
由散列函数决定的存储位置称为散列地址。
因此,散列的核⼼就是:由散列函数决定关键码值(X.key)与散列地址h(X.key)之间的对应关系,通过这种关系来实现组织存储并进⾏检索。
⼀般情况下,散列表的存储空间是⼀个⼀维数组HT[M],散列地址是数组的下标。
设计散列⽅法的⽬标,就是设计某个散列函数h,0<=h( K ) < M;对于关键码值K,得到HT[i] = K。
在⼀般情况下,散列表的空间必须⽐结点的集合⼤,此时虽然浪费了⼀定的空间,但换取的是检索效率。
设散列表的空间⼤⼩为M,填⼊表中的结点数为N,则称为散列表的负载因⼦(load factor,也有⼈翻译为“装填因⼦”)。
建⽴散列表时,若关键码与散列地址是⼀对⼀的关系,则在检索时只需根据散列函数对给定值进⾏某种运算,即可得到待查结点的存储位置。
但是,散列函数可能对于不相等的关键码计算出相同的散列地址,我们称该现象为冲突(collision),发⽣冲突的两个关键码称为该散列函数的同义词。
散列算法的应用场景
散列算法的应用场景
散列算法是一种将数据映射为固定长度的散列值的算法,常见的应用场景包括:
1. 数据验证和完整性校验:散列算法可以用于验证数据的完整性,比如通过计算文件的散列值并与预先计算的散列值进行比较,来确保文件没有被篡改。
2. 密码存储和验证:散列算法常用于密码存储,将用户的密码经过散列算法处理后存储在数据库中,以防止密码泄露。
当用户登录时,输入的密码经过同样的散列算法处理后,与数据库中的散列值进行比较。
3. 数据唯一性校验:散列算法可以用于确保数据的唯一性,比如在数据库中使用散列值作为主键或索引。
4. 身份验证和数字签名:散列算法可以用于生成和验证数字签名,以确保数据的完整性和身份的真实性。
5. 数据分片和负载均衡:散列算法可以用于将数据分散存储在多个节点上,以实现数据的负载均衡和高可用性。
6. 缓存和数据一致性:散列算法可以用于缓存系统中,根据数据的散列值将数据分散存储在不同的缓存节点上,以提高缓存的命中率,并确保数据的一致性。
7. 数据加密和解密:散列算法中的哈希函数可以用于数据的加
密和解密,常见的应用包括数字证书中的数字签名和加密算法中的消息摘要。
总之,散列算法在计算领域中有着广泛的应用,可以确保数据的完整性和安全性,提高数据的访问效率,并帮助实现分布式系统中的一致性和负载均衡。
散列函数种类
散列函数种类散列函数是一种将任意长度的输入数据映射为固定长度输出数据的函数。
散列函数的主要作用是将数据压缩成固定长度的哈希值,以便于在数据结构中进行快速查找和比较。
在实际应用中,不同的散列函数有不同的特点和适用场景。
本文将介绍几种常见的散列函数种类。
1. MD5散列函数MD5散列函数是一种广泛使用的散列函数,它可以将任意长度的输入数据压缩成128位的哈希值。
MD5散列函数具有高度的安全性和不可逆性,因此在密码存储和数字签名等领域得到了广泛应用。
但是,由于MD5散列函数存在碰撞攻击的漏洞,因此在一些安全性要求较高的场景中,不建议使用MD5散列函数。
2. SHA散列函数SHA散列函数是一种安全性更高的散列函数,它可以将任意长度的输入数据压缩成160位的哈希值。
SHA散列函数具有更高的安全性和更强的抗碰撞攻击能力,因此在数字签名、消息认证和数据完整性校验等领域得到了广泛应用。
SHA散列函数有多个版本,包括SHA-1、SHA-2和SHA-3等,其中SHA-2是目前应用最广泛的版本。
3. MurmurHash散列函数MurmurHash散列函数是一种快速的散列函数,它可以将任意长度的输入数据压缩成32位或64位的哈希值。
MurmurHash散列函数具有高度的随机性和低碰撞率,因此在哈希表、布隆过滤器和数据分片等领域得到了广泛应用。
MurmurHash散列函数的速度比MD5和SHA散列函数更快,因此在对速度要求较高的场景中,可以考虑使用MurmurHash散列函数。
4. CityHash散列函数CityHash散列函数是一种高效的散列函数,它可以将任意长度的输入数据压缩成64位或128位的哈希值。
CityHash散列函数具有高度的随机性和低碰撞率,同时还具有较好的分布性和可扩展性,因此在大规模数据处理和分布式系统中得到了广泛应用。
CityHash散列函数的速度比MurmurHash散列函数更快,因此在对速度要求极高的场景中,可以考虑使用CityHash散列函数。
国家计算机三级(数据库技术)67_真题-无答案
国家计算机三级(数据库技术)67(总分100,考试时间120分钟)选择题(每题1分,共60分)1. 下列哪些条目是数据库管理系统DBMS运行所依据的信息? I.数据完整性定义II.安全保密定义III.模式、内模式和外模式定义IV.数据库开放性定义V.用户界面形式定义A. 仅I、III和IVB. 仅I、II和IIIC. 仅II、III和VD. 都是2. 设计磁盘调度算法时应考虑的两个基本因素是______。
A. 公平性和高效性B. 独立性和可靠性C. 有效性和安全性D. 以上都不对3. 信息认证是信息安全的一个重要方面,下列哪一项不属于实施信息认证的方法?A. 身份识别B. 密钥管理C. 数字签名D. 消息认证4. 在关系代数中,自然连接的运算符号为______。
A. πB. ×C. σD. ∞5. 在现在的数据库系统开发中,常采用高级语言或第四代(4GL)语言进行开发,这是为了A. 代码的可重用性B. 系统的可维护性C. 降低开发和维护费用D. 用户界面的友好性6. 下列叙述错误的是( )。
A. SYBASE企业级数据库服务器支持Java、支持扩展标记语言、支持Microsoft的DTCB. SYBASE企业级数据库服务器支持1种类型的锁机制来保证系统的并发性和性能C. SYBASE在核心层实现了存储过程和触发器的可编程能力D. SYBASE支持服务器间的失败转移和客户端透明地自动失败转移等7. 如果要在关系R中插入一个元组,下面______元组不能插入。
A. (a2,b5,7)B. (a6,b5,3)C. (a7,b7,8)D. (a8,b4,1)8. 下面关于数据库系统基于日志的恢复的叙述中,哪一个是正确的?A. 利用更新日志记录中的改前值可以进行UNDO,利用更新日志记录中的改前值可以进行REDOB. 利用更新日志记录中的改前值可以进行UNDO,利用更新日志记录中的改后值可以进行REDOC. 利用更新日志记录中的改后值可以进行UNDO,利用更新日志记录中的改前值可以进行REDOD. 利用更新日志记录中的改后值可以进行UNDO,利用更新日志记录中的改后值可以进行REDO9. 设某散列表的当前状态如下:一共有20个位置,在第0、3、4、6、13、14、17、19的位置存放着各结点的值,则该散列表的负载因子约为______。
数据结构的散列与索引技术
数据结构的散列与索引技术散列与索引技术是数据结构中常用的两种方法,用于优化数据的存储和查找过程。
散列技术是通过哈希函数将数据映射到一个固定长度的数组中,而索引技术是通过建立索引表来加速数据检索。
本文将详细介绍散列与索引技术的原理、应用场景以及其在实际开发中的使用方法。
1. 散列技术散列技术是一种将数据映射到哈希表的方法,通过哈希函数将关键字转化为一个数组中的地址,从而实现对数据的快速访问。
散列技术的核心是哈希函数的设计,一个好的哈希函数能够使数据均匀地散列到哈希表中,尽量避免碰撞(即不同的关键字映射到了同一个地址)的发生。
1.1 哈希函数的设计原则一个好的哈希函数应该满足以下几个原则:1.1.1 均匀性原则:哈希函数应能够将数据均匀地散列到哈希表中,避免碰撞的发生。
1.1.2 简单性原则:哈希函数的计算应简单快速,以提高散列效率。
1.1.3 一致性原则:对于相同的关键字,哈希函数应始终返回相同的散列地址。
1.1.4 随机性原则:哈希函数的输出应具有随机性,避免出现特定模式的散列结果。
1.2 常见的散列方法常见的散列方法包括直接定址法、除留余数法、平方取中法等。
除留余数法是最常用的散列方法之一,其思想是通过对关键字取余数来获取散列地址。
例如,对于一个哈希表的大小为n的散列表,哈希函数可以定义为:h(key) = key % n。
2. 索引技术索引技术是建立索引表来加速数据的检索过程。
索引表通常由键值和指向数据的指针组成,可以根据键值快速地查找到对应的数据记录。
索引技术的核心是索引表的设计,索引表的结构应具有高效的查找和更新操作。
2.1 主索引与辅助索引主索引是基于主关键字建立的索引表,通过主索引可以直接找到对应的数据记录。
辅助索引是基于其他非主关键字建立的索引表,通过辅助索引可以加速对数据的查询和过滤操作。
主索引和辅助索引的组合可以构建复杂的索引结构,以满足不同的查找需求。
2.2 B树索引B树是一种常用的平衡多路查找树,广泛应用于数据库系统中的索引结构。
散列表
23
搜索不成功的平均搜索长度为:
ASLunsucc
线性探查方法容易产生“堆积”, 不同探查序 列的关键码占据可用的空桶, 为寻找某一关键 码需要经历不同的探查序列, 导致搜索时间增 加。
(2) 二次探查法 (quadratic probing)
8
k i 表示第
i 1
k i
2
计算出的 k 值越小,表明在该位 (第 k 位) 各种符号分布得越均匀。
9 4 2 1 4 8 9 4 1 2 6 9 9 4 0 5 2 7 9 4 1 6 3 0 9 4 1 8 0 5 9 4 1 5 5 8 9 4 2 0 4 7 9 4 0 0 0 1 ①②③④⑤⑥ ①位, 1 = 57.60 ②位, 2 = 57.60 ③位, 3 = 17.60 ④位, 4 = 5.60 ⑤位, 5 = 5.60 ⑥位, 6 = 5.60
0
(1)
1
(1)
2
(2)
3
4
Attlee Burke Broad
5
(6)
Blum
(3)
Ekers
(1)
6
(3)
7
(1)
8
9
20
Alton Ederly Hecht
需要搜索或加入一个表项时,首先使用散列 函数计算桶号作为初始地址: H0 = hash (key) 一旦发生冲突,在表中顺次向后寻找“下一 个”空桶 Hi 的递推公式为: Hi = (Hi-1+1) % m, i =1, 2, …, m-1 即用以下的线性探查序列在表中寻找“下一 个”空桶的桶号: H0+1, H0 +2, …, m-1, 0, 1, 2, …, H0-1 亦可写成如下的通项公式:
线性探测再散列
线性探测再散列https:///qq_19446965/article/details/102290770哈希表⼜称散列表。
哈希表存储的基本思想是:以数据表中的每个记录的关键字 k为⾃变量,通过⼀种函数H(k)计算出函数值。
把这个值解释为⼀块连续存储空间(即数组空间)的单元地址(即下标),将该记录存储到这个单元中。
在此称该函数H为哈希函数或散列函数。
按这种⽅法建⽴的表称为哈希表或散列表。
处理冲突的⽅法:开放寻址法:Hi=(H(key) + di) MOD m, i=1,2,…, k(k<=m-1),其中H(key)为散列函数,m为散列表长,di为增量序列,可有下列三种取法:1.di=1,2,3,…, m-1,称线性探测再散列;2.di=1^2, -1^2, 2^2,-2^2, 3^2, …, ±(k)^2,(k<=m/2)称⼆次探测再散列;3.di=伪随机数序列,称伪随机探测再散列。
再散列法:Hi=RHi(key), i=1,2,…,k. RHi均是不同的散列函数,即在同义词产⽣地址冲突时计算另⼀个散列函数地址,直到冲突不再发⽣,这种⽅法不易产⽣“聚集”,但增加了计算时间;链地址法(拉链法):将所有关键字为同义词的记录存储在同⼀线性链表中;设哈希表长为14,哈希函数是H(key)=key%11,表中已有数据的关键字为15,38,61,84共四个,现要将关键字为49的结点加到表中,⽤⼆次探测再散列法解决冲突,则放⼊的位置是( ) 【南京理⼯⼤学 2001 ⼀、15 (1.5分)】A.8 B.3 C.5 D.9答案为A,为什么我计算出来是D呢?我的计算步骤如下:15,38,61,84⽤哈希函数H(key)=key%11计算后得地址:4,5,6,749计算后为5,发⽣冲突.⽤⼆次探测再散列法解决冲突:1:(key+1^2)%11=(49+1)%11=6,仍然发⽣冲突.2:(key-1^2)%11=(49-1)%11=4,仍然发⽣冲突.3:(key+2^2)%11=(49+4)%11=9,不再发⽣冲突.得出结果为D。
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。
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。
Python数据结构——散列表
Python数据结构——散列表散列表的实现常常叫做散列(hashing)。
散列仅⽀持INSERT,SEARCH和DELETE操作,都是在常数平均时间执⾏的。
需要元素间任何排序信息的操作将不会得到有效的⽀持。
散列表是普通数组概念的推⼴。
如果空间允许,可以提供⼀个数组,为每个可能的关键字保留⼀个位置,就可以运⽤直接寻址技术。
当实际存储的关键字⽐可能的关键字总数较⼩时,采⽤散列表就⽐较直接寻址更为有效。
在散列表中,不是直接把关键字⽤作数组下标,⽽是根据关键字计算出下标,这种关键字与下标之间的映射就叫做散列函数。
1.散列函数⼀个好的散列函数应满⾜简单移植散列的假设:每个关键字都等可能的散列到m个槽位的任何⼀个中去,并与其它的关键字已被散列到哪个槽位⽆关。
1.1 通常散列表的关键字都是⾃然数。
1.11 除法散列法通过关键字k除以槽位m的余数来映射到某个槽位中。
hash(k)=k mod m应⽤除法散列时,应注意m的选择,m不应该是2的幂,通常选择与2的幂不太接近的质数。
1.12 乘法散列法乘法⽅法包含两个步骤,第⼀步⽤关键字k乘上常数A(0<A<1),并取出⼩数部分,然后⽤m乘以这个值,再取结果的底(floor)。
hash(k)=floor(m(kA mod 1))乘法的⼀个优点是对m的选择没有什么特别的要求,⼀般选择它为2的某个幂。
⼀般取A=(√5-1)/2=0.618⽐较理想。
1.13 全域散列随机的选择散列函数,使之独⽴于要存储的关键字。
在执⾏开始时,就从⼀族仔细设计的函数中,随机的选择⼀个作为散列函数,随机化保证了没有哪⼀种输⼊会始终导致最坏情况发⽣。
1.2 如果关键字是字符串,散列函数需要仔细的选择1.2.1 将字符串中字符的ASCII码值相加def _hash(key,m):hashVal=0for _ in key:hashVal+=ord(_)return hashVal%m由于ascii码最⼤127,当表很⼤时,函数不会很好的分配关键字。
散列函数的特点及应用
散列函数的特点及应用散列函数是一种将任意大小的输入数据映射到固定大小输出数据的函数。
在计算机科学中,散列函数常被用于检索数据或校验数据完整性。
它的主要特点是:1. 易于计算:散列函数的计算速度非常快,无论输入数据的大小。
这使得散列函数非常适合于处理大量数据的应用场景,如安全校验,文件传输验证等。
2. 输出唯一性:散列函数必须保证输出的结果是唯一的,即相同的输入数据一定会得到相同的输出结果。
这是散列函数在数据比对和校验中被广泛应用的原因之一。
3. 输出长度固定:散列函数的输出长度是固定的,它的大小通常是固定的。
因为散列函数需要将任意大小的数据映射为固定长度的哈希值,输出长度必须是固定的,这让它非常适用于数据压缩和安全存储的场景。
散列函数在计算机科学中具有广泛的应用,包括以下几个方面:1. 数字签名:为了保证文件传输的安全性,数字签名技术使用了散列函数。
发送方首先使用散列函数计算该文件的哈希值,同时将哈希值与自己的私钥一起进行加密生成数字签名,并将文件和数字签名一起发送给接收方。
接收方使用相同的散列函数计算出文件的哈希值,同时使用发送方的公钥验证数字签名的真实性,从而保证文件传输的安全性。
2. 数据库索引:数据库系统中使用散列函数将关键字映射到特定的数据表中,以便进行快速的查找和检索。
这种方法对大型数据库来说特别有效,能够显著提高检索效率。
3. 信息安全:散列函数被广泛用于信息安全领域。
比如在密码学中,散列函数可以对密码进行摘要,以防止明文密码泄露;在数字证书中,散列函数用于计算和验证证书的真实性和完整性。
4. 分布式系统:在分布式系统中,散列函数经常用于负载均衡和节点路由,以便有效地分配系统负载和提高可靠性。
总的来说,散列函数在计算机科学中具有广泛的应用,其特点是易于计算、输出唯一性和输出长度固定。
因此,散列函数能够为许多行业和应用领域提供有效的解决方案,具有很高的实用性和重要性。
散列表的基本结构
散列表的基本结构散列表是一种常见的数据结构,也被称为哈希表或者哈希映射。
它是一种基于数组的数据结构,用于存储键值对。
散列表使用哈希函数将键映射到数组中的位置。
这使得查找、插入和删除操作的时间复杂度为常数级别(O(1))。
在本文中,我们将详细介绍散列表的基本结构和实现。
1. 散列表的基本结构散列表由两个基本部分组成:散列函数和数组。
散列函数将键映射到数组中的位置。
数组用于存储键值对。
下面是一个简单的散列表示例:```class HashTable:def __init__(self):self.size = 10self.table = [None] * self.sizedef hash(self, key):return key % self.sizedef insert(self, key, value):index = self.hash(key)self.table[index] = valuedef search(self, key):index = self.hash(key)return self.table[index]def delete(self, key):index = self.hash(key)self.table[index] = None```在上面的示例中,我们使用一个数组来存储键值对。
数组的大小为10,这意味着我们使用10个桶来存储数据。
每个桶都可以存储一个键值对。
我们使用散列函数将键映射到数组中的位置。
这个散列函数非常简单,它只是将键模10,然后返回余数。
这意味着键的范围可以是0到9。
我们还定义了四个基本操作:插入、查找、删除和散列函数。
插入操作将一个键值对存储在数组中的正确位置。
查找操作使用散列函数来查找一个键值对。
删除操作将一个键值对从数组中删除。
散列函数将键映射到数组中的位置。
2. 散列函数的选择散列函数的选择非常重要,因为它直接影响到散列表的性能。
一个好的散列函数应该满足以下要求:- 易于计算:散列函数应该是快速计算的,这样可以快速地将键映射到数组中的位置。
四种数据存储结构---顺序存储链接存储索引存储散列存储
四种数据存储结构---顺序存储链接存储索引存储散列存储存储结构分四类:顺序存储、链接存储、索引存储和散列存储。
顺序结构和链接结构适⽤在内存结构中。
索引结构和散列结构适⽤在外存与内存交互结构。
顺序存储:在计算机中⽤⼀组地址连续的存储单元依次存储线性表的各个数据元素,称作线性表的顺序存储结构。
特点:1、随机存取表中元素。
2、插⼊和删除操作需要移动元素。
链接存储:在计算机中⽤⼀组任意的存储单元存储线性表的数据元素(这组存储单元可以是连续的,也可以是不连续的)。
它不要求逻辑上相邻的元素在物理位置上也相邻.因此它没有顺序存储结构所具有的弱点,但也同时失去了顺序表可随机存取的优点。
特点:1、⽐顺序存储结构的存储密度⼩ (每个节点都由数据域和指针域组成,所以相同空间内假设全存满的话顺序⽐链式存储更多)。
2、逻辑上相邻的节点物理上不必相邻。
3、插⼊、删除灵活 (不必移动节点,只要改变节点中的指针)。
4、查找结点时链式存储要⽐顺序存储慢。
5、每个结点是由数据域和指针域组成。
索引存储:除建⽴存储结点信息外,还建⽴附加的索引表来标识结点的地址。
索引表由若⼲索引项组成。
特点:索引存储结构是⽤结点的索引号来确定结点存储地址,其优点是检索速度快,缺点是增加了附加的索引表,会占⽤较多的存储空间。
散列存储:散列存储,⼜称hash存储,是⼀种⼒图将数据元素的存储位置与关键码之间建⽴确定对应关系的查找技术。
散列法存储的基本思想是:由节点的关键码值决定节点的存储地址。
散列技术除了可以⽤于查找外,还可以⽤于存储。
特点:散列是数组存储⽅式的⼀种发展,相⽐数组,散列的数据访问速度要⾼于数组,因为可以依据存储数据的部分内容找到数据在数组中的存储位置,进⽽能够快速实现数据的访问,理想的散列访问速度是⾮常迅速的,⽽不像在数组中的遍历过程,采⽤存储数组中内容的部分元素作为映射函数的输⼊,映射函数的输出就是存储数据的位置,这样的访问速度就省去了遍历数组的实现,因此时间复杂度可以认为为O(1),⽽数组遍历的时间复杂度为O(n)。
数据结构名词解释整理
散列表:存放记录的数组拓扑排序: 将一个 DAG 中所有顶点在不违反前置依赖条件规定的基础上排成线性序列的过程称为拓扑排序(44)最差情况:从一个 n 元一维数组中找出一个给定的 K ,如 果数组的最后一个元素是 K ,运行时间会相当长,因为要检查所有 n 个元素,这是算法的最差情况(15)先进先出:队列元素只能从队尾插入,从队首删除(20) (P82)增长率: 算法的增长率是指当输入的值增长时, 算法代价 的增长速率(14)优先队列:一些按照重要性或者优先级来组织的对象成 为优先队列(26)外排序: 考虑到有一组记录因数量太大而无法存放到主存中的问题, 由于记录必须驻留在外存中, 因此这些排序方法称为 外排序(32)连通分量:无向图的最大连通子图称为连通分量(40)栈:是限定仅在一端进行插入或者删除操作的线性表(19)优先队列:一些按照重要性或者优先级来组织的对象为优先队列(26)广度优先搜索:在进一步深入访问其他顶点之前,检查起点的所有相邻顶点(42) 和两个关键码值 k1 和 k2 ,如果k 1) = β k 2),其中β 是表中的一个槽,那末就说 k 1 和 k 2对于 β在散列函数下有冲(35)类型:是指一组值的集合数据类型:一个类型和定义在这个类型上的一组操作(ADT)抽象数据类型:指数据结构作为一个软件构件的实现 数据结构:是 ADT 的实现问题:一个需要完成的任务,即对应一组输入,就有一组相应的输出函数:是输入和输出之间的一种映射关系算法:是指解决问题的一种方法或者一个过程它必须把每一次输入转化为正确的输出;一个算法应该由一系列具体步骤组成,下一步应执行 的步骤必须明确;一个算法必须由有限步组成;算法必须可以终 止。
计算机程序:被认为是使用某种程序设计语言对一个算法的具体实现程序:是算法在计算机程序设计语言中的实现或者元素构成的一个整体递归:如果一个算法调用自己来完成它的部份工作,就称这个算法是递归的渐进分析:可以估算出当问题规模变大时,一种算法及实现它的程序的效率和开消增长率:算法的增长率是指当输入的值增长时,算法代价的增长速率P39)(p43)上限:该算法可能有的最高增长率下限:一种算法消耗某种资源的最大值(p44)线性表:是由称为元素的数据项组成的一种有限且有序的序列栈:是限定仅在一端进行插入或者删除操作的线性表队列:也是一种受限制的线性表,队列元素只能从队尾插入,从队首删除二叉检索树:是满足下面所给出条件的二叉树,该条件即二叉检索树性质:对于二叉检索树的任何一个结点,设其值为K,则该结点左子树中任意一个结点的值都小于K;该结点右子树中任意一个结点的值都大于或者等于K深度:结点M 的深度就是从根节点到M 的路径长度高度:树的高度等于最深结点的深度加1满二叉树:的每一个结点或者是一个分支结点,并恰好有两个非空子结点;或者是叶结点彻底二叉树:有严格的形状要求:从根结点起每一层从左到右填充优先队列:一些按照重要性或者优先级来组织的对象成为优先队列堆:堆由两条性质来定义。
行列数据查找方法
行列数据查找方法随着数据量的不断增加,我们越来越需要一种高效的方法来查找和处理数据。
行列数据是一种常见的数据格式,它以行和列的形式组织数据。
在本文中,我们将介绍几种常用的行列数据查找方法。
一、线性查找法线性查找法是最简单的查找方法之一。
它从数据的第一个元素开始,逐个比较,直到找到目标元素或遍历完所有元素。
这种方法的时间复杂度为O(n),其中n是数据的大小。
二、二分查找法二分查找法适用于有序数据。
它首先将数据分为两部分,然后确定目标元素可能在哪一部分,再在该部分中进行查找。
如果目标元素小于中间元素,则继续在左半部分查找;如果目标元素大于中间元素,则继续在右半部分查找;如果目标元素等于中间元素,则找到目标元素。
这种方法的时间复杂度为O(logn)。
三、哈希表查找法哈希表是一种通过哈希函数将关键字映射到哈希表中的位置的数据结构。
在行列数据中,可以使用哈希表来加快查找速度。
首先,将行或列作为关键字,构建哈希表;然后,根据需要查找的关键字,通过哈希函数计算出对应的位置,并在该位置上查找目标元素。
这种方法的平均时间复杂度为O(1)。
四、二维数组查找法如果行列数据是一个二维数组,可以使用二维数组查找法来进行查找。
该方法从数组的右上角或左下角开始,逐行或逐列比较,直到找到目标元素或遍历完所有元素。
这种方法的时间复杂度为O(m+n),其中m和n分别是数组的行数和列数。
五、索引查找法索引查找法是一种通过索引表来加速查找的方法。
首先,根据行或列的关键字构建索引表;然后,根据需要查找的关键字,在索引表中找到对应的行或列;最后,在该行或列中进行查找目标元素。
这种方法适用于行列数据中有大量重复元素的情况,可以减少比较次数,提高查找效率。
六、二叉搜索树查找法二叉搜索树是一种有序的二叉树,左子树的所有节点的值都小于根节点的值,右子树的所有节点的值都大于根节点的值。
在行列数据中,可以使用二叉搜索树来进行查找。
首先,将行或列的关键字构建成二叉搜索树;然后,根据需要查找的关键字,在二叉搜索树中进行查找。
数据结构 散列 (Hashing)
查找关键字时所需对桶的平均访问次数
从图中可以看出,链地址法优于开放定址法;在散列函 数中,用除留余数法作散列函数优于其它类型的散列函 数,最差的是折叠法.
2005-02-03
用不同的方法溢出处理冲突时散列表的平均查找长度 如图所示
处 理 溢 出 的 方 法 开 放 定 址 法 伪随机探查法 二次探查法 双散列法 链 地 址 法 (同义词子表法)
散列 (Hashing)
在线性表,树结构中查找纪录是通过与关键 字的"比较"完成的.
顺序查找,比较的结果为"="或"≠" 非顺序查找,比较的结果为"<","=",">"
散列的思想: 根据纪录的关键字直接找到记录的存储位置, 即为关键字和记录的存储位置建立一个对应 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. 对应关系f为散列函数,按该思想建立的表 为散列表.
2005-02-03
4. 折叠法 此方法把关键字自左到右分成位数相等的几部分,每 一部分的位数应与散列表地址位数相同,只有最后一 部分的位数可以短一些. 把这些部分的数据叠加起来,就可以得到具有该关键 字的记录的散列地址. 有两种叠加方法: 移位法 — 把各部分的最后一位对齐相加; 分界法 — 各部分不折断,沿各部分的分界来回折 叠,然后对齐相加,将相加的结果当做散列地址.
数字分析法仅适用于事先明确知道表中所有关键字每一位数 值的分布情况,它完全依赖于关键字集合. 值的分布情况,它完全依赖于关键字集合.如果换一个关键字集 选择哪几位要重新决定. 合,选择哪几位要重新决定.
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3. 平方取中法 此方法在词典处理中使用十分广泛.它先计算构成关键字 的标识符的内码的平方,然后按照散列表的大小取中间 的若干位作为散列地址. 设标识符可以用一个计算机字长的内码表示.因为内 码平方数的中间几位一般是由标识符所有字符决定, 所以对不同的标识符计算出的散列地址大多不相同, 即使其中有些字符相同. 在平方取中法中,一般取散列地址为2的某次幂.例 如,若散列地址总数取为m = 2r,则对内码的平方数 取中间的r位.如果r = 3,所取得的散列地址参看 图的最右一列.
详解数据结构之散列(哈希)表
详解数据结构之散列(哈希)表1.散列表查找步骤散列表,最有用的基本数据结构之一。
是根据关键码的值直接进行访问的数据结构,散列表的实现常常叫做散列(hasing)。
散列是一种用于以常数平均时间执行插入、删除和查找的技术,下面我们来看一下散列过程。
我们的整个散列过程主要分为两步:1.通过散列函数计算记录的散列地址,并按此散列地址存储该记录。
就好比麻辣鱼,我们就让它在川菜区,糖醋鱼,我们就让它在鲁菜区。
但是我们需要注意的是,无论什么记录我们都需要用同一个散列函数计算地址,然后再存储。
2.当我们查找时,我们通过同样的散列函数计算记录的散列地址,按此散列地址访问该记录。
因为我们存和取的时候用的都是一个散列函数,因此结果肯定相同。
刚才我们在散列过程中提到了散列函数,那么散列函数是什么呢?我们假设某个函数为f,使得存储位置= f (key) ,那样我们就能通过查找关键字不需要比较就可获得需要的记录的存储位置。
这种存储技术被称为散列技术。
散列技术是在通过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 ,使得每个关键字key 都对应一个存储位置f(key)。
见下图这里的 f 就是我们所说的散列函数(哈希)函数。
我们利用散列技术将记录存储在一块连续的存储空间中,这块连续存储空间就是我们本文的主人公------散列(哈希)上图为我们描述了用散列函数将关键字映射到散列表。
但是大家有没有考虑到这种情况,那就是将关键字映射到同一个槽中的情况,即f(k4) = f(k3) 时。
这种情况我们将其称之为冲突,k3 和k4 则被称之为散列函数 f 的同义词,如果产生这种情况,则会让我们查找错误。
幸运的是我们能找到有效的方法解决冲突。
首先我们可以对哈希函数下手,我们可以精心设计哈希函数,让其尽可能少的产生冲突,所以我们创建哈希函数时应遵循以下规则:1.必须是一致的。
假设你输入辣子鸡丁时得到的是在看,那么每次输入辣子鸡丁时,得到的也必须为在看。
数据结构试题及答案(2)
数据结构试题一、单选题(每题 2 分,共20分)1.1. 对一个算法的评价,不包括如下( B )方面的内容。
A.健壮性和可读性B.并行性 C.正确性 D.时空复杂度2.2. 在带有头结点的单链表HL中,要向表头插入一个由指针p指向的结点,则执行( A )。
A. p->next=HL->next; HL->next=p;B. p->next=HL; HL=p;C. p->next=HL; p=HL;D. HL=p; p->next=HL;3.3. 对线性表,在下列哪种情况下应当采用链表表示?( B )A.经常需要随机地存取元素B.经常需要进行插入和删除操作C.表中元素需要占据一片连续的存储空间D.表中元素的个数不变4.4. 一个栈的输入序列为 1 2 3,则下列序列中不可能是栈的输出序列的是( C )A. 2 3 1B. 3 2 1C. 3 1 2D. 1 2 35.5. AOV网是一种( D )。
A.有向图 B.无向图 C.无向无环图D.有向无环图6.6. 采用开放定址法处理散列表的冲突时,其平均查找长度( B )。
A.低于链接法处理冲突 B. 高于链接法处理冲突C.与链接法处理冲突相同 D.高于二分查找7.7. 若需要利用形参直接访问实参时,应将形参变量说明为( D )参数。
A.值 B.函数 C.指针 D.引用8.8. 在稀疏矩阵的带行指针向量的链接存储中,每个单链表中的结点都具有相同的( A )。
A.行号B.列号 C.元素值 D.非零元素个数9.9. 快速排序在最坏情况下的时间复杂度为( D )。
A.O(log2n) B.O(nlog2n) C.O(n) D.O(n2)10.10. 从二叉搜索树中查找一个元素时,其时间复杂度大致为( C )。
A. O(n)B. O(1)C. O(log2n) D. O(n2)二、运算题(每题 6 分,共24分)1. 1. 数据结构是指数据及其相互之间的_对应关系(联系)。
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静态散列
桶的数目B固定,从来不改变的。 桶的数目 固定,从来不改变的。可以存在溢 固定 出桶。 出桶 静态散列表索引的缺点:当数据库数据增加, 静态散列表索引的缺点:当数据库数据增加, 初始的Bucket太小, 需要建立溢出块。如果 太小, 初始的 太小 需要建立溢出块。 一个索引中大部分的桶都有溢出块, 一个索引中大部分的桶都有溢出块,将影响查 找效率。 找效率。 因此引入了动态散列表索引:可扩展散列表, 因此引入了动态散列表索引:可扩展散列表, 线性散列表。 线性散列表。
希,它是根据哈希函数和冲突处理 定义:散列又叫哈希,它是根据哈希函数和冲突处理 哈希函数 的方法将一组关键字影射到一个有限的连续地址集上, 的方法将一组关键字影射到一个有限的连续地址集上, 并以关键字在地址集中的“ 作为存储位置。 并以关键字在地址集中的“象”作为存储位置。 优势:跟一般的查找方法(如线性表、树等)相比。它 优势:跟一般的查找方法(如线性表、树等)相比。 如线性表 相比 在定位过程中不用进行关键字的比较, 在定位过程中不用进行关键字的比较,查找效率不依 赖查找过程所进行的比较次数,记录存储位置 存储位置和 赖查找过程所进行的比较次数,记录存储位置和关键 值存在着一个确定的对应关系, 在着一个确定的对应关系 值存在着一个确定的对应关系,通过关键值就可以影 射到其存储地址。因此具有较高的查找效率。 射到其存储地址。因此具有较高的查找效率。
i=2 0000 00 n=3 r=6 0001 01 0101
10
0111 1111
1010
这样对吗?会不会出现什么问题? 这样对吗?会不会出现什么问题?
还记得我们前面讲的比率r/n吗 她将一直伴随我们, 还记得我们前面讲的比率 吗?她将一直伴随我们,最后 必须检查。 必须检查。
上题中r=6,n=3,r/n=2。该 , 上题中 。 散列表的记录与桶的比率已 超过1.7。 超过 。 因此, 因此,我们必须创建一个编 号为11的新桶 的新桶, 号为 的新桶,该桶碰巧是 新记录所需的桶。 新记录所需的桶。 分裂桶01中的四个记录 中的四个记录, 分裂桶 中的四个记录,散 列值为0001和0101的记录保 列值为 和 的记录保 散列值为0111和1111的 留,散列值为 和 的 记录存入新的第11号桶 号桶。 记录存入新的第 号桶。 现在01桶中只有两个值 桶中只有两个值, 现在 桶中只有两个值,所 以删除其溢出块。 以删除其溢出块。
动态散列
动态散列表允许B的改变, 动态散列表允许 的改变,使B近似于记录总 的改变 近似于记录总 数除以块中能容纳的记录数所得到的商; 数除以块中能容纳的记录数所得到的商;也就 是说,每个桶大约有一个存储块。 是说,每个桶大约有一个存储块。 动态散列表可以分为两种: 动态散列表可以分为两种:
可扩展散列 线性散列
线性散列表的插入
在进行插入时注意的细节问题: 在进行插入时注意的细节问题: 插入一个新记录时, 其中K是记录的键 是记录的键, 插入一个新记录时,我们计算 h ( K ) ,其中 是记录的键,并确 序列后面用做桶号的正确位数。并将记录放入该桶, 定 h ( K ) 序列后面用做桶号的正确位数。并将记录放入该桶,或 在桶号大于等于n时 放入把第一个二进制由1改为 改为0后确定 者(在桶号大于等于 时)放入把第一个二进制由 改为 后确定 的桶中。如果桶没有空间,那么我们创建一个溢出块, 的桶中。如果桶没有空间,那么我们创建一个溢出块,连接在那 个桶上,并将记录存入该溢出块中。 个桶上,并将记录存入该溢出块中。 每次插入,必须用当前的记录总数 于阀值 比较,若比率太大, 于阀值r/n比较 每次插入,必须用当前的记录总数r于阀值 比较,若比率太大, 就增加下一个桶到线性散列表中。 就增加下一个桶到线性散列表中。 一个重要的细节就是: 时的情况。这时参数i就递增 就递增1。 一个重要的细节就是:当n超过 2i 时的情况。这时参数 就递增 超过
i=1 n=2 r=3
0 1
0000 1010 1111
图1 线性散列表
现在我们来详细的分析下这个线性散列的大致结构,提出一 现在我们来详细的分析下这个线性散列的大致结构, 些注意事项帮助大家的学习。 些注意事项帮助大家的学习。
我们在图1中看到两个桶 每个桶包含一个存储块,标号分别为0 中看到两个桶, 一. 我们在图 中看到两个桶,每个桶包含一个存储块,标号分别为 的放入第0号桶中 和1。并且散列值的最后一位为 的放入第 号桶中,最后一位为 。并且散列值的最后一位为0的放入第 号桶中,最后一位为1 的放入第1号个桶中 号个桶中。 的放入第 号个桶中。 参数i(当前被使用的散列函数值的位数)、 (当前的桶数) 二. 参数 (当前被使用的散列函数值的位数)、 n(当前的桶数)和r 当前散列表中的记录总数), ),这些参数和数据共同构成了线性 (当前散列表中的记录总数),这些参数和数据共同构成了线性 散列表。 散列表。 比率r/n将受到限制 使一般的桶都只需要约一个磁盘存储块。 将受到限制, 三. 比率 将受到限制,使一般的桶都只需要约一个磁盘存储块。在 选择桶数n时 要注意的策略是使文件中的记录个数不超过1.7n, 选择桶数 时,要注意的策略是使文件中的记录个数不超过 , 即r<=1.7n。 。
线性散列表的基本组织结构
例题1. 例题
图1所示为一个 所示为一个n=2的线散 所示为一个 的线散 列表。 列表。并用散列值的一位 来确定记录所属的桶(i=1)。 来确定记录所属的桶 。 并假定散列函数产生四位, 并假定散列函数产生四位, 用将散列函数作用到记录 的查找键上所产生的值来 表示记录。 表示记录。
对其进行修正
将提高n,使其等于 ; 将提高 ,使其等于3; 并将i 改为2。 并将 改为 。 考虑把桶0和1改为桶 考虑把桶 和 改为桶00 改为桶 和01,并且增加下一个 , 桶到散列表中, 桶到散列表中,该桶编 号为10。 号为 。 分裂桶00,在分裂时, 分裂桶 ,在分裂时, 键值散列为0000的记录 键值散列为 的记录 保留在00桶中 桶中, 保留在 桶中,因为以 00结尾;键值散列为 结尾; 结尾 1010的记录存入桶 。 的记录存入桶10。 的记录存入桶 如图示: 如图示:
i=1 i=2 n=2 n=3 r=3 r=4
00 0
0000
1010 0101 1111 01 1 1111
10
1010
例题3 例题 我们现在增加一个键值散列 的纪录。 为0001的纪录。记录最后 的纪录 记录最后2 位是01, 的桶存在, 位是 ,且01的桶存在,那 的桶存在 么将记录放入该桶中。 么将记录放入该桶中。这时 问题出现了, 问题出现了,该桶块已经被 装满了,怎么办? 装满了,怎么办? 我们增加一个溢出块, 我们增加一个溢出块,将三 个纪录分配到这个桶中的两 个块中; 个块中;按散列键的值顺序 保存。 保存。 不要忘记检查纪录与桶的比 小于1.7, 率r/n。题中 小于 ,故 。题中5/3小于 我们不需要创建新桶。 我们不需要创建新桶。
线性散列表
正是由于可扩展散列表的一些缺点,我们引入了另一 正是由于可扩展散列表的一些缺点, 种策略:线性散列表,其中桶的增长较为缓慢。 种策略:线性散列表,其中桶的增长较为缓慢。在线 性散列中出现了一些新的要点: 性散列中出现了一些新的要点: 桶数n的选择总是使存储块的平均记录数保持与存储 桶数n的选择总是使存储块的平均记录数保持与存储 块所能容纳的记录总数成一个固定的比例, 块所能容纳的记录总数成一个固定的比例,如80%。 。 由于存储块并不是可以分裂,所以允许有溢出块, 由于存储块并不是可以分裂,所以允许有溢出块,尽 管每个桶的平均溢出块数远小于1。 管每个桶的平均溢出块数远小于
i=2 0000 00 n=3 r=5 0001 01 0101
10
1111
1010
例题4 例题 我们将考虑插入散列值为0111的 我们将考虑插入散列值为 的 记录。该记录最后两位11, 记录。该记录最后两位 ,但是 不存在, 桶11不存在,我们将记录存放在 不存在 哪个地方呢? 哪个地方呢? 我们回顾下前面注意事项的④ 我们回顾下前面注意事项的④ 由此可知, 由此可知,因为 (11)10=3,此时 , n<=m< 2i,我们把第一位 变为 , 我们把第一位1变为 我们把第一位 变为0, 即记录将被存在第01号桶中该记 即记录将被存在第 号桶中该记 录将被存入该桶的溢出块中? 录将被存入该桶的溢出块中?
可扩展散列表
它在简单的静态散列表结构上主要增加了: 它在简单的静态散列表结构上主要增加了
为桶引入了一个简接层, 为桶引入了一个简接层,即用一个指向块的指针数组来表 示桶,而不是用数据块本身组成的数组来表示桶。 示桶,而不是用数据块本身组成的数组来表示桶。 指针数组能增长,它的长度总是 的幂 的幂, 指针数组能增长,它的长度总是2的幂,因而数组每增长 一次,桶的数目就翻倍。 一次,桶的数目就翻倍。 并非每个桶都有一个数据块; 并非每个桶都有一个数据块;如果某些桶中的所有记录都 可以放在一个块中,那么这些桶可能共享一个块。 可以放在一个块中,那么这些桶可能共享一个块。
i=1 n=2 r=3
0 1
0000 1010 1111
0101
大家想想这样对吗? 大家想想这样对吗?
存在的问题: 存在的问题:
首先,现在 个桶里有四个记录 不能保证r<=1.7n, 个桶里有四个记录, 首先,现在2个桶里有四个记录,不能保证 , 超出比率,因此,我们必须把n提高到 提高到3。 超出比率,因此,我们必须把 提高到 。 其次, 调整为2, 其次,当n=3时, log 2 3 =2,应考虑把参数 调整为 , 时 ,应考虑把参数i调整为 即使用的散列函数值的位数为2。 即使用的散列函数值的位数为2。 最后,就是根据最后两位的值分对桶进行的分裂。 最后,就是根据最后两位的值分对桶进行的分裂。
线性散列表的插入
例题2 例题 我们考虑在例题1的散 我们考虑在例题 的散 列表中, 列表中,插入键值散列 的记录。 为0101的记录。因为其 的记录 最后一位为1, 最后一位为 ,记录应插 入到第二个桶中,即第1 入到第二个桶中,即第 号桶。桶中有空间, 号桶。桶中有空间,不 需要创建溢出块。 需要创建溢出块。