【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
- 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
index | 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 | 9 | 10 |
---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
key | 55 | 1 | 14 | 19 | 86 | ||||||
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 | 55 | 1 | 23 | 14 | 68 | 11 | 37 | 19 | 86 |
- 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)
index | 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 | 9 | 10 |
---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
key | 55 | 1 | 14 | 19 | 86 | ||||||
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 | 55 | 1 | 23 | 14 | 68 | 19 | 86 | 11 |
- 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
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
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;}}
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