数据结构—散列表查找(哈希)

顺序表查找某个关键字的记录时，要从表头开始，挨个的比较a[i]与key的值时"="还是"≠",直到相等才返回i，表示查找成功，例如我们可以通过a[i]与key相比结果的 大或者小来进行折半查找到序列的下标；再通过顺序存储的存储位置计算法：LOC (ai)=LOC(a1)+(i-1)×c,得到内存地址，此时发现为了查找到结果，““比较”都是不可避免的，但是真的有必要吗？能否直接通过关键字Key找到记录的内存地址呢？答案是有的！

散列表概念

散列技术：在记录的存储位置和它的关键字之间建立一个确定的对应关系f，使得每个关键字key对应一个存储位置f(key)，关键字相应的记录存储位置称为散列地址。

散列技术既是一种存储方法，也是一种查找方法。

散列表查找步骤

散列技术适用范围

散列技术适合求解问题是查找与给定值相等的记录。查找速度快。 
散列技术不适合范围查找，不适合查找相同关键字的记录，不适合获取记录的排序，最值。

散列函数构造

处理散列冲突

    冲突：关键字key1不等于key2。但f(key1)=f(key2)。

未完待续。。。。。。。。。。。。。

原文地址：https://www.cnblogs.com/mytrip/p/9521004.html

时间： 2024-08-10 02:11:21

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一.基本概念 散列技术:在记录的存储位置和它的关键字之间建立一个确定的对应关系f,使得每个关键字key对应一个存储位置f(key). f:散列函数/哈希函数: 采用散列技术将记录存储在一块连续的存储空间中,这块连续存储空间称为散列表或哈希表. 关键字对应的记录存储位置称为散列地址. 散列技术既是一种存储方法,也是一种查找方法. 散列技术适合求解问题是查找与给定值相等的记录.查找速度快. 散列技术不适合范围查找,不适合查找同样关键字的记录,不适合获取记录的排序,最值. 冲突:关键字key1不等于k

[数据结构] 散列表（哈希表）

散列表(哈希表) 比较难理解的官方定义:散列表/哈希表(Hash table),是根据关键码值(Key value)而直接进行访问的数据结构.它通过把关键码值映射到表中一个位置来访问记录,以加快查找的速度.这个映射函数叫做散列函数,存放记录的数组叫做散列表. 举个例子,我们在查找中文字典时.假设我们要查找"翁weng",我们根据weng找到了对应的页码233,这个过程就是根据关键码值映射得到了表中的位置.然后我们在字典这个散列表中,根据我们刚才得到的位置 233页,直接访问了"

数据结构复习之散列表查找（哈希表）

一.散列表相关概念 散列技术是在记录的存储位置和它的关键字之间建立一个确定的对应关系f,使得每个关键字key对应一个存储位置f(key).公式如下: 存储位置 = f(关键字) 这里把这种对应关系f称为散列函数,又称为哈希(Hash)函数.按这个思想,采用散列技术将记录存在在一块连续的存储空间中,这块连续存储空间称为散列表或哈希表.那么,关键字对应的记录存储位置称为散列地址. 散列技术既是一种存储方法也是一种查找方法.散列技术的记录之间不存在什么逻辑关系,它只与关键字有关,因此,散列主要是面向查

数据结构之散列表查找

数据结构之--散列表查找 定义:通过某个函数f,使得 ?    ?    ?存储位置=f(关键字) ?    ?    ?这样我们可以通过查找关键字不需要比较久可以获得需要记录的存储位置.这就是一种新的存储技术--散列技术. ?    ?    ?散列技术在记录的存储位置和它的关键字之间建立一个确定的对应关系f,使得每个关键字key对应一个存储位置f(key).查找时根据这个确定的对应关系找到给定值key的映射f(key),若查找集合中存在这个记录,则必定在f(key)的位置上. ?    ? 

查找 之 散列表查找（哈希表）

基础概念 散列技术是在记录的存储位置和它的关键字之间建立一个确定的对应关系f,使得每个关键字key对应一个存储位置f(key).这里对应关系f称为散列函数,又称为哈希(Hash)函数. 采用散列技术将记录存储在一块连续的存储空间中,这块连续存储空间称为散列表或哈希表(Hash table). 散列技术既是一种存储方法,也是一种查找方法. 散列技术最适合的求解问题是查找与给定值相等的记录.不适合一对多的查找,也不适合范围查找. 散列技术中的两个关键问题: 设计一个简单.均匀.存储利用率高的散列函数

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

8.4散列表查找

散列存储中使用的函数H(key)称为散列函数或哈希函数,它实现关键字到存储地址的映射(或称转换). 删除.插入都很不方便 查找最方便O(1) C++实现散列表查找 1 #include "Hash.h" 2 #include "Hashnode.h" 3 4 template<class T> 5 int Hash<T>::myhash(int key)//求余 6 { 7 return key%n; 8 } 9 10 template<

查找五：散列表查找

1 //散列表 2 #include<iostream> 3 using namespace std; 4 #define NULLKEY -32768 5 #define HASHSIZE 12 //定义散列表长度为12 6 7 struct HashTable 8 { 9 int *elem; //数据元素存储基址 10 int count; //当前数组元素个数 11 }; 12 13 int m = 0; //散列表长度 14 15 //初始化散列表 16 bool InitHashT

数据结构--散列表--散列表的性能分析

散列表的性能分析 平均查找长度(ASL)用来度量散列表查找效率:成功.不成功. 成功:查找的元素在散列表里面 不成功:查找的元素不在散列表里面 主要受三个因素的影响: 散列函数是否均匀 处理冲突的方法 散列表的装填因子 分析: 不同冲突处理方法.装填因子对效率的影响. 上面的只是反应了一般情况下的理论值. 上面的也是反应了一般情况下的理论值. 散列的特点: 散列查找 和问题规模没关系. 适合字符串的管理 散列表,装填因子小的,所用的时间少,因此,散列方法是一个以空间换时间的一种方法. 散列方法的