哈希表建立及冲突处理

http://poj.org/problem?id=3349 Description You may have heard that no two snowflakes are alike. Your task is to write a program to determine whether this is really true. Your program will read information about a collection of snowflakes, and search

前的部分分析了,哈希表中的冲突时难以避免的,冲突是很正常的,所以就要知道如何解决冲突. 我觉得冲突是有两种解决的方法: 1.横向的解决 2.纵向的解决 所谓横向解决:指的是对冲突的键,会在哈希表上另外找一个位置来安放它: 纵向解决是指:在冲突的键上会有一个线性链表,来存储冲突的元素. "处理冲突"就是为该关键字的记录找到一个"空"的哈希地址. 在处理冲突时,可能得到一个地址序列: 在处理冲突的时候,如果得到另一个哈希地址H1让然发生冲突,则会继续计算下一个地址H2,

Description 采用除留余数法(H(key)=key %n)建立长度为n的哈希表,处理冲突用开放定址法的线性探测. Input 第一行为哈希表的长度n: 第二行为关键字的个数: 第三行为关键字集合: 第三行为要查找的数据. Output 如果查找成功,输出关键字所哈希表中的地址和比较次数:如果查找不成功,输出-1. 如果查找成功,输出关键字所哈希表中的地址和比较次数:如果查找不成功,输出-1. Sample Input   1 2 3 4 5 13 11 16 74 60 43 54 9

Description 采用除留余数法(H(key)=key %n)建立长度为n的哈希表,处理冲突用链地址法.建立链表的时候采用尾插法. Input 第一行为哈西表的长度:第二行为关键字的个数n: 第三行为关键字集合: 第四行为要查找的数据. Output 如果查找成功,输出该关键字所在哈希表中的地址和比较次数:如果查找不成功,输出-1. Sample Input 1 2 3 4 5 13 13 16 74 60 43 54 90 46 31 29 88 77 78 79 16   Sample

有两个字典,分别存有 100 条数据和 10000 条数据,如果用一个不存在的 key 去查找数据,在哪个字典中速度更快? 有些计算机常识的读者都会立刻回答: “一样快,底层都用了哈希表,查找的时间复杂度为 O(1)”.然而实际情况真的是这样么? 答案是否定的,存在少部分情况两者速度不一致,本文首先对哈希表做一个简短的总结,然后思考 Java 和 Redis 中对哈希表的实现,最后再得出结论,如果对某个话题已经很熟悉,可以直接跳到文章末尾的对比和总结部分. 哈希表概述 Objective-C 中

哈希表是种数据结构,它可以提供快速的插入操作和查找操作.第一次接触哈希表时,它的优点多得让人难以置信.不论哈希表中有多少数据,插入和删除(有时包括侧除)只需要接近常量的时间即0(1)的时间级.实际上,这只需要几条机器指令. 对哈希表的使用者一一人来说,这是一瞬间的事.哈希表运算得非常快,在计算机程序中,如果需要在一秒种内查找上千条记录通常使用哈希表(例如拼写检查器)哈希表的速度明显比树快,树的操作通常需要O(N)的时间级.哈希表不仅速度快,编程实现也相对容易. 哈希表也有一些缺点它是基于数组的,

哈希表是种数据结构,它可以提供快速的插入操作和查找操作.第一次接触哈希表时,它的优点多得让人难以置信.不论哈希表中有多少数据,插入和删除(有时包括侧除)只需要接近常量的时间即0(1)的时间级.实际上,这只需要几条机器指令. 对哈希表的使用者一一人来说,这是一瞬间的事.哈希表运算得非常快,在计算机程序中,如果需要在一秒种内查找上千条记录通常使用哈希表(例如拼写检查器)哈希表的速度明显比树快,树的操作通常需要O(N)的时间级.哈希表不仅速度快,编程实现也相对容易. 哈希表也有一些缺点它是基于数组的,

上章回顾 常见的排序算法有哪些 其中那种算法的效率最高 对大量的数据进行排序的化最好使用那种排 序算法 [email protected]:Kevin-Dfg/[email protected]:Kevin-Dfg/Data-Structures-and-Algorithm-Analysis-in-C.git 第七章 第七章 哈希表 哈希表 [email protected]:Kevin-Dfg/[email protected]:Kevin-Dfg/Data-Structures-and-Al

我们知道,通过对数组进行直接寻址(Direct Addressing),可以在 O(1) 时间内访问数组中的任意元素.所以,如果存储空间允许,可以提供一个数组,为每个可能的关键字保留一个位置,就可以应用直接寻址技术. 哈希表(Hash Table)是普通数组概念的推广.当实际存储的的关键字数比可能的关键字总数较小时,这时采用哈希表就会比使用直接数组寻址更为有效.因为哈希表通常采用的数组尺寸与所要存储的关键字数是成比例的. 哈希表是一种动态集合数据结构,在一些合理的假设下,在哈希表中查找一个元素的