Hash表的建立和查找

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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。

hash查找

hash查找
第26页,共32页。
例8-6 以{14,1,68,27,55,23,11,10,19,20,79,84} , 构造 hash表。hash表长度为17, hash(key)=key % 17。
解决冲突——公共溢出区。
hash 表:
0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16
27
10
11
79
14
84 第18页,共32页。
二、开放定址法
当冲突发生时,使用某种方法在散列表 中形成一个探查序列,沿着此序列逐个地址 去探查,直到找到一个开放的地址(空位 置),将发生冲突的键值放到该地址中。 (1)线性探查法 (2)二次探测法 (3)再散列探查法。
第19页,共32页。
(1)线性探测法
n (d+h2(k))%m,
n (d+2h2(k))%m,
n (d+3h2(k))%m,
n ……..
h2的选取方法为:
若m为素数:h2(k)=k%(m-2)+1 若m为2i:h2(k)=1~m-1之间的任一奇数。 (这样总保证使h2(k)和m互质)。
第25页,共32页。
三、公共溢出区法
对具有相同散列地址的记录,将第1个放在 hash表中,其余的都存储在同一个溢出区 中。
体,并从中提取分布均匀的若干位或它们的组合 作为地址。
参见教材 P278
仅限于:能预先估计出全体关键字的每一位
上各种数字出现的频度。
第9页,共32页。
(3)平方取中法
若关键字的每一位都有某些数字重复出现频度
很高的现象,则先求关键字的平方值,以通过“平方” 扩大差别,同时平方值的中间几位受到整个关键字中

c++的hash表使用方法

c++的hash表使用方法

c++的hash表使用方法摘要:1.C++中Hash 表的概念和作用2.Hash 表的构造函数和成员函数3.插入元素的方法4.查找元素的方法5.删除元素的方法6.应用示例正文:C++的Hash 表是一种基于哈希函数的容器,它可以在O(1) 时间复杂度内完成插入、查找和删除操作。

Hash 表在数据结构和算法中具有广泛的应用,例如在字典、集合、地图等场景中。

Hash 表的构造函数和成员函数如下:1.构造函数:Hash 表通过一个模板参数来指定哈希函数的类型。

可以使用默认的哈希函数,也可以自定义哈希函数。

```cpptemplate<class Key, class HashFcn = Hash<Key> >class HashTable {public:HashTable() {}// 其他成员函数};```2.成员函数:Hash 表提供了插入、查找和删除元素的方法。

- 插入元素:使用`insert`成员函数插入元素。

```cppvoid insert(const Key& key, const Value& value) { // 使用哈希函数计算元素的位置size_t pos = HashFcn::hash(key) % HashTable::size;// 插入元素data[pos] = std::make_pair(key, value);}```- 查找元素:使用`find`成员函数查找元素。

```cppIterator find(const Key& key) {// 使用哈希函数计算元素的位置size_t pos = HashFcn::hash(key) % HashTable::size;// 查找元素return data[pos].second;}```- 删除元素:使用`erase`成员函数删除元素。

```cppvoid erase(const Key& key) {// 使用哈希函数计算元素的位置size_t pos = HashFcn::hash(key) % HashTable::size;// 删除元素data[pos].second = nullptr;}```应用示例:```cpp#include <iostream>#include <hash 表>#include <string>using namespace std;int main() {HashTable<string, int> ht;ht.insert("apple", 1);ht.insert("orange", 2);ht.insert("banana", 3);cout << "查找元素:" << ht.find("apple") << endl; // 输出1 cout << "删除元素:apple" << endl;ht.erase("apple");return 0;}```通过上述示例,我们可以看到如何使用C++的Hash 表进行插入、查找和删除元素。

哈希表的定义查找及分析bklt

哈希表的定义查找及分析bklt
常用的构造哈希(散列)函数的方法
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

哈希表的建立与查找

哈希表的建立与查找

哈希表的建立与查找
描述:
采用除留余数法构造哈希函数H(key) = key % p (p≤m),哈希表的表长m取15,p取值为13。

采用线性探测再散列处理冲突。

读入一串两两不同的关键字序列(一组正整数),将这些关键字按输入次序插入原来为空的哈希表。

再输入要查找的关键字,判断关键字是否在哈希表中,如果查找失败输出0,否则输出查找成功时的探查次数。

输入说明:
输入数据第一行为1个正整数n,表示要插入哈希表的关键字个数,第2行为n个整数表示要插入哈希表的n个关键字。

后面每行数据是一个要查找的关键字;读入-1时程序结束,-1不查找。

输出说明:
每行输出一个查找结果:查找失败输出0,查找成功输出探查次数。

输入样例:
11
26 36 41 38 44 15 68 12 6 51 25
68
22
41
12
89
25
-1
输出样例:
2
1
2
5。

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。

NOIP基础数据结构_哈希、并查集

NOIP基础数据结构_哈希、并查集

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•解决冲突方法有多种,最常见的有“拉链 法”和“线性探测法”。下面主要讲解这 两种hash表的实现方法。
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哈希表(hash)
hash表的拉链法实现图示
•Key2与keyN冲突
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Key1 Key2 Key3 . . . KeyN
hash表的拉链法实现pascal版
const
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//注:本程序用数组模拟指针法编程
maxN = 1000000; maxM = 2000003; //大质数,通常 maxM > 2*maxN
type
Tnode =record x, c :longint; next :longint; end; //记录读入数据x和计数器c //用数组模拟指针,next是下一个元素下标
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哈希表(hash)
hash表的拉链法实现pascal版
begin
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assign(input,'expa.in'); reset(input); assign(output,'expa.out'); rewrite(output); readln(n); for i:=1 to n do
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•hash的思想是能直接找到需要的元素,因此必须 在元素的存储位置和它的关键字之间建立一确定 的对应关系f,使每个关键字和存储结构中一个( 几乎)唯一的存储位置相对应。

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语言哈希表的字符串建立与查找

c语言哈希表的字符串建立与查找

c语言哈希表的字符串建立与查找C语言中的哈希表是一种高效的数据结构,用于存储和查找数据。

它将键(key)映射到值(value),并且可以通过键快速定位到对应的值。

哈希表的建立过程主要包括以下几个步骤:1. 定义哈希表的结构:首先,我们需要定义一个哈希表的结构,该结构包括一个数组和一个用于存储数组大小的变量。

数组的大小应该是一个素数,以减少冲突的可能性。

```c#define SIZE 10000typedef struct {char* key;int value;} HashNode;typedef struct {HashNode** array;int size;} HashMap;```2. 初始化哈希表:在使用哈希表之前,我们需要初始化它。

这包括创建一个数组,并将所有元素设置为NULL。

```cHashMap* createHashMap() {HashMap* hashMap =(HashMap*)malloc(sizeof(HashMap));hashMap->array = (HashNode**)calloc(SIZE,sizeof(HashNode*));hashMap->size = SIZE;return hashMap;}```3. 哈希函数:哈希函数用于将键映射到数组的索引。

一个好的哈希函数应该尽量减少冲突,即不同的键映射到相同的索引。

在字符串建立哈希表时,我们可以使用一种简单的哈希函数,将字符串中的每个字符的ASCII码相加,并取余数组大小。

```cint hash(char* key, int size) {int sum = 0;for (int i = 0; key[i] != '\0'; i++) {sum += key[i];}return sum % size;}```4. 插入键值对:要向哈希表中插入一个键值对,我们首先需要计算键的哈希值,然后将值存储在对应的索引处。

数据结构.第9章.查找.4.哈希表

数据结构.第9章.查找.4.哈希表

§9.3 哈希表
开放地址法
例:关键码集为 {47,7,29,11,16,92,22,8,3}, 设:哈希表表长为m=11; 哈希函数为Hash(key)=key mod 11; 拟用线性探测法处理冲突。建哈希表: 0 1
11 22
2
3
4
5
6
3
7
7
8
29
9
8
10
47 92 16
§9.3 哈希表
开放地址法
选用关键字的某几位组合成哈希地址。
选用原则应当是:各种符号在该位上出现的频率大致
相同。
适于关键字位数比哈希地址位数大,且可能出现的关 键字事先知道的情况。
§9.3 哈希表
数字分析法
例:有一组(例如80个)关键码,其样式如下: 讨论: 3 4 7 0 5 2 4 ① 第1、2位均是“3和4”,第3位也只有 3 4 9 1 4 8 7 3 4 8 2 6 9 6 “ 7、8、9”,因此,这几位不能用,余 3 4 8 5 2 7 0 下四位分布较均匀,可作为哈希地址选用。 3 4 8 6 3 0 5 ② 若哈希地址取两位(因元素仅80个), 3 4 9 8 0 5 8 则可取这四位中的任意两位组合成哈希地 3 4 7 9 6 7 1 址,也可以取其中两位与其它两位叠加求 3 4 7 3 9 1 9 和后,取低两位作哈希地址。 位号:① ② ③ ④ ⑤ ⑥ ⑦
拟用二次探测法处理冲突。建哈希表如下: Hi = ( H(K)+di ) mod m 其中di =12, -12, 22,-22,…, j2, -j2 ( j≤m/2)。
0 1
11 22
2
3
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4
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7

哈 希 查 找

哈 希 查 找
数据结构
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。

9.3 哈希表

9.3 哈希表
6/28/2020
9.3.3、处理冲突的方法法 1. 开放定址法
为产生冲突的地址 H(key) 求下一个哈希地址,如果该地址还 冲突,则再给出下一个地址,由此得到一个地址序列:
H0, H1, H2, …, Hs 1≤ s≤m-1
其中:H0 = H(key)
Hi = ( H(key) + di ) MOD m i=1, 2, …, s
1
3
条件:表长 m 应为形如 4j+3 的素数
(如: 7, 11, 19, 23, … 等)
Hi = ( H(key) + di ) MOD m, i=1, 2, …, s 3) 随机探测再散列
di 是一组伪随机数列 或者
di=i×H2(key) (又称双散列函数探测)
例如: 关键字集合
{ 19, 01, 23, 14, 55, 68, 11, 82, 36 }
ADT HashTable is
Data
HashTable;
Operations
initiate()
初始化Hash表
hash(key) Hash函数
search(key) 查找key
insert(key) 插入key
delete(key) 删除key
reCreate(size) 重建Hash表, 新表空间大于旧表, 旧表中的元素按新表的Hash函数插入新表中
设定哈希函数 H(key) = key MOD 11 ( 表长=11 )
6/28/2020
1 直接定址法 取关键字或关键字的某个线性函数作哈希地址,
即H(key)=key 或 H(key)=a·key+b(a,b为常数) 特点:直接定址法所得地址集合与关键字集合大小

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hash用法

C语言hash用法

C语言hash用法在C语言中,哈希(Hash)通常用于将数据映射到一个固定大小的索引或键,以便快速检索数据,而不必遍历整个数据集。

C语言本身没有内置的哈希表(hash table)或哈希函数库,但你可以自己实现哈希表和哈希函数,或者使用第三方库来处理哈希操作。

以下是一些在C语言中使用哈希的基本用法:1. 实现哈希函数:首先,你需要编写一个哈希函数,将输入数据(通常是键)映射到一个索引或哈希值。

这个哈希函数应该尽可能均匀地分布数据,以减少哈希冲突的发生。

例如,一个简单的哈希函数可以是将字符串的每个字符的ASCII码相加,并对哈希表大小取模。

2. 创建哈希表:接下来,你需要创建一个哈希表数据结构,用于存储数据。

哈希表通常是一个数组,每个元素是一个指向数据的指针,如果有多个数据映射到同一个哈希值,可以使用链表或其他数据结构解决冲突。

3. 插入数据:将数据插入哈希表时,首先使用哈希函数计算出哈希值,然后将数据存储在对应的哈希表索引中。

如果发生冲突,可以使用链表等方法将数据添加到已存在的索引处。

4. 查找数据:要查找数据,使用哈希函数计算出哈希值,然后在哈希表中查找对应的索引。

如果有冲突,必须遍历冲突链表以找到所需的数据。

5. 删除数据:删除数据的过程与查找类似,首先计算哈希值,然后查找索引并删除数据。

需要小心处理冲突的情况。

请注意,上述是哈希表的基本用法。

在实际应用中,你可能需要处理更复杂的情况,例如动态调整哈希表大小、解决冲突的不同方法(如开放寻址法、链地址法等),以及处理碰撞时的性能优化等。

此外,如果你不想从头实现哈希表,也可以考虑使用第三方C语言库,如Glib中的哈希表功能,以简化哈希表的操作。

哈希表的查找

哈希表的查找


1
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4
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

哈希表的应用快速查找和去重操作

哈希表的应用快速查找和去重操作

哈希表的应用快速查找和去重操作哈希表的应用:快速查找和去重操作哈希表(Hash Table)是一种常用的数据结构,它通过散列函数将数据存储在数组中,以实现快速的查找和去重操作。

本文将介绍哈希表的原理和应用,以及如何利用哈希表实现快速查找和去重。

一、哈希表的原理哈希表是由键(Key)和值(Value)组成的键值对(Key-Value)结构。

其核心思想是通过散列函数将键映射为数组的索引,然后将值存储在对应索引的位置上。

这样,在进行查找或者去重操作时,只需计算键的散列值即可定位到对应的存储位置,从而实现常数时间复杂度的操作。

二、哈希表的应用1. 快速查找哈希表在快速查找中发挥了重要的作用。

由于其根据键计算散列值后直接定位到存储位置,所以查找的时间复杂度为O(1)。

这在处理大量数据时,能够显著提高查找效率。

例如,我们可以利用哈希表存储学生的学号和对应的成绩,当要查询某个学生的成绩时,只需通过学号计算散列值,并在哈希表中查找即可,无需遍历整个数组。

2. 去重操作哈希表还可以用于去除重复元素。

在需要对一组数据进行去重时,可以利用哈希表的特性,将元素作为键,将值设为1(或其他常数),并将其存储在哈希表中。

这样,在插入元素时,通过计算散列值即可判断元素是否已存在。

举例来说,假设我们有一个包含大量文章标题的列表,我们希望去除重复的标题。

可以使用哈希表存储已出现过的标题,并在插入新标题时判断是否已存在。

若已存在,则不加入哈希表,从而实现快速、高效的去重操作。

三、哈希表的实现实现哈希表通常需要解决以下几个问题:1. 散列函数的设计散列函数是哈希表实现的核心。

一个好的散列函数能够将键均匀地映射到不同的散列值,以尽量避免冲突。

2. 冲突的处理由于哈希表的存储位置是有限的,不同的键可能会映射到相同的索引位置上,即发生冲突。

常见的解决方法有拉链法(Chaining)和开放地址法(Open Addressing)。

3. 哈希表的动态扩容当哈希表中的元素数量超过存储容量时,需要进行动态扩容,以保证操作的性能。

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)篇1 目录1.C++中的哈希表概述2.哈希表的实现原理3.哈希表的常用操作4.哈希表的性能优化篇1正文C++中的哈希表是一种常用的数据结构,它可以在常数时间内实现元素的插入、删除和查找操作。

哈希表通过哈希函数将键映射到一个桶中,每个桶中存储一个链表,从而实现快速的查找操作。

哈希表的实现原理是通过哈希函数将键映射到一个桶中,每个桶中存储一个链表,从而实现快速的查找操作。

在C++中,可以使用标准库中的unordered_map和unordered_set来实现哈希表。

哈希表的常用操作包括插入、删除和查找。

插入操作需要计算键的哈希值,然后将键值对存储到对应的桶中。

删除操作需要计算键的哈希值,找到对应的桶,然后删除对应的元素。

查找操作需要计算键的哈希值,找到对应的桶,然后遍历链表查找元素。

哈希表的性能优化可以通过以下方法实现:使用合适的哈希函数、使用开放地址法解决冲突、使用链表法实现桶的遍历等。

篇2 目录1.C++中的哈希表简介2.哈希表的实现原理3.哈希表的常用操作4.哈希表的优化技巧篇2正文C++中的哈希表是一种常用的数据结构,它可以在O(1)时间内完成查找、插入和删除操作。

哈希表通过哈希函数将键映射到一个桶中,每个桶中存储一个链表,从而实现快速查找。

以下是一些哈希表的常用操作和优化技巧。

1.哈希表的实现原理哈希表的核心是哈希函数,它将键映射到一个桶中。

常见的哈希函数有乘法哈希、平方取模哈希、开放寻址哈希等。

C++标准库中的unordered_map和unordered_set就是使用开放寻址哈希实现的。

2.哈希表的常用操作(1)插入操作:将一个键值对插入到哈希表中。

(2)查找操作:根据键查找对应的值。

(3)删除操作:删除指定的键值对。

(4)清空操作:将哈希表中的所有元素删除。

3.哈希表的优化技巧(1)散列函数的选择:选择一个好的散列函数可以提高哈希表的性能。

Redis哈希(Hash)表:新增和读取

Redis哈希(Hash)表:新增和读取

Redis 哈希(Hash )表:新增和读取⽤nuget 引⼊StackExchange.Redis 类库新增操作结果如下:HashEntry hash1 = new HashEntry("foo1","barZz");对同个键插⼊新值会替换原来的值读取操作已知Redis 存在哈希表key6,内容如下:HashEntry hash1 = new HashEntry("foo1","bar1");HashEntry hash2 = new HashEntry("foo2", "bar2");HashEntry hash3 = new HashEntry("foo3", "bar3");HashEntry[] hash = new HashEntry[] { hash1,hash2,hash3 };db.HashSet("key7",hash);RedisValue[] key5fofo= db.HashValues("key6");//查询键下所有值,不包含filedRedisValue[] key5bar = db.HashGet("key6",new RedisValue[] { "name","Sex","Age" }); //根据提供仅有的字段名查找对应值RedisValue[] key5barbar = db.HashGet("key6", new RedisValue[] { "Name", "Sex", "Age" });//查找的条件字段⼤⼩写敏感,由于key6存的是name⽽不是Name,所以实际查询结果被空的RedisValue取代HashEntry[] key5foo = db.HashGetAll("key6");//返回的结果类型HashEntry,同时含有字段和值,即查询所有字段和值,不需要像HashGet提供查询字段HashEntry[] key5foofoo = db.HashGetAll("key7");//获取不存在key时返回长度为0的HashEntry,⽆法从中读取到值查找键var keys= db.HashKeys("key7");。

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Hash表的建立和查找摘要:本人设计的是一个关于Hash表的建立于查找系统,其主要功能是,用户可以手工输入Hash表元素的个数和各个元素的数据内容后,系统便相应地建立一个Hash表,当输入错误时,系统会现实输入错误,并提示重新输入;对已建立的Hash表可进行多次查找,系统输出查找到的信息,用户可以按提示信息退出系统。

Hash表采用结构体数组进行存储,Hash函数由除留余数法建立,冲突的解决采用线性探针。

关键字:Hash表,结构体数组,除留余数法,线性探测0.引言随着时代的进步,科技的发展,信息时代已经来临,在这样的时代背景之下,人们迫切需要要对信息进行存储和查找,而数据结构成为了信息技术中极为重要的一门学科,发挥着关键作用。

信息资料之多﹑之杂﹑之广,使如何存储和高效查找信息成为了一个很严肃的问题。

本次课程设计中,我设计了一个小程序对用户输入的数据利用Hash表进行存储。

存储完成后,用户可利用Hash表查找数据,速度十分快,可多次查找,也可按提示信息退出。

1.需求分析此哈希表的建立与查找,主要可以实现以下功能:1.1哈希表的建立建立哈希函数,根据用户输入的数据元素个数和各元素的值建立哈希表,即数据的添加与存储。

如果输入的元素个数不在规定的范围内,系统输出相应的输入错误信息,并提示重新输入数据个数。

1.2 哈希表的查找哈希表建立好之后,用户输入想要查找的值,屏幕会显示相应的信息。

如果这个值存在,屏幕显示该值信息;如果不存在,则显示该值不存在;如果想退出系统,则按提示输入命令。

2.数据结构设计2.1 定义结构体typedef struct hashtable{int key; //定义关键字int cn; //定义查找次数}; //定义哈希表类型2.2 定义结构体数组hashtable h[20]; //定义哈希表的空间3.算法设计3.1 哈希函数该函数利用除留余数法实现“哈希函数”const int m=19; //不大于表长的最大质素int hash (int key){ //哈希函数return key%m; //除留余数法}3.2 信息查找函数int Serch_hash(hashtable h[],int key){//哈希表查找函数int d,i,d1;i=0;d1=hash(key);d=hash(key); //求哈希地址h[d].cn=0; //定义查找次数while((h[d].key!=key)&&(i<20)){//元素位置冲突时,进行线性探测i++ ; //寻求下一个单元h[d].cn++; //求找次数加1d=(d1+i)%m; //线性探测记录的插入位置}if(h[d].cn>=20){//hash表已满,插入失败,返回unsuccesscout<<"the hashtable is full!"<<endl;return(unsuccess);}return(d); //若h[d]的关键字等于key说明查找成功}//Serch_hush3.3 数据输入函数int Insert_hash(hashtable h[20],int key){//hash插入函数,插入成功返回success,插入不成功返回unsuccess//查找不成功时,将给定关键字key插入到哈希表中int d;d= Serch_hash(h, key);if(h[d].key==0){//插入成功h[d].key=key;cout<<"Insert success!"<<endl;return(d );}else{//插入不成功cout<<"Unsuccess!"<<endl;return(unsuccess);}}//Insert_hush3.4 建立哈希表函数void Set_hash(hashtable h[]){//根据用户输入的信息建立一个哈希表int n=0;int i;int key1;cout<<"Input the number of the element(less than the length of the list 20and no less than 0):"<<endl; //提示输入规定范围内的长度cin>>n; //输入数据个数if(n>=20) //输入不合理的个数cout<<"Please input a length less than 20:"<<endl;//数据个数大于等于表长20 else{if(n<0)cout<<"Please input a length no less than 0:"<<endl;//数据个数小于0 }while(n<0||n>=20){cin>>n;if(n>=20) //输入不合理的数据个数cout<<"Please input a length less than 20:"<<endl;else{if(n<0)cout<<"Please input a length no less than 0:"<<endl;}}for(i=0;i<n;i++){//依次插入用户输入的各个元素的数据cout<<"Input the key word:"<<endl;cin>>key1; //输入元素数据Insert_hash(h,key1) ; //调用哈希表插入运算}}//Set_hush3.5 主函数void main(){int key0;float key1=0;int i ;cout<<"Build the hash list:"<<endl;Set_hash(h); //建立哈希表cout<<"Now you can search in the hash lish:"<<endl; //提示用户查找cout<<"Input the key word of the element required to search"<<endl;cout<<"(If you want to exit,input a figure bigger than 0 and small than 1.)"<<endl;cin>>key0; //输入想要查找的数据key1=key0;while((key1-key0)==0){//多次查找输入的数据,系统会显示相应的结果//按提示退出系统i=Serch_hash(h,key0);if(h[i].key==key0){//存在该元素时cout<<key0<<" exits in the list."<<endl; //打印存在信息cout<<"Its pose is num."<<i<<endl; //打印元素位置}elsecout<<"There is no "<<key0<< endl;cout<<"Input the key word of the element required to search"<<endl;cout<<"(If you want to exit,input a figure bigger than 0 and small than 1.)"<<endl;cin>>key1; //用户继续输入数据key0=int (key1);}}//main3.6 有关其他技术讨论本程序选用结构体数组为存储结构,实现了哈希表的数据存储。

哈希表查找给予一种尽可能不通过比较操作而直接得到记录的存储位置的想法而提出的一种特殊查找技术。

它的基本思想是通过记录中关键字的值key为自变量,通过某一种确定的函数hash,计算出函数值hash(key)作为存储地址,将相应的关键字的记录存储到对应的位置上。

而在查找中仍需要用这个确定的函数hash ,获得所要查找的关键字所在的记录的存储位置。

除留余数法(Division Method)是用关键字key除以某个正整数M,所得余数作为哈希地址的方法。

对应hash函数hash(key)为:hash(key)=key % M,一般情况下M 的取值为不大于表长的质数。

开放定址发解决冲突,形成下一个地址的形式是:Hi=(hash(key)+di)%M i=1,2,…,k(k<=m)其中,hash(key)为哈希函数,M为某个正整数,di为增量序列。

线形探测再散列,是将开放定地址发中的增量di设定为一系列从1开始一直到表长减1的整数序列:1,2,3,…,m-1(m为表长)。

本系统对用户在操作时可能进行的错误和违规操作,给出了基本的提示信息和解决方案,以便用户在非法操作后得到意想不到的结果,即在根据用户输入的数据建立hash表并将所有数据存入表中时。

如果输入数据不和理(即输入的数据长度大于或等于表长,或小于0),屏幕会提示错误信息,并提示用户重新输入正确的数据值;如果输入数据合理(即输入的表长大于等于0,小于表长),用户就可以按提示信息输入表元素,哈希表就会被成功建立。

本系统对用户在操作时可能进行的错误和违规操作,给出了基本的提示信息和解决方案,以便用户在非法操作后得到意想不到的结果。

4.程序运行结果4.1 运行界面4.2 输入元素超过哈希表表长的界面4.3输入出错提示界面4.4 输入正确提示建立哈希表的界面4.5 根据提示建立哈希表的界面4.5输入查找数据得到显示数据界面4.7 输入无表中数据时的界面4.8 用户按提示信息退出系统界面4.9 结果分析用户手工输入数据并对输入数据建立哈希表,具有提示错误功能;另外就是对已建立的Hash表进行查找,具有多次查找功能,并打印信息,可以按提示信息退出系统。

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