[数据结构] 散列表(哈希表)

  散列表(哈希表)

  比较难理解的官方定义:散列表/哈希表(Hash table),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表中一个位置来访问记录,以加快查找的速度。这个映射函数叫做散列函数,存放记录的数组叫做散列表

  举个例子,我们在查找中文字典时。假设我们要查找“翁weng”,我们根据weng找到了对应的页码233,这个过程就是根据关键码值映射得到了表中的位置。然后我们在字典这个散列表中,根据我们刚才得到的位置 233页,直接访问了“翁weng”。

  再举一个更详细一些的例子。我们现在的班级有二十三名学生。我们创建一个

未完。

原文地址:https://www.cnblogs.com/OranBlog/p/8446672.html

时间: 2024-08-02 12:25:51

[数据结构] 散列表(哈希表)的相关文章

散列表(哈希表)

序言: 如果将一系列的记录按照关键字的某种函数存储,那么在查找某个数据的时候就可以直接通过关键字计算出来了,而不在需要“比较”,这样会非常高效,这就是散列技术. 所以散列技术就是:     存储位置=f(关键字)        不管是记录的存储还是查找,都用这种方法 散列技术具有很高的效率,但是使用起来有一些限制.如1个关键字对应多个记录的情况(比如在一个学校的学生中按性别查找,则对应太多的记录),此外散列技术同样不适合于范围查找和排序等操作. 一.散列函数的构造 在设计散了函数的时候主要考虑两

[BS]散列表 哈希表 Hash table

<第五章> 散 列 散列表的实现常常叫做散列(hashing).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. 关于散列有一个很重要的概念:散列函数.散列函数是散列的关键处之一,散列函数又是基于映射机制的一种对应关系(一般是多对一的关系). 这章可以分为5个部分:一般想法,散列函数,分离链接法,开放定址法(可分为线性探测.平方探测.双散列).再散列.可扩散列. 本文只写到前四节.即:一般想法,散列函数,分离链接法,开放定址法(可分为线性探测.平方探测.双散列)() 第五章第一节:一般

8. 蛤蟆的数据结构进阶八哈希表相关概念

8. 蛤蟆的数据结构进阶八哈希表相关概念 本篇名言:"作家当然必须挣钱才能生活,写作,但是他决不应该为了挣钱而生活,写作.--马克思" 前些笔记我们学习了二叉树相关.现在我们来看下哈希表.这篇先来看下哈希表的相关概念 欢迎转载,转载请标明出处:http://blog.csdn.net/notbaron/article/details/47347273 1.  哈希表的概念 哈希表(HashTable)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

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

散列表之直接寻址表

散列表之直接寻址表 直接寻址表的定义 直接寻址表的操作 直接寻址表的代码实现 dataNode的定义 直接寻址表的定义 测试文件 编译运行 总结 注意: 本文中的所有代码你可以在这里: https://github.com/qeesung/algorithm/tree/master/chapter11/11-1/directAddr(这里的会及时更新) 或者这里: http://download.csdn.net/detail/ii1245712564/8793509 找到 散列表之直接寻址表

数据结构实验:哈希表

http://acm.sdut.edu.cn/sdutoj/problem.php?action=showproblem&problemid=1480 #include <stdio.h> #include <string.h> int n; #define N 100001 //N的值取比哈希表长度略大的(质数) int a[100001],b[100001]; int main() { int i,j,ad,t; scanf("%d",&n)

大话数据结构—散列表查找(哈希表)

一.基本概念 散列技术: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,使得每个关键字key对应一个存储位置f(key). f:散列函数/哈希函数: 采用散列技术将记录存储在一块连续的存储空间中,这块连续存储空间称为散列表或哈希表. 关键字对应的记录存储位置称为散列地址. 散列技术既是一种存储方法,也是一种查找方法. 散列技术适合求解问题是查找与给定值相等的记录.查找速度快. 散列技术不适合范围查找,不适合查找同样关键字的记录,不适合获取记录的排序,最值. 冲突:关键字key1不等于k

数据结构—散列表查找(哈希)

顺序表查找某个关键字的记录时,要从表头开始,挨个的比较a[i]与key的值时"="还是"≠",直到相等才返回i,表示查找成功,例如我们可以通过a[i]与key相比结果的 大或者小来进行折半查找到序列的下标:再通过顺序存储的存储位置计算法:LOC (ai)=LOC(a1)+(i-1)×c,得到内存地址,此时发现为了查找到结果,""比较"都是不可避免的,但是真的有必要吗?能否直接通过关键字Key找到记录的内存地址呢?答案是有的! 散列表概念

9. 蛤蟆的数据结构进阶九哈希表实现

9. 蛤蟆的数据结构进阶九哈希表实现 本篇名言:"人们所努力追求的庸俗的目标 --我总觉得都是可鄙的. -- 爱因思坦" 上篇我们看了哈希表的相关定义和概念,这篇来看下如何来实现. 欢迎转载,转载请标明出处:http://blog.csdn.net/notbaron/article/details/47362781 1.  代码实现 1.1             Main 函数定义哈希元素数组 10个元素. 定义哈希表变量. 调用InitHashTable构造一个空的哈希表. 然后循