当前位置: 首页 > news >正文

【数据结构】散列表(哈希表)

文章目录

  • 前言
  • 一、什么是散列表
  • 二、什么是哈希函数
  • 三、下面简单介绍几种哈希函数
  • 四、冲突
    • 处理散列冲突的方法
      • 开放定址法
      • 再散列函数法
      • 公共溢出区法
      • 链地址法
  • 五、代码实现
    • 1.哈希函数
    • 2.链表和哈希表的创建
    • 3.哈希表初始化
    • 3.从哈希表中根据key查找元素
    • 4.哈希表插入元素
    • 5.元素删除
    • 6.哈希表销毁

前言

让我们想一下,若在手机通信录中查找一个人,那我们应该不会从第 1 个人一直找下去,因为这样实在是太慢了。我们其实是这样做的:首先看这个人的名字的首字母是什么,比如姓张,那么我们一定会滑到最后,因为“Z”姓的名字都在最后。

还有在查字典时,要查找一个单词,肯定不会从头翻到尾,而是首先通过这个单词的首字母,找到对应的那一页;再找第 2 个字母、第 3 个字母……这样可以快速跳到那个单词所在的页。

其实这里就用到了散列表的思想。

一、什么是散列表

散列表(hash table),我们平时叫它哈希表或者Hash 表,你肯定经常听到它。

散列表是根据关键码值(Key value)而直接进行访问的数据结构。也就是说,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。

由定义我们可以知道,散列表用的是数组支持下标访问数据的特性,所以散列表是数组的一种扩展,有数组演化而来。

二、什么是哈希函数

哈希函数就是将键转化为数组索引的过程,这个函数应该易于计算且能够均与分布所有的键。

三、下面简单介绍几种哈希函数

  • 直接寻址法:取关键字或关键字的某个线性函数值为散列地址。
  • 数字分析法:通过对数据的分析,发现数据中冲突较少的部分,并构造散列地址。例如同学们的学号,通常同一届学生的学号,其中前面的部分差别不太大,所以用后面的部分来构造散列地址。
  • 平方取中法:当无法确定关键字里哪几位的分布相对比较均匀时,可以先求出关键字的平方值,然后按需要取平方值的中间几位作为散列地址。这是因为:计算平方之后的中间几位和关键字中的每一位都相关,所以不同的关键字会以较高的概率产生不同的散列地址。
  • 取随机数法:使用一个随机函数,取关键字的随机值作为散列地址,这种方式通常用于关键字长度不同的场合。
  • 除留取余法:取关键字被某个不大于散列表的表长 n 的数 m 除后所得的余数 p 为散列地址。这种方式也可以在用过其他方法后再使用。该函数对 m 的选择很重要,一般取素数或者直接用 n。

以上方法是对数字类型的操作,对字符串类型的数据,可以选择通过相加或者进位转化成数字后,再执行上面的计算方法。

四、冲突

冲突就是,两个不同的关键字,但是通过散列函数得出来的地址是一样的。
key1 ≠ key2,但是f(key1)= f(key2)

同义词
此时的key1 和key2就被称为这个散列函数的同义词

那可不行啊,一件单人间怎么可以住两个人呢?

别担心,这个问题自然已经被神通广大的大佬们解决了。

处理散列冲突的方法

开放定址法

开发定址法就是一旦发生了冲突,就去寻找下一个空的散列地址,只需要散列表足够大,空的散列地址总能找到,并将记录存入

例子:
19 01 23 14 55 68 11 86 37
要存储在表长11的数组中,其中H(key)=key MOD 11

  1. 线性探测法
    公式
f1(key) = (f(key)+d1) MOD m(di=1,2,3,....,m-1)

我们取di等于1

index012345678910
key551141986
23冲突23
68冲突68冲突68
11冲突11冲突11冲突11冲突11冲突11
37冲突37冲突37
最终存储结果55123146811371986
  1. 二次探测法
    增加平方运算的目的是为了不让关键字都聚再某一块区域,我们称这种方法为二次探测法
    公式:
f1(key) = (f(key)+d1) MOD m(di=1^2,-1^2,2^2,-2^2,...,q^2,-q^2,q<=m/2)
index012345678910
key551141986
23冲突f(23)+1
f(68)-1冲突68冲突f(68)+1冲突f(68)+4
11冲突f(11)+1冲突f(11)-1
最终存储结果551231468198611
  1. 随机探测法
    在冲突时,对于位移量di采用随机函数计算得到,我们称之为随机探测法
    公式
f1(key) = (f(key)+d1) MOD m(di是一个随机数列)

具体方法和上面一样
就不多赘述了

再散列函数法

对于我们的散列表来说,我们事先需要准备多个散列函数

f(key)=RHi(key) (i=1,2...,3)

这里的RHi就是不同的散列函数,每当发生冲突时,就换一个散列函数进行计算,总有一个函数可以将冲突解决

公共溢出区法

在原先基础表的基础上再添加一个溢出表
当发生冲突时,就将该数据放到溢出表中
在查找时,对给定值通过散列函数计算出散列地址后,先与基本表的相应位置进行对比,如果相等就查找成功,如果不相等,则到溢出表进行顺序查找

在这里插入图片描述

链地址法

就时用链表将发生冲突的数据链起来,在查找时,只需要遍历链表即可
如下图
在这里插入图片描述

此方法也是我们最长用处理哈希冲突的方法

五、代码实现

1.哈希函数

//哈希函数
int Hash(int key, int TableSize)
{return key % TableSize;
}

2.链表和哈希表的创建

#define DEFAULT_SIZE 16
typedef int type;
//结点
typedef struct ListNode
{struct ListNode* next;int key;  //线索type* data; //数据
}ListNode;
//提高可读性
typedef ListNode* List;
typedef ListNode* Element;
//哈希表
typedef struct HashTable
{int TableSize;List* Thelists;
}HashTable;

3.哈希表初始化

HashTable* InitHash(int TableSize)
{int i = 0;HashTable* htable = NULL;if (TableSize <= 0){TableSize = DEFAULT_SIZE;}htable = (HashTable*)malloc(sizeof(HashTable));if (htable == NULL){printf("初始化失败\n");return NULL;}//为桶分配内存空间,其为一个指针数组htable->Thelists = (List*)malloc(sizeof(List) * TableSize);if (htable->Thelists == NULL){printf("初始化失败\n");free(htable);return NULL;}//为Hash桶对应的指针数组初始化链表结点for (i = 0; i < TableSize; i++){htable->Thelists[i] = (ListNode*)malloc(sizeof(ListNode));if (htable->Thelists[i] == NULL){printf("初始化失败\n");free(htable->Thelists);free(htable);return NULL;}}
}

3.从哈希表中根据key查找元素

Element Find(HashTable* HashTable, int key)
{int i = 0;List L = NULL;Element e = NULL;i = Hash(key, HashTable->TableSize);L = HashTable->Thelists[i];e = L->next;while (e != NULL && e->key != key)e = e->next;return e;
}

4.哈希表插入元素

void Insert(HashTable* HashTable, int key, type* value)
{Element e = NULL, temp = NULL;List L = NULL;e = Find(HashTable, key);if (e == NULL){temp = (Element)malloc(sizeof(ListNode));if (temp == NULL){printf("malloc error\n");return;}L = HashTable->Thelists[Hash(key, HashTable->TableSize)];temp->data = value;temp->key = key;L->next = temp;}elseprintf("the key already exist\n");
}

5.元素删除

void Delete(HashTable* HashTable, int key)
{Element e = NULL, last = NULL;List L = NULL;int i = Hash(key, HashTable->TableSize);L = HashTable->Thelists[i];last = L;e = L->next;while (e != NULL && e->key != key){last = e;e = e->next;}if (e){last->next = e->next;free(e); }else{printf("该元素不存在\n");}
}

6.哈希表销毁

void Destory(HashTable* HashTable)
{int i = 0;List L = NULL;Element cur = NULL, next = NULL;for (i = 0; i < HashTable->TableSize; i++){L = HashTable->Thelists[i];cur = L->next;while (cur->next != NULL){next = cur->next;free(cur);cur = next;}}

相关文章:

【数据结构】散列表(哈希表)

文章目录 前言一、什么是散列表二、什么是哈希函数三、下面简单介绍几种哈希函数四、冲突处理散列冲突的方法开放定址法再散列函数法公共溢出区法链地址法 五、代码实现1.哈希函数2.链表和哈希表的创建3.哈希表初始化3.从哈希表中根据key查找元素4.哈希表插入元素5.元素删除6.哈…...

Flutter 笔记 | Flutter 核心原理(一)架构和生命周期

Flutter 架构 简单来讲&#xff0c;Flutter 从上到下可以分为三层&#xff1a;框架层、引擎层和嵌入层&#xff0c;下面我们分别介绍&#xff1a; 1. 框架层 Flutter Framework&#xff0c;即框架层。这是一个纯 Dart实现的 SDK&#xff0c;它实现了一套基础库&#xff0c;自…...

【Linux进阶之路】基本指令(下)

文章目录 一. 日志 date指令——查看日期基本语法1基本语法2cal指令——查看日历常见选项 二 .find——查找文件常用选项-name显示所有文件显示指定类型的文件 三.grep——行文本过滤工具语法常见的用法补充知识——APP与服务器的联系 四.打包压缩与解压解包zip与unzipzipunzip…...

Vue--》Vue 3 路由进阶——从基础到高级的完整指南

目录 Vue3中路由讲解与使用 路由的安装与使用 路由模式的使用 编程式路由导航 路由传参 嵌套路由 命名视图 重定向与别名 Vue3中路由讲解与使用 Vue 路由是 Vue.js 框架提供的一种机制&#xff0c;它用于管理网页上内容的导航。Vue 路由可以让我们在不刷新页面的情况下…...

【华为OD机试真题】【python】 网上商城优惠活动(一)【2022 Q4 | 100分】

华为OD机试- 题目列表 2023Q1 点这里!! 2023华为OD机试-刷题指南 点这里!! 题目描述 某网上商场举办优惠活动,发布了满减、打折、无门槛3种 优惠券,分别为: 1:每满100元优惠10元,无使用数限制,如100~199元可以使用1张减10元,200-299可使用2张减20元,以此类推; 2:…...

【业务数据分析】—— 用户留存分析(以挖掘Aha时刻为例)

目录 一、用户留存是什么 二、为什么要考虑用户留存 1、为什么要考虑用户留存&#xff1f; 2、影响用户留存的可能因素 3、用户留存的3个阶段 三、怎么进行用户留存分析(挖掘Aha时刻) 1、Aha时刻 2、Aha时刻的作用 3、挖掘Aha时刻 一、用户留存是什么 在互联网行业中&…...

极客的git常用命令手册

极客的git常用命令手册 1.1 权限配置篇1.1.1 创建ssh key1.1.2 本地存在多个密钥时&#xff0c;如何根据目标平台自动选择用于认证的密钥&#xff1f; 1.2 基础信息配置篇1.2.1 配置用户名1.2.2 配置用户邮箱1.2.3 设置文件名大小写区分1.2.4 设置命令行显示颜色1.2.5 检查git全…...

spring-data 一统江湖,玩转多种数据源

1、起因 因为要在项目中同时访问redis&#xff0c;mongo和mysql三种数据库&#xff0c;而且因为偏向spring-data&#xff0c;所以都使用了spring-data 在使用的过程中如果不做配置发现会有冲突&#xff0c;这篇文章也是解决这个问题&#xff0c;避免以后遇到同样的问题不知所…...

【EMC专题】为什么PCB上的单端阻抗控制在50欧?

每当我们在发板后和PCB板厂沟通说有些走线需要阻抗控制,控制在多少多少。其实我们所说的阻抗是传输线的特性阻抗。特性阻抗是不能用万用表测量出来的,他由传输线的结构以及材料决定,与传输线的长度、信号的幅度、频率等均无关。 特性阻抗的概念 当电磁波在电缆上…...

想自学写个操作系统,有哪些推荐看的书籍?

前言 哈喽&#xff0c;我是子牙&#xff0c;一个很卷的硬核男人。喜欢研究底层&#xff0c;聚焦做那些大家想学没地方学的课程&#xff1a;手写操作系统、手写虚拟机、手写编程语言… 今天我们将站在一个自学者的角度来聊聊如何实现自己的操作系统。并为大家推荐几本能够帮助你…...

深入理解Java虚拟机:JVM高级特性与最佳实践-总结-7

深入理解Java虚拟机&#xff1a;JVM高级特性与最佳实践-总结-7 类文件结构概述无关性的基石 虚拟机类加载机制概述类加载的时机 类文件结构 代码编译的结果从本地机器码转变为字节码&#xff0c;是存储格式发展的一小步&#xff0c;却是编程语言发展的一大步 概述 我们写的程…...

ES6中flat与flatMap使用

1、方法介绍 数组的成员有时还是数组&#xff0c;Array.prototype.flat()用于将嵌套的数组“拉平”&#xff0c;变成一维的数组。该方法返回一个新数组&#xff0c;对原数据没有影响。 [1, 2, [3, 4]].flat() // [1, 2, 3, 4]上面代码中&#xff0c;原数组的成员里面有一个数…...

苹果手机、电脑如何进行屏幕录制?苹果录屏功能在哪?

随着人们生活水平的提高&#xff0c;不少小伙伴都会选择苹果手机、苹果电脑作为主要的设备。因为使用苹果电脑进行办公&#xff0c;不仅仅能够提升效率&#xff0c;对于文件的安全性也是有一些保障的。那么&#xff0c;在使用苹果电脑的时候&#xff0c;如果需要有录屏的需求该…...

什么是研发 Lead Time?我悟了!

嗨&#xff0c;朋友&#xff01;你听说过「新型工伤」吗&#xff1f; 我好像「赛博确诊」了&#x1f623; 那天朋友约我吃饭&#xff0c;我下意识回复了句「好的&#xff0c;那我提一个日程」……还有上次跟一位准妈妈聊天&#xff0c;我好奇宝宝的预产期&#xff0c;结果脱口…...

android 窗口焦点介绍

背景 我们经常会遇到一种Application does not hava focused window的ANR异常&#xff0c;这种异常一般是没有焦点窗口FocusedWindow导致,且这类异常只会发生在key事件的派发&#xff0c;因为key事件是需要找到一个焦点窗口然后再派发&#xff0c;而触摸事件只需要找到当前显示…...

研发工程师玩转Kubernetes——构建、推送自定义镜像

这几节我们都是使用microk8s学习kubernetes&#xff0c;于是镜像库我们也是使用它的插件——registry。 开启镜像库插件 microk8s enable registry模拟开发环境 我们使用Python作为开发语言来进行本系列的演练。 安装Python sudo apt install python3.11安装Pip3 pip3用于…...

[网络安全]DVWA之XSS(Stored)攻击姿势及解题详析合集

[网络安全]DVWA之XSS&#xff08;Stored&#xff09;攻击姿势及解题详析合集 XSS(Stored)-low level源代码姿势基于Message板块基于Name板块 XSS(Stored)-medium level源代码姿势双写绕过大小写绕过Xss标签绕过 XSS(Stored)-high level源代码姿势&#xff1a;Xss标签绕过 XSS(S…...

VP记录:Codeforces Round 873 (Div. 2) A~D1

传送门:CF 前题提要:因为本场比赛的D题让我十分难受.刚开始以为 r − l 1 r-l1 r−l1与 r − l r-l r−l应该没什么不同.但是做的时候发现假设是 r − l 1 r-l1 r−l1的话我们可以使用线段树来维护,但是 r − l r-l r−l就让线段树维护的难度大大增加,这导致我十分烦躁,所以…...

【C++】函数提高

欢迎来到博主 Apeiron 的博客&#xff0c;祝您旅程愉快 &#xff01;时止则止&#xff0c;时行则行。动静不失其时&#xff0c;其道光明。 目录 1、缘起 2、函数默认参数 3、函数占位参数 4、总结 1、缘起 以前学习过了函数的基本用法和功能&#xff0c;现在是时候学习函数…...

【可持续能源:让我们迈向绿色、可持续未来的道路】

作为未来的主要能源来源&#xff0c;可持续能源技术确实有潜力改变我们的世界。随着全球对传统化石燃料的依赖程度逐渐降低&#xff0c;可再生能源已成为许多国家推进能源转型的首选。 从太阳能和风能到地热能和潮汐能&#xff0c;可持续能源技术已经在许多方面取得了重大突破…...

wordpress后台更新后 前端没变化的解决方法

使用siteground主机的wordpress网站&#xff0c;会出现更新了网站内容和修改了php模板文件、js文件、css文件、图片文件后&#xff0c;网站没有变化的情况。 不熟悉siteground主机的新手&#xff0c;遇到这个问题&#xff0c;就很抓狂&#xff0c;明明是哪都没操作错误&#x…...

云原生核心技术 (7/12): K8s 核心概念白话解读(上):Pod 和 Deployment 究竟是什么?

大家好&#xff0c;欢迎来到《云原生核心技术》系列的第七篇&#xff01; 在上一篇&#xff0c;我们成功地使用 Minikube 或 kind 在自己的电脑上搭建起了一个迷你但功能完备的 Kubernetes 集群。现在&#xff0c;我们就像一个拥有了一块崭新数字土地的农场主&#xff0c;是时…...

Oracle查询表空间大小

1 查询数据库中所有的表空间以及表空间所占空间的大小 SELECTtablespace_name,sum( bytes ) / 1024 / 1024 FROMdba_data_files GROUP BYtablespace_name; 2 Oracle查询表空间大小及每个表所占空间的大小 SELECTtablespace_name,file_id,file_name,round( bytes / ( 1024 …...

Frozen-Flask :将 Flask 应用“冻结”为静态文件

Frozen-Flask 是一个用于将 Flask 应用“冻结”为静态文件的 Python 扩展。它的核心用途是&#xff1a;将一个 Flask Web 应用生成成纯静态 HTML 文件&#xff0c;从而可以部署到静态网站托管服务上&#xff0c;如 GitHub Pages、Netlify 或任何支持静态文件的网站服务器。 &am…...

【AI学习】三、AI算法中的向量

在人工智能&#xff08;AI&#xff09;算法中&#xff0c;向量&#xff08;Vector&#xff09;是一种将现实世界中的数据&#xff08;如图像、文本、音频等&#xff09;转化为计算机可处理的数值型特征表示的工具。它是连接人类认知&#xff08;如语义、视觉特征&#xff09;与…...

关于uniapp展示PDF的解决方案

在 UniApp 的 H5 环境中使用 pdf-vue3 组件可以实现完整的 PDF 预览功能。以下是详细实现步骤和注意事项&#xff1a; 一、安装依赖 安装 pdf-vue3 和 PDF.js 核心库&#xff1a; npm install pdf-vue3 pdfjs-dist二、基本使用示例 <template><view class"con…...

探索Selenium:自动化测试的神奇钥匙

目录 一、Selenium 是什么1.1 定义与概念1.2 发展历程1.3 功能概述 二、Selenium 工作原理剖析2.1 架构组成2.2 工作流程2.3 通信机制 三、Selenium 的优势3.1 跨浏览器与平台支持3.2 丰富的语言支持3.3 强大的社区支持 四、Selenium 的应用场景4.1 Web 应用自动化测试4.2 数据…...

手机平板能效生态设计指令EU 2023/1670标准解读

手机平板能效生态设计指令EU 2023/1670标准解读 以下是针对欧盟《手机和平板电脑生态设计法规》(EU) 2023/1670 的核心解读&#xff0c;综合法规核心要求、最新修正及企业合规要点&#xff1a; 一、法规背景与目标 生效与强制时间 发布于2023年8月31日&#xff08;OJ公报&…...

数学建模-滑翔伞伞翼面积的设计,运动状态计算和优化 !

我们考虑滑翔伞的伞翼面积设计问题以及运动状态描述。滑翔伞的性能主要取决于伞翼面积、气动特性以及飞行员的重量。我们的目标是建立数学模型来描述滑翔伞的运动状态,并优化伞翼面积的设计。 一、问题分析 滑翔伞在飞行过程中受到重力、升力和阻力的作用。升力和阻力与伞翼面…...

云原生安全实战:API网关Envoy的鉴权与限流详解

&#x1f525;「炎码工坊」技术弹药已装填&#xff01; 点击关注 → 解锁工业级干货【工具实测|项目避坑|源码燃烧指南】 一、基础概念 1. API网关 作为微服务架构的统一入口&#xff0c;负责路由转发、安全控制、流量管理等核心功能。 2. Envoy 由Lyft开源的高性能云原生…...