散列表

　散列查找，我们又回到了查找，

　编译的时候，涉及变量及属性的管理：

• 插入：新变量的定义
• 查找：变量的引用

实际上是动态查找问题，查找树AVL树。

两个变量名（字符串）比较效率不高。字符串的比较要一个一个的比下去，时间会比较长，

是否可以把字符串转换成数字，再处理，就快多了。就是散列查找的思想。

已知的查找方法：

• 顺序查找                                          O（N）
• 二分查找（静态查找，不适合动态查找）   O（log2N）
• 二叉搜索数        适合动态查找               O(h) h为树的高度
• 平衡二叉树        适合动态查找               O（log2n）

二叉树呢要比每个字符，所以AVL树用在刚才的场景中不太合适，还有什么方法

下面是二分查找

插入和删除是一个动态的数据，所以不能用二分查找，那么用什么？

查找的本质：给你这个对象，让你找这个对象的位置。

• 有序安排对象：全序（二分查找），半序（某些关键字 ，查找树（左子树小，右子树大））。
• 直接“算出”对象的位置：散列

散列查找法的两项基本工作：

• 计算位置：构造散列函数确定关键词存储的位置
• 解决冲突：应用某种策略解决多个关键词位置相同的问题

时间复杂度几乎是常量O（1），即查找时间与是问题规模无关！

散列表的抽象数据结构

主要是 3 5 6 　　Find 　　insert　　delete

例题 1

散列表在这个例题中是数组，

例题 2

如果没有冲突，三个都可以在线性时间内完成，

总结

散列（Hashing）查找的基本思想：

1. 以关键字key为自变量，通过一个确定的函数h（散列函数），计算出对应的函数值h（key），作为数据对象的存储地址。
2. 可能不通的关键字会映射到同一散列地址上，即h(key i) = h(key j)（当key i !=key j ）称为冲突 ---需要某种冲突解决策略。