数据结构和算法篇——散列表

之前讲过博主在某网买了一个数据结构与算法的课程。本篇散列表是其中的三节。散列表应该是 Java 程序员常用并且最先碰到的一个数据结构了吧?Java 的 HashMap 就是对散列表的实现。可以说散列表算是一个比较基础、比较好理解(抛开需要缜密设计的哈希函数不说)、比较好用(查询时间复杂度O(1))的一种数据结构。本篇在此分享这三节的总结笔记。

1)散列表开篇介绍:https://www.cnblogs.com/christmad/p/11519055.html

2)如何打造一个工业级的散列表:https://www.cnblogs.com/christmad/p/11519056.html

3)散列表常和链表一起使用:https://www.cnblogs.com/christmad/p/11519059.html

散列表是一个比较基础的数据结构,我们不是发明散列表的人,因此学习散列表时需要一些好的资料来帮助我们了解散列表的设计思想。在 Java 代码中的实现 HashMap,只有了解了散列表设计思想才能从根本上理解为什么 HashMap 的代码实现是那样子的。HashMap 对散列表的实现算一个比较规矩的实现,是学习散列表这个数据结构不可多得的代码实现教材,里面有一些小技巧也值得学习、领会。

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时间: 2024-10-24 05:05:49

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散列算法的作用是尽可能快地在数据结构中找到一个值.如果数据很大,但是有需要遍历整个数据结构来查找到该值,花费的时间就太多了.所以散列表在查找方面中比较优势:使用散列函数,就知道具体位置,能够快速检索.散列函数的作用:给定一个key值,返回key值在表中的地址. 1 function HashTable(){ 2 //初始化散列表 3 var table=[]; 4 //散列函数(私有方法) 5 var loseloseHashCode = function(key){ 6 var hash=0;

数据结构与算法之散列

散列 基于数组进行设计的数据结构 优点:可以快速插入,删除和取用数据 缺点:查找操作效率低下 在使用散列表存储数据时,通过一个散列函数将键映射为一个数字,这个数字的范围是0到散列表的长度.理想情况下从key到index应该是一一对应的,然而键的数量可以是无限的,而数组长度是有限的,因此一个更现实的目标是让散列函数尽量均匀地映射到数组中(即让两个或多个key对于1个index,这种现象称为碰撞). 对数组大小常见的限制是: 数组长度应该是一个质数.也会有多种确定数组大小的策略, 所有的策 略都基于

算法导论-散列表(Hash Table)

目录 引言 直接寻址 散列寻址 散列函数 除法散列 乘法散列 全域散列 完全散列 碰撞处理方法 链表法 开放寻址法 线性探查 二次探查 双重散列 随机散列 再散列问题 完整源码(C++) 参考资料 内容 1.引言 如果想在一个n个元素的列表中,查询元素x是否存在于列表中,首先想到的就是从头到尾遍历一遍列表,逐个进行比较,这种方法效率是Θ(n):当然,如果列表是已经排好序的话,可以采用二分查找算法进行查找,这时效率提升到Θ(logn);  本文中,我们介绍散列表(HashTable),能使查找效率

算法_散列表

使用散列的查找算法分为两步,第一步用散列函数将被查找的键转化为数组的一个索引,理想情况下不同的键都被转化为不同的索引值.而当多个键散列到相同的索引值的情况下,就需要处理碰撞冲突,为此有两种方法,拉链法和线性探测法. 散列函数用于通过键来获取其对应的索引值.好的散列函数应该具有计算简便,等价的键必然产生相等的散列值,均匀的散列所有的键的条件. 一.基于拉链法的散列表. 拉链法对于碰撞处理的解决方法是将大小为M的数组中的每个元素都指向一个链表,链表中的每一个节点都存储了散列值为该元素的索引的键值对.

数据结构与算法之五 链接列表

在本章中,你将学习: 认识链接列表的特性 执行单链接列表 假定您已经编写了一个算法来产生并存储1到10,00,000之间的所有质数,然后显示它们. 您如何解决这个问题? 考虑以下使用数组来解决此问题的算法: 1.Set I = 0 2.Repeat step 3 varying N from 2 to 1000000 3.If N is a prime number a.Set A[I] = N b.I = I + 1 4.Repeat step 5 varying J from 0 to I-

《数据结构》C++代码 散列表

       散列表,又名哈希表.Hash表.这是一个神奇的数据结构,它的复杂度是常数级别,由于我非常喜欢这个数据结构,在此简单介绍一下.        (没有学过Hash表的同学,我推荐一个教程:http://www.cnblogs.com/jiewei915/archive/2010/08/09/1796042.html)        让我们回忆一下之前学过的数据结构,列个表,与Hash表做个比较(表中c表示常数): 插入时间 删除时间 查找时间 编程复杂度 信息剖析度 无序数组 1 N

算法导论---------------散列表(hash table)

摘要: 本章介绍了散列表(hash table)的概念.散列函数的设计及散列冲突的处理.散列表类似与字典的目录,查找的元素都有一个key与之对应,在实践当中,散列技术的效率是很高的,合理的设计散函数和冲突处理方法,可以使得在散列表中查找一个元素的期望时间为O(1).散列表是普通数组概念的推广,在散列表中,不是直接把关键字用作数组下标,而是根据关键字通过散列函数计算出来的.书中介绍散列表非常注重推理和证明,看的时候迷迷糊糊的,再次证明了数学真的很重要.在STL中map容器的功能就是散列表的功能,但

程序员书单_数据结构和算法篇

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【算法设计-散列表】散列表的直接定址法与位向量

位向量(bit vector)是一个仅包含0和1的数组.长度为m的位向量所占空间要比包含m个指针的数组少的多.用一个位向量来表示一个包含不同元素的动态集合.字典操作的运行时间为0(1) 代码: #include <stdio.h> #include <stdlib.h> #define INT_BIT 32 typedef struct { unsigned int *table; int size; } BitMap; BitMap * bitmap_create(int max