本文的一些基本概念参考了一部分百度百科,当然只保留了最有价值的部分,代码部分完全是自己实现!

简介

哈希表(Hash table,也叫散列表),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,有点类似于数组,并且能在O(1)(冲突情况另算)下查找到元素。

基本概念

设所有可能出现的关键字集合记为u(简称全集)。实际发生(即实际存储)的关键字集合记为k(|k|比|u|小得多)。|k|是集合k中元素的个数。
散列方法是使用函数hash将u映射到表t[0..m-1]的下标上(m=o(|u|))。这样以u中关键字为自变量,以h为函数的运算结果就是相应结点的存储地址。从而达到在o(1)时间内就可完成查找。

其中:

① hash:u→{0,1,2,…,m-1} ,通常称h为散列函数(hash function)。散列函数h的作用是压缩待处理的下标范围,使待处理的|u|个值减少到m个值,从而降低空间开销。
② t为散列表(hash table)。
③ hash(ki)(ki∈u)是关键字为ki结点存储地址(亦称散列值或散列地址)。
④ 将结点按其关键字的散列地址存储到散列表中的过程称为散列(hashing).
 
比如:有一组数据包括用户名字、电话、住址等,为了快速的检索,我们可以利用名字作为关键码,hash规则就是把名字中每一个字的拼音的第一个字母拿出来,把该字母在26个字母中的顺序值取出来加在一块作为该记录的地址。比如张三,就是z+s=26+19=45。就是把张三存在地址为45处。

但是这样存在一个问题,比如假如有个用户名字叫做:周四,那么计算它的地址时也是z+s=45,这样它与张三就有相同的地址,这就是冲突,也叫作碰撞(hash碰撞)。
冲突:两个不同的关键字,由于散列函数值相同,因而被映射到同一表位置上。该现象称为冲突(collision)或碰撞。发生冲突的两个关键字称为该散列函数的同义词(synonym)。

构造方法

散列函数的选择有两条标准:简单和均匀简单指散列函数的计算简单快速;
均匀指对于关键字集合中的任一关键字,散列函数能以等概率将其映射到表空间的任何一个位置上。也就是说,散列函数能将子集k随机均匀地分布在表的地址集{0,1,…,m-1}上,以使冲突最小化。

常用散列函数

(1)直接定址法:比如在一个0~100岁的年龄统计表,我们就可以把年龄作为地址。

(2)平方取中法
具体方法:先通过求关键字的平方值扩大相近数的差别,然后根据表长度取中间的几位数作为散列函数值。又因为一个乘积的中间几位数和乘数的每一位都相关,所以由此产生的散列地址较为均匀。
(3)除留余数法
取关键字被某个不大于哈希表表长m的数p除后所得余数为哈希地址。该方法的关键是选取p。选取的p应使得散列函数值尽可能与关键字的各位相关。p最好为素数。
(4)随机数法
选择一个随机函数,取关键字的随机函数值为它的散列地址,即
h(key)=random(key)
其中random为伪随机函数,但要保证函数值是在0到m-1之间。
处理冲突
处理冲突——假设哈希表的地址集为0~n-1,冲突是指由关键字得到的哈希 地址为j(0<=j<=n-1)的位置上已存有记录,则“处理冲突”就是为该关键字的记录找到另一个“空”的哈希地址.
在处理冲突过程中可能得到一个地址序列Hi (i=1,2,…,k),即在处理哈希地址的冲突时,若得到的另一个哈希地址H1仍然发生冲突,则再求下一个地址 H2,若H2仍然冲突,再求得H3.依次类推,直到Hk不发生冲突为止,则Hk为记录在表中的地址.

另外,理想的散列函数满足下面几点:

1、散列函数的输出值尽量接近均匀分布;

2、x的微小变化可以使f(x)发生非常大的变化,即所谓“雪崩效应”(Avalanche effect);

处理冲突的方法

(1)开放定址法(2)拉链法 (3)建立公共溢出区法
拉链法解决冲突的做法是:将所有关键字为同义词的结点链接在同一个单链表中。若选定的散列表长度为m,则可将散列表定义为一个由m个头指针组成的指针数组t[0..m-1]。凡是散列地址为i的结点,均插入到以t为头指针的单链表中。t中各分量的初值均应为空指针。在拉链法中,装填因子α可以大于1,但一般均取α≤1。

下面是代码实现,已经测试过:

#include <string.h>
#include <stdio.h>
#include <stdlib.h> typedef struct node{
char *name;//字段名
char *desc;//描述
struct node *next;
}node; #define HASHSIZE 100 //hash表长度
static node* hashtable[HASHSIZE];//定义一个hash数组,该数组的每个元素是一个hash结点指针,并且由于是全局静态变量,默认初始化为NULL unsigned int hash(char *s)
{//哈希函数
unsigned int h=;
for(;*s;s++)
h=*s+h*;//将整个字符串按照特定关系转化为一个整数,然后对hash长度取余
return h%HASHSIZE;
} node* lookup(char *str)
{
unsigned int hashvalue = hash(str);
node* np = hashtable[hashvalue];
for( ; np!=NULL; np = np->next)
{//这里是链地址法解决的冲突,返回的是第一个链表结点
if(!strcmp(np->name, str))//strcmp相等的时候才返回0
return np;
}
return NULL;
} char* search(char* name)
{//对hash表查找特定元素(元素是字符串)
node* np=lookup(name);
if(np==NULL)
return NULL;
else
return np->desc;
} node* malloc_node(char* name, char* desc)
{//在堆上为结点分配内存,并填充结点
node *np=(node*)malloc(sizeof(node));
if(np == NULL)
return NULL;
np->name = name;
np->desc = desc;
np->next = NULL;
return np;
} int insert(char* name, char* desc)
{
unsigned int hashvalue;
hashvalue = hash(name);
//头插法,不管该hash位置有没有其他结点,直接插入结点
node* np = malloc_node(name, desc);
if (np == NULL) return ;//分配结点没有成功,则直接返回
np->next = hashtable[hashvalue];
hashtable[hashvalue] = np;
return ;
} /* A pretty useless but good debugging function,
which simply displays the hashtable in (key.value) pairs
*/
void displayHashTable()
{//显示hash表元素(不包括空)
node *np;
unsigned int hashvalue;
for(int i=; i < HASHSIZE; ++i)
{
if(hashtable[i] != NULL)
{
np = hashtable[i];
printf("\nhashvalue: %d (", i);
for(; np != NULL; np=np->next)
printf(" (%s.%s) ", np->name, np->desc);
printf(")\n");
}
}
} void cleanUp()
{//清空hash表
node *np,*tmp;
for(int i=;i < HASHSIZE; ++i)
{
if(hashtable[i] != NULL)
{
np = hashtable[i];
while(np != NULL)
{
tmp = np->next;
free(np->name);
free(np->desc);
free(np);
np = tmp;
}
}
}
} int main()
{
char* names[]={"First Name","Last Name","address","phone","k101","k110"};
char* descs[]={"Kobe","Bryant","USA","","Value1","Value2"}; for(int i=; i < ; ++i)
insert(names[i], descs[i]);
printf("we should see %s\n",search("k110"));
insert("phone","");//这里计算的hash是冲突的,为了测试冲突情况下的插入
printf("we have %s and %s\n",search("k101"),search("phone"));
displayHashTable();
cleanUp();
return ;
}

输出结果:

需要特别注意一下,上面的hash函数计算为29的,用的就是单链表的头插法来解决冲突,不要复杂化了问题!

上面的代码是我自己实现的拉链法版本,后面我还会继续增加一些其他更好的版本,Waiting!

HASH表的实现(拉链法)的更多相关文章

  1. Hash开散列 拉链法

    #include<iostream> #include<cstdio> using namespace std; const int maxn=1000007; struct ...

  2. PHP数组/Hash表的实现/操作、PHP变量内核实现、PHP常量内核实现 - [ PHP内核学习 ]

    catalogue . PHP Hash表 . PHP数组定义 . PHP变量实现 . PHP常量实现 1. PHP Hash表 0x1: 基本概念 哈希表在实践中使用的非常广泛,例如编译器通常会维护 ...

  3. 拉链法解决Hash节点冲突问题

    <?php /* * hash::拉链法解决hash节点存储冲突问题 * ::2014-07-02 * ::Small_Kind */ class small_hash { private $s ...

  4. 经典递归问题:0,1背包问题 kmp 用遗传算法来解背包问题,hash表,位图法搜索,最长公共子序列

    0,1背包问题:我写笔记风格就是想到哪里写哪里,有很多是旧的也没删除,代码内部可能有很多重复的东西,但是保证能运行出最后效果 '''学点高大上的遗传算法''' '''首先是Np问题的定义: npc:多 ...

  5. 第9章:LeetCode--算法:HASH表

    哈希表(Hash table,也叫散列表),关键值K和内容的映射表,通过映射函数实现,hashtable(key,value) 进行查询的时候,就是使用哈希函数将关键码key转换为对应的数组下标,并定 ...

  6. hash算法与拉链法解决冲突

    <?php class HashNode { public $key; public $value; public $nextNode; public function __construct( ...

  7. 线性探测再散列 建立HASH表

    根据数据元素的关键字和哈希函数建立哈希表并初始化哈希表,用开放定址法处理冲突,按屏幕输出的功能表选择所需的功能实现用哈希表对数据元素的插入,显示,查找,删除. 初始化哈希表时把elem[MAXSIZE ...

  8. Hash表算法

    出处:http://blog.csdn.net/v_JULY_v 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 ...

  9. 深入了解STL中set与hash_set,hash表基础

    一,set和hash_set简介 在STL中,set是以红黑树(RB-Tree)作为底层数据结构的,hash_set是以哈希表(Hash table)作为底层数据结构的.set可以在时间复杂度为O(l ...

随机推荐

  1. Redis系列化方式有哪些?哪个系列化性能最好?

    Redis系列化方式有JDK系列化.JSON系列化.XML系列化等多种.我专门测试过,在我的笔记本电脑上保存5万条User对象到Redis,JDK系列化方式平均要15秒,JSON系列化方式只要13秒多 ...

  2. Java设计模式(10)——结构型模式之代理模式(Proxy)

    一.概述 概念 UML简图 实际使用的场景示例 如果那个对象是一个是很大的图片,需要花费很长时间才能显示出来,那么当这个图片包含在文档中时,使用编辑器或浏览器打开这个文档,打开文档必须很迅速,不能等待 ...

  3. Android UI控件:TextView

    TextVIew的属性详解 android:autoLink设置是否当文本为URL链接/email/电话号码/map时,文本显示为可点击的链接.可选值(none/web /email/phone/ma ...

  4. java nio之channel

    一.通道(Channel):由 java.nio.channels 包定义的.Channel 表示 IO 源与目标打开的连接.Channel 类似于传统的“流”.只不过 Channel本身不能直接访问 ...

  5. springboot与activemq的使用

    1.springboot和activemq的使用相对来说比较方便了,我在网上看了很多其他的资料,但是自己写出来总是有点问题所以,这里重点描述一下遇到的一些问题. 2.至于activemq的搭建和spr ...

  6. MyBatis-SpringMVC整合

    1.添加spring相关jar包 2.配置ehcache jar包. 3.添加ehcache mybatis 适配器jar包(在mybatis官网) 4.添加spring mybatis 适配器jar ...

  7. APP功能性测试-2

    安装与卸载 应用是否可以在不同的安卓版本上安装(过低不能适配) 安装后是否可以正常运行 安装空间不足时是否有相应提示 如果应用需要通过网络验证之类的安装,需要测试一下断网情况下是否有相应提示 安装过程 ...

  8. Selenium 入门到精通系列:四

    Selenium 入门到精通系列 PS:鼠标右键.鼠标悬停.键盘操作方法 例子 #!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- # @Date : 2019 ...

  9. 项目实战:BBS+Blog项目开发

    01-博客系统之功能需求 02-博客系统之表结构设计1 03-博客系统之表结构设计2 04-博客系统之表结构设计3 05-博客系统之表结构设计4 06-博客系统之表机构设计5 07-博客系统之创建系统 ...

  10. 安装mysql-5.7.12-winx64

    之前安装mysql时未做总结,换新电脑,补上安装记录,安装的时候,找了些网友的安装记录,发现好多坑 1.mysql-5.7.12-winx64.zip下载 官方下载地址:http://dev.mysq ...