在散列中,链接法是一种最简单的碰撞解决技术,这种方法的原理就是把散列到同一槽中的所有元素 都放在一个链表中. 链接法有两个定理,定理一: 在简单一致散列的假设下,一次不成功查找的期望时间为O(1 + n) 定理二: 在简单一致散列的假设下,平均情况下一次成功的查找需要的时间为O(1 + n) 该方法使用python的实现如下: # keys函数 #!/usr/bin/env python # coding=utf-8 class Dict: def __init__(self, num): se…

散列表(Hash table,也叫哈希表),是根据键(Key)而直接访问在内存存储位置的数据结构.也就是说,它通过计算一个关于键值的函数, 将所需查询的数据映射到表中一个位置来访问记录,这加快了查找速度.这个映射函数称做散列函数,存放记录的数组称做散列表. 一个通俗的例子是,为了查找电话簿中某人的号码,可以创建一个按照人名首字母顺序排列的表,在首字母为W的表中查找"王"姓的电话号码, 显然比直接查找就要快得多.这里使用人名作为关键字,"取首字母"是这个例子中散列函数…

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…

介绍链表前我们先了解下什么是列表. 在对基本数据结构的讨论中,我们使用 Python 列表来实现所呈现的抽象数据类型.列表是一个强大但简单的收集机制,为程序员提供了各种各样的操作.然而,不是所有的编程语言都包括列表集合.在这些情况下,列表的概念必须由程序员实现. 列表是项的集合,其中每个项保持相对于其他项的相对位置.更具体地,我们将这种类型的列表称为无序列表.我们可以将列表视为具有第一项,第二项,第三项等等.我们还可以引用列表的开头(第一个项)或列表的结尾(最后一个项).为了简单起见,我们假设列…

散列表 Python 用散列表来实现 dict.散列表其实是一个稀疏数组(总是有空白元素的数组称为稀疏数组).在一般书中,散列表里的单元通常叫做表元(bucket).在 dict 的散列表当中,每个键值对都占用一个表元,每个表元都有两个部分,一个是对键的引用,一个是对值的引用.因为每个表元的大小一致,所以可以通过偏移量来读取某个表元. Python 会设法保证大概还有三分之一的表元是空的,当快要达到这个阀值的时候,会进行扩容,将原散列表复制到一个更大的散列表里. 如果要把一个对象放入到散列表里,…

HashMap HashMap的数据结构:HashMap实际上是一个数组和链表("链表散列")的数据结构.底层就是一个数组结构,数组中的每一项又是一个链表. hashCode是一个对象的标识,Java中对象的hashCode是一个int类型值.通过hashCode来算出指定数组的索引可以快速定位到要找的对象在数组中的位置,之后再遍历链表找到对应值,理想情况下时间复杂度为O(1),并且不同对象可以拥有相同的hashCode(hash碰撞).发生碰撞后会把相同hashcode的对象放到同一…

分离链接法 / Separate Chain Hashing 前面完成了一个基本散列表的实现,但是还存在一个问题,当散列表插入元素冲突时,散列表将返回异常,这一问题的解决方式之一为使用链表进行元素的存储,即分离链接法. Separate Chain Hashing: [0] Header->11->0->110 [1] Header->12->1->111 [2] Header->2->112 [3] Header->14->3->113…

 开放定址散列法和再散列 目录 开放定址法 再散列 代码实现 1 开放定址散列法 前面利用分离链接法解决了散列表插入冲突的问题,而除了分离链接法外,还可以使用开放定址法来解决散列表的冲突问题. 开放定址法在遇见冲突情形时,将会尝试选择另外的单元,直到找到空的单元为止,一般来说,单元h0(X), h1(X), h2(x)为相继尝试的单元,则hi(X)=(Hash(X)+F(i)) mod TableSize,其中F(i)即为冲突解决的探测方法, 开放定址法中的探测方法的三种基本方式为, 线性探测法…

哈希表的定义: 哈希存储的基本思想是以关键字Key为自变量,通过一定的函数关系(散列函数或哈希函数),计算出对应的函数值(哈希地址),以这个值作为数据元素的地址,并将数据元素存入到相应地址的存储单元中. 查找时再根据要查找的关键字采用同样的函数计算出哈希地址,然后直接到相应的存储单元中去取要找的数据元素即可. 哈希表的应用: 哈希表(hash table)是实现字典操作的一种有效的数据结构. 尽管最坏的情况下,散列表中查找一个元素的时间与链表中查找的时间相同,达到了O(n). 然而实际应用中,散…

1. 前言 哈希表或称为散列表,是一种常见的.使用频率非常高的数据存储方案. 哈希表属于抽象数据结构,需要开发者按哈希表数据结构的存储要求进行 API 定制,对于大部分高级语言而言,都会提供已经实现好的.可直接使用的 API,如 JAVA 中有 MAP 集合.C++ 中的 MAP 容器,Python 中的字典-- 使用者可以使用 API 中的方法完成对哈希表的增.删.改.查--一系列操作. 如何学习哈希表? 可以从 2 个角度开始: 使用者角度:只需要知道哈希表是基于键.值对存储的解决方案,另需…