拉链法解决冲突.拉链法解决冲突的做法是将所有的相同Hash值的key放在一个链表中,比如key3和key14在hash之后都是0,那么在数组的键为0的地方存储这两个值,形式是链表.如果不能理解我的文字,请看下面的示例,看一下打印信息就明白了.拉链法是什么,就是链表. class HashNode{ public $key; public $value; public $nextNode; public function __construct($key, $value, $nextNode=Nu…

<?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 $size = 20;//hash节点大小 private $zone = null;//hash空间 //实例化函数,并设置一个初始hash节点大小,如果节点大小为null,则为默认节点大小 final public function __construct($size = null){ if(!is_nu…

1.HashMap的概念 HashMap 是一个散列表,它存储的内容是键值对(key-value)映射. HashMap 继承于AbstractMap,实现了Map.Cloneable.java.io.Serializable接口.HashMap 的实现不是同步的,这意味着它是线程不安全的.它的key.value都可以为null.此外,HashMap中的映射是无序的. 本文重点是介绍HashMap中的"拉链法"解决散列冲突.如果想了解其他方面的知识可参考http://www.cnblo…

/* @链表法解决hash冲突 * 大单元数组,小单元链表 */ #pragma once #include <string> using namespace std; template<typename map_t> struct Node { size_t key; map_t content; Node *next; bool isEmpty; Node():next(NULL),isEmpty(true){} }; // 根据hash函数将content添加到hash表中…

<?php class HashNode { public $key; public $value; public $nextNode; public function __construct($key, $value, $nextNode = NULL) { $this->key = $key; $this->value = $value; $this->nextNode = $nextNode; } } class HashTable{ private $buckets; pr…

Snowflake Snow Snowflakes Time Limit: 4000MS   Memory Limit: 65536K Total Submissions: 30529   Accepted: 8033 Description You may have heard that no two snowflakes are alike. Your task is to write a program to determine whether this is really true. Y…

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…

HashMap是Map接口下面的子孙,它对外是K,V结构存储的,而内部也着自己的存储结构,它的get操作是O(1)的时间复杂度,可以说是非常快的找到目录,而添加时,也是O(1),所以在键值存储里,它成为了我们的首选,在多线程情况下,要注意,它不是线程安全的.如果是多线程情况下,请使用ConcurrentHashMap. 就是JDK1.8之前 JDK1.8 之前 HashMap 底层是 数组和链表 结合在一起使用也就是 链表散列.HashMap 通过 key 的 hashCode 经过扰动函数处理…

解决hash冲突之分离链接法 分离链接法:其做法就是将散列到同一个值的所有元素保存到一个表中. 这样讲可能比较抽象,下面看一个图就会很清楚,图如下 相应的实现可以用分离链接散列表来实现(其实就是一个linkedList数组) 至于基本的增加.删除和查询的思路都是先根据散列函数来确定遍历哪个链表.然后再到被确定的链表中执行一次查找,然后再进行相应的操作. 接下来就讲几个注意点吧 (一)什么时候需要rehash来扩大散列表的大小 讲这个的时候,先介绍一下什么是装填因子. 装填因子 = 关键字个数 /…

通过构造性能良好的哈希函数,可以减少冲突,但一般不可能完全避免冲突,因此解决冲突是哈希法的另一个关键问题.创建哈希表和查找哈希表都会遇到冲突,两种情况下解决冲突的方法应该一致.下面以创建哈希表为例,说明解决冲突的方法.常用的解决冲突方法有以下四种: 开放定址法 这种方法也称再散列法,其基本思想是:当关键字key的哈希地址p=H(key)出现冲突时,以p为基础,产生另一个哈希地址p1,如果p1仍然冲突,再以p为基础,产生另一个哈希地址p2,…,直到找出一个不冲突的哈希地址pi ,将相应元素存入其中…