(算法)哈希表

  主函数没有代码!!!

1 #include <memory.h>
 2 #include <iostream>
 3 using namespace std;
 4
 5 struct MyNode{
 6     int data;
 7     MyNode *pNext;
 8 };
 9 struct _Hash_Table{
10     MyNode *value[10];
11 };
12 _Hash_Table *create_hash_table(){
13     _Hash_Table *pHash = new _Hash_Table;
14     memset(pHash, 0, sizeof(_Hash_Table));
15     return pHash;
16 }
17
18 bool insert_data_into_hash(_Hash_Table *pHash, int data){
19     if(pHash == NULL) return false;
20     MyNode *pNode;
21     if((pNode = pHash->value[data % 10]) == NULL){
22         pNode = new MyNode;
23         pNode->data = data;
24         pNode->pNext = NULL;
25         pHash->value[data % 10] = pNode;
26     }
27     else{
28         while(pNode->pNext){
29             pNode = pNode->pNext;
30         }
31         pNode->pNext = new MyNode;
32         pNode->pNext->data = data;
33         pNode->pNext->pNext = NULL;
34     }
35     return true;
36 }
37
38 MyNode *find_data_in_hash(_Hash_Table *pHash, int findData){
39     if(pHash == NULL) return NULL;
40     MyNode *pNode;
41     if((pNode = pHash->value[findData % 10]) == NULL) return NULL;
42     while(pNode){
43         if(pNode->data == findData)
44         {
45             return pNode;
46         }
47         pNode = pNode->pNext;
48     }
49     return NULL;
50 }
51 bool delete_data_from_hash(_Hash_Table *pHash, int delData){
52     MyNode *pNode;
53     if((pNode = find_data_in_hash(pHash, delData)) == NULL) return false;
54     MyNode *pHead;
55     if(pNode == (pHead = pHash->value[delData % 10])) pHash->value[delData % 10] = pNode->pNext;
56     else{
57         while(pHead->pNext != pNode){
58             pHead = pHead->pNext;
59         }
60         pHead->pNext = pNode->pNext;
61     }
62     delete pNode;
63     return true;
64 }
65 int main(){
66
67     return 0;
68 }

原文地址:https://www.cnblogs.com/Ljh578519469/p/8748108.html

时间: 2024-11-07 01:59:26

(算法)哈希表的相关文章

python数据结构与算法——哈希表

哈希表 学习笔记 参考翻译自:<复杂性思考> 及对应的online版本:http://greenteapress.com/complexity/html/thinkcomplexity004.html 使用哈希表可以进行非常快速的查找操作,查找时间为常数,同时不需要元素排列有序 python的内建数据类型:字典,就是用哈希表实现的 为了解释哈希表的工作原理,我们来尝试在不使用字典的情况下实现哈希表结构. 我们需要定义一个包含 键->值 映射 的数据结构,同时实现以下两种操作: add(k

数据结构与算法--------哈希表

1.概述: 数据结构:哈希表 插入时间复杂度:O(1) 删除时间复杂度:O(1) 查找时间复杂度: 优点: 哈希表的操作速度比较快,如插入.删除的时间复杂度都是常量O(1),可以在一秒内查找上千条记录 哈希表的编程实现相对容易 缺点: 哈希表不能被填满.哈希表被基本填满的时候,性能会急剧下降,所以为了保证性能,你一定要确保你哈希表的容量的大小是足够的 哈希表到其他哈希表的数据迁移过程是一个费时的过程(如定期将数据迁移到更大的哈希表中去会很费时).如果一开始没有预估好你的数据量的大小,初始时创建的

[算法]哈希表

转自:http://m.blog.csdn.net/article/details?id=6885657 hash表,有时候也被称为散列表.个人认为,hash表是介于链表和二叉树之间的一种中间结构.链表使用十分方便,但是数据查找十分麻烦:二叉树中的数据严格有序,但是这是以多一个指针作为代价的结果.hash表既满足了数据的查找方便,同时不占用太多的内容空间,使用也十分方便. 打个比方来说,所有的数据就好像许许多多的书本.如果这些书本是一本一本堆起来的,就好像链表或者线性表一样,整个数据会显得非常的

哈希表算法的编写

哈希算法的编写 hash表,有时候也被称为散列表.个人认为,hash表是介于链表和二叉树之间的一种中间结构.链表使用十分方便,但是数据查找十分麻烦:二叉树中的数据严格有序,但是这是以多一个指针作为代价的结果.hash表既满足了数据的查找方便,同时不占用太多的内容空间,使用也十分方便. 打个比方来说,所有的数据就好像许许多多的书本.如果这些书本是一本一本堆起来的,就好像链表或者线性表一样,整个数据会显得非常的无序和凌乱,在你找到自己需要的书之前,你要经历许多的查询过程:而如果你对所有的书本进行编号

哈希表的理解

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,

【转】 哈希表

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,

浅谈算法和数据结构: 十一 哈希表

在前面的系列文章中,依次介绍了基于无序列表的顺序查找,基于有序数组的二分查找,平衡查找树,以及红黑树,下图是他们在平均以及最差情况下的时间复杂度: 可以看到在时间复杂度上,红黑树在平均情况下插入,查找以及删除上都达到了lgN的时间复杂度. 那么有没有查找效率更高的数据结构呢,答案就是本文接下来要介绍了散列表,也叫哈希表(Hash Table) 什么是哈希表 哈希表就是一种以 键-值(key-indexed) 存储数据的结构,我们只要输入待查找的值即key,即可查找到其对应的值. 哈希的思路很简单

【算法与数据结构】哈希表-链地址法

哈希表的链地址法来解决冲突问题 将所有关键字为同义词的记录存储在同一个线性链表中,假设某哈希函数产生的哈希地址在区间[0, m - 1]上,则设立一个至振兴向量 Chain  ChainHash[m]; 数据结构 //链表结点 typedef struct _tagNode { int data; //元素值(关键字) struct _tagNode* next; //下一个结点 }Node, *PNode; //哈希表结点 typedef struct _tagHashTable { //这里

Java数据结构和算法之哈希表

五.哈希表 一般的线性表.树中,记录在结构中的相对位置是随机的即和记录的关键字之间不存在确定的关系,在结构中查找记录时需进行一系列和关键字的比较.这一类查找方法建立在"比较"的基础上,查找的效率与比较次数密切相关.理想的情况是能直接找到需要的记录,因此必须在记录的存储位置和它的关键字之间建立一确定的对应关系f,使每个关键字和结构中一个唯一的存储位置相对应.因而查找时,只需根据这个对应关系f找到给定值K的像f(K).若结构中存在关键字和K相等的记录,则必定在f(K)的存储位置上,由此不需

从头到尾彻底解析哈希表算法

说明:本文分为三部分内容,第一部分为一道百度面试题Top K算法的详解:第二部分为关于Hash表算法的详细阐述:第三部分为打造一个最快的Hash表算法. 第一部分:Top K 算法详解 问题描述 百度面试题: 搜索引擎会通过日志文件把用户每次检索使用的所有检索串都记录下来,每个查询串的长度为1-255字节. 假设目前有一千万个记录(这些查询串的重复度比较高,虽然总数是1千万,但如果除去重复后,不超过3百万个.一个查询串的重复度越高,说明查询它的用户越多,也就是越热门.),请你统计最热门的10个查