散列·再散列

目录

  • 再散列

    • 1、定义
    • 2、图解

再散列

1、定义

? 当散列表的内容达到装填因子\(\lambda\)时,散列表需要进行扩容。扩容后形成新的散列表,将原散列表的值再散列到新的散列表,这个过程叫做再散列

2、图解

2.1 图解说明

? 在大小为7的散列表图1中,我们再插入23,此时\(\lambda\)达到上限。我们需要对散列表进行扩展。扩展的大小选择的是原大小的2倍之后的第一个素数。然后我们需要将原来的值,再次散列到新的散列表中,得到图3

原文地址:https://www.cnblogs.com/dhcao/p/10548383.html

时间: 2024-08-30 09:07:31

散列·再散列的相关文章

哈希表---线性探测再散列(hash)

//哈希表---线性探测再散列 #include <iostream> #include <string> #include <stdio.h> #include <string.h> #define m 10000 #define NULLkey -1 using namespace std; int HashTable[m]; int Hash_search( int k) { int p0, pi; p0=hash(k); //函数运算值 if(Has

线性探测再散列 建立HASH表

根据数据元素的关键字和哈希函数建立哈希表并初始化哈希表,用开放定址法处理冲突,按屏幕输出的功能表选择所需的功能实现用哈希表对数据元素的插入,显示,查找,删除. 初始化哈希表时把elem[MAXSIZE].elemflag[MAXSIZE]和count分别置0.创建哈希表时按哈希函数创建哈希表,输入数据元素的关键字时,以“0”结束输入且要求关键字为正整数,数据元素个数不允许超过表长MAXSIZE. 输出的形式:根据所选择的哈希表的功能输出相应提示语句和正确结果. 程序的功能:将一组个数不超过哈希表

DS哈希查找—二次探测再散列

题目描述 定义哈希函数为H(key) = key%11.输入表长(大于.等于11),输入关键字集合,用二次探测再散列构建哈希表,并查找给定关键字. 输入 测试次数t 每组测试数据格式如下: 哈希表长m.关键字个数n n个关键字 查找次数k k个待查关键字 输出 对每组测试数据,输出以下信息: 构造的哈希表信息,数组中没有关键字的位置输出NULL 对k个待查关键字,分别输出: 0或1(0—不成功,1—成功).比较次数.查找成功的位置(从1开始) 样例输入 1 12 10 22 19 21 8 9

Java散列和散列码的实现

转自:https://blog.csdn.net/al_assad/article/details/52989525 散列和散列码 ※正确的equals方法应该满足的的条件: ①自反性:x.equals(x) 一定返回true: ②对称性:y.euqlas(x)为true,那么x.equals(y)一定为true: ③传递性:x.equals(y)为true,y.euqlas(z)为true,则z.equals(x)为true: ④一致性:如果x,y中用于等价比较的信息没有变化,那么无论调用y.

容器深入研究 --- 散列与散列码(三)

如何覆盖hashCode(): 明白了如何散列之后,编写自己的hashCode()就更有意义了. 首先,你无法控制bucket数组的下标值的产生.这个值依赖于具体的HashMap对象的容量,而容量的改变与容器的充满程度和负载因子有关.hashCode()生成的结果,经过处理后称为桶位的下标. 设计hashCode()时最重要的因素就是:无论何时,对同一个对象调用hashCode()都应该产生同样的值.如果在将一个对象用put()添加进HashMap时产生一个hashCode()值,而用get()

容器深入研究 --- 散列与散列码(一)

通常的: 当标准类库中的类被作用HashMap的键.它用的很好,因为它具备了键所需的全部性质. 当你自己创建用作HashMap的键的类,有可能会忘记在其中放置必须的方法,而这时通常会犯的一个错误. 例如:考虑一个天气系统,将Groundhog对象与Prediction对象联系起来. class Groundhog { protected int number; public Groundhog(int n) { number = n; } public String toString() { r

容器深入研究 --- 散列与散列码(二)

为速度而散列: SlowMap.java说明了创建一个新的Map并不困难.但正如它的名称SlowMap所示,它不会很快,如果有更好的选择就应该放弃它.它的问题在于对键的查询,键没有按照任何特定的顺序保存,所以只能使用简单的线性查询,而线性查询是最慢的查询方式. 散列的价值在于速度: 散列使得查询得以快速进行.由于瓶颈在于键的查询速度,因此解决方案之一就是保持键的排序状态,然后使用Collections.binarySearch()进行查询. 散列则更进一步,它将键保存在某处,以便能够很快的找到.

java 散列与散列码探讨 ,简单HashMap实现散列映射表运行各种操作示列

package org.rui.collection2.maps; /** * 散列与散列码 * 将土拔鼠对象与预报对象联系起来, * @author lenovo * */ //土拨鼠 public class Groundhog { protected int number; public Groundhog(int n) { number=n; } @Override public String toString() { return "Groundhog #" + number

java 散列与散列码探讨 ,简单HashMap实现散列映射表执行各种操作示列

package org.rui.collection2.maps; /** * 散列与散列码 * 将土拔鼠对象与预报对象联系起来, * @author lenovo * */ //土拨鼠 public class Groundhog { protected int number; public Groundhog(int n) { number=n; } @Override public String toString() { return "Groundhog #" + number