散列表简介

散列表也叫哈希表,是一种根据关键字直接访问内存存储位置的数据结构,它是用一个数组实现的无序符号表.将键作为数组的索引而数组中键i处存储的就是它对应的值,这样就可以实现快速访问任意键的值.散列表是算法在时间和空间上做出权衡的经典例子.

散列表的查找算法分为两步:

1.用散列函数将键转化为数组索引,可能会出现多个键散列到相同的索引值上面,这是就要进行第二步了.

2.处理碰撞冲突(拉链法和线性探测法).

散列函数的概念

严格地说每种类型的键都应该有对应的散列函数,

正整数: 一般用除留余数法,选择素数为M的数组,对于任意正整数k,计算k除以M的余数.可以有效的散布在0-M-1之间.如果M不是素数,可能不会均匀散布.

浮点数:java中将键表示为二进制然后使用除留取余法.

字符串:java中charAt()返回一个非负16位整数,只要R足够小,不造成溢出,那么结果就会落在0至M-1之间

1 int hash = 0;
2 for (int i = 0; i < s.length(); i++)
3     hash = (R * hash + s.charAt(i)) % M;

软缓存

如果散列值的计算很耗时,我们可以将每个键的散列值缓存起来,即每个键中使用一个hash变量保存它的hasCode()的返回值。

基于拉链法的散列表

基于线性探测法的散列表

时间: 2024-08-03 18:46:17

散列表简介的相关文章

数据结构与算法——散列表类的C++实现(分离链接散列表)

散列表简介: 散列表的实现常被称为散列.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. 散列的基本思想: 理想的散列表数据结构只不过是一个包含一些项的具有固定大小的数组.(表的大小一般为素数) 设该数组的大小为TbaleSize,我们向该散列表中插入数据,首先我们将该数据用一个函数(散列函数)映射一个数值x(位于0到TbaleSize1-1之间):然后将该数据插入到散列表的第x的单元.(如果有多个数据映射到同一个数值,这个时候就会发生冲突) 散列函数介绍: 为了避免散列函数生成的值不是

散列表(Hash Map)

今天第一次做Leetcode用到了散列表,之前学的数据结构的内容都忘了,正好趁热打铁补一补. 摘自其他博客的一个整合. 一.哈希表简介 数据结构的物理存储结构只有两种:顺序存储结构和链式存储结构(像栈,队列,树,图等是从逻辑结构去抽象的,映射到内存中,也这两种物理组织形式),在数组中根据下标查找某个元素,一次定位就可以达到,哈希表利用了这种特性,哈希表的主干就是数组. 比如我们要新增或查找某个元素,我们通过把当前元素的关键字 通过某个函数映射到数组中的某个位置,通过数组下标一次定位就可完成操作.

闭散列表的查找、插入和删除操作的完整C代码

/*闭散列表的建立.查找.插入.删除*/ #include <stdio.h> #define NIL -1 //假设关键字为非负整数 #define DEL -2 typedef int KeyType; KeyType HashTable[13]; //便于验证算法,关键字个数假定为不超过13,哈希表长定为13 //关键字插入函数 void InsertHashTable(KeyType k) { for(int i=0; i<13; i++) if( NIL == HashTabl

哈希表/散列表

哈希表/散列表,是根据关键字(key)直接访问在内存存储位置的数据结构. 构造哈希表的常用方法: 直接地址法---取关键字的某个线性函数为散列地址,Hash(Key) = Key或Hash(key) = A*Key + B, A,B为常数. 除留余数法---取关键值被某个不大于散列表长m的数p除后的所得的余数为散列地址. Hash(key) = key % p. 若采用直接地址法(Hash(Key) = Key)存在一定的缺陷. 当Key值特别大时,而Key之前的数很少,就会造成空间浪费.大多时

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

散列表的实现

一,线性探測法 核心:冲突的时候线性的向下寻找可用空间; 缺点:对同一散列地址的争夺现象会出现堆积; 二,二次探測法 核心:冲突的时候探測以下的+_k^2; 缺点:不易探測到整个散列表的全部空间: 三,链地址法 同一地址放置一条链

散列表

散列表的基本思想通过键来直接计算出数据的存放地址,而避免了数组或者其他数据结构的逐个比较查找. 可以在常数时间内实现查找.插入和删除操作,代价是不支持任何有关排序的操作. 键到地址的映射,称作散列函数.散列函数需要满足两个要求:计算简单:冲突少. 不同的情况,可以有不同的散列函数,在此不对散列函数做过多介绍. 冲突:相同的键,通过散列函数,被映射到了相同的地址.下面主要介绍下解决冲突的一些简单方法. 分离链表法:把散列到同一个地址的数据保存在一个链表中.在查询数据时,先通过散列函数求出链表地址,

散列表(数据结构学习笔记)

散列 散列表的一般实现叫散列.是一种以常数平均时间执行插入.删除.查找的技术.理想的散列表结构是一个包含关键字具有固定大小的数组.典型情况是,一个关键字就是一个带有相关值的字符串.把表大小记MaxSize,通常使表在0-MaxSize之间变化.每个关键字都被映射到0-MaxSize之间的某个单元中.这个映射关系就是散列函数.理想情况函数保证任何关键字都映射到不同单元里,实践是不可能的.因数组有限大小,而关键字可无限多.因此要找德散列函数尽可能的使关键字均匀的分布在单元中.如图 git在0号单元,

十三、散列表(哈希表)

散列表 散列表插入分两步: 1. 根据散列函数找到索引 2. 处理索引冲突情况:拉链法和线性探测法 散列表是时间上和空间上作出权衡的一个例子.散列表采用函数映射找索引,查找很快,但是键的顺序信息不会保存(HashSet HashMap的本质) 散列函数 对于每种类型的键我们都学要一个与之对应的散列函数 正整数散列: 常用取余散列:k%M 浮点数散列: 例如0-1之间可以乘以一个M得到0-M-1之前的索引值,但是高位影响比低位大(0.12的1比2的影响更大,不符合均匀性),所以可以将键表示为二进制