双重散列探查法计算公式

2024-11-05

double hashing 双重哈希

二度哈希(rehashing / double hashing) 1.二度哈希的工作原理如下: 有一个包含多个哈希函数(H1……Hn)的集合.当我们要从哈希表中添加或获取元素时,首先使用哈希函数H1.如果导致冲突,则尝试使用H2,一直到Hn.各个哈希函数极其相似,不同的是它们选用的乘法因子.通常,哈希函数Hk的定义如下: Hk(key) = [GetHash(key) + k * (1 + (( (GetHash(key) >> 5) + 1) % (hashsize – 1)))] % ha

Hash算法：双重散列

双重散列是线性开型寻址散列(开放寻址法)中的冲突解决技术.双重散列使用在发生冲突时将第二个散列函数应用于键的想法. 此算法使用: (hash1(key) + i * hash2(key)) % TABLE_SIZE 来进行双哈希处理.hash1() 和 hash2() 是哈希函数,而 TABLE_SIZE 是哈希表的大小.当发生碰撞时,我们通过重复增加步长i 来寻找键. 第一个Hash函数:hash1(key) = key % TABLE_SIZE. 1 /** 2 * 计算首次的Hash值

Hash开散列拉链法

#include<iostream> #include<cstdio> using namespace std; const int maxn=1000007; struct node{ __int64 real; int sum; node *next; }myhash[maxn]; int get_hash(__int64 real) { int hash; hash=real%maxn; if(hash<0) hash+=maxn; node *p=&myhas

数据结构与算法分析java——散列

1. 散列的概念散列方法的主要思想是根据结点的关键码值来确定其存储地址:以关键码值K为自变量,通过一定的函数关系h(K)(称为散列函数),计算出对应的函数值来,把这个值解释为结点的存储地址,将结点存入到此存储单元中.检索时,用同样的方法计算地址,然后到相应的单元里去取要找的结点.通过散列方法可以对结点进行快速检索.散列(hash,也称“哈希”)是一种重要的存储方式,也是一种常见的检索方法. 按散列存储方式构造的存储结构称为散列表(hash table).散列表中的一个位置称为槽(slot).散

数据结构和算法 – 7.散列和 Hashtable 类

7.1.散列函数散列是一种常见的存储数据的技术,按照这种方式可以非常迅速地插入和取回数据.散列所采用的数据结构被称为是散列表.尽管散列表提供了快速地插入.删除.以及取回数据的操作,但是诸如查找最大值或最小值这样的查找操作,散列表却无法执行地非常快.对于这类操作,其他数据结构会更适合. 7.2.选择散列函数选择数组大小的时候,一个重要的原则就是要选择素数. 10007是素数,而且他没有大到会使用大量的内存来降低程序的内存. 下面例子中,散列函数SimpleHash利用霍纳(Horner)法

Algorithms - Data Structure - Perfect Hashing - 完全散列

相关概念散列表 hashtable 是一种实现字典操作的有效数据结构. 在散列表中,不是直接把关键字作为数组的下标,而是根据关键字计算出相应的下标. 散列函数 hashfunction'h' 除法散列法通过取k除以m的余数,将关键k映射到m个slot中的某一个上.即散列函数为:h(k)=kmodm 比如:散列表的大小m=12,关键字k=100,则h(k)=100mod12=4,放到slot4中. 由于只需做一次除法,所以除法散列法速度非常快. 当选择除法散列法的时候,要避免选择m的某些值.例

散列数据结构以及在HashMap中的应用

1. 为什么需要散列表? 对于线性表和链表而言,访问表中的元素,时间复杂度均为O(n).即便是通过树结构存储数据,时间复杂度也为O(logn).那么有没有一种方式可以将这个时间复杂度降为O(1)呢?当然有,这就是接下来要介绍的散列表.散列表是普通数组概念的推广.由于对于普通数组只要知道其下标位置就可以使用O(1)的时间内访问任意元素,如果存储空间允许,我们可以提供一个足够大的数组,为每个可能的关键字保留一个位置,这个位置也被称之"槽",从而可以充分的利用直接寻址的技术优势,其实就是典型

PAT A1145 Hashing - Average Search Time （25 分）——hash 散列的平方探查法

The task of this problem is simple: insert a sequence of distinct positive integers into a hash table first. Then try to find another sequence of integer keys from the table and output the average search time (the number of comparisons made to find w

【Java集合学习】HashMap源码之“拉链法”散列冲突的解决

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

散列表碰撞处理、开链法、HashTable散列

散列表碰撞处理.开链法.HashTable散列 /** * 散列表碰撞处理.开链法.HashTable散列. * 将数组里的元素位置,也设置为数组,当两个数据的散列在同一个位置时, * 就可以放在这个位置的二维数组里,解决了散列函数的碰撞处理问题 */ function HashTable() { this.table = new Array(137); this.betterHash = betterHash;//散列函数 this.showDistro = showDistro;//显示散列

Python与数据结构[4] -> 散列表[2] -> 开放定址法与再散列的 Python 实现

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

java 解决Hash(散列)冲突的四种方法--开放定址法(线性探测,二次探测,伪随机探测)、链地址法、再哈希、建立公共溢出区

java 解决Hash(散列)冲突的四种方法--开放定址法(线性探测,二次探测,伪随机探测).链地址法.再哈希.建立公共溢出区标签: hashmaphashmap冲突解决冲突的方法冲突 2016-08-21 22:13 6303人阅读评论(10) 收藏举报分类: java 提高篇(24) 面试题收录(10) 版权声明:觉得此文有用的,不嫌麻烦的,就留个言呐,或者点个赞呐(额,就是文章底部的“顶”啦),要是嫌弃麻烦呢,也麻烦点个赞嘛,要是实在不想点赞呢,也不是不可以. 但是,你要是想

JavaScript数据结构-13.散列碰撞（开链法）

<!DOCTYPE html> <html> <head> <meta charset="UTF-8"> <title>开链散列</title> </head> <body> <script> function HashTable(){ this.table = new Array(137); this.betterHash = betterHash; this.showDist

散列(C++实现)

散列的构成:散列函数,散列表的存储方式,散列表的冲突解决方法. 1.散列函数较常用的散列函数有除留余数法,数字分析法,平方取中法,折叠法. 2.散列表的存储方式闭散列法(开地址法),用数组存储:开散列法(链地址法),用邻接链表存储. 3.散列表的冲突解决方法主要是针对闭散列中关键码位置冲突的问题,常用的方法有线性探查法,二次探查法,双散列法. 性能分析:在存储方式中,开散列法优于闭散列法:在散列函数中,除留余数法最优. 实现代码: #include<iostream> using n

PAT甲级散列题_C++题解

散列 PAT (Advanced Level) Practice 散列题目录 <算法笔记> 重点摘要 1002 A+B for Polynomials (25) 1009 Product of Polynomials (25) 1084 Broken Keyboard (20) 1092 To Buy or Not to Buy (20) 1116 Come on! Let's C (20) 1121 Damn Single (25) <算法笔记> 4.2 散列重点摘要 1.

Android数据加密之SHA安全散列算法

前言: 对于SHA安全散列算法,以前没怎么使用过,仅仅是停留在听说过的阶段,今天在看图片缓存框架Glide源码时发现其缓存的Key采用的不是MD5加密算法,而是SHA-256加密算法,这才勾起了我的好奇心,所以趁着晚上没啥事,来学习一下. 其他几种加密方式: Android数据加密之Rsa加密 Android数据加密之Aes加密 Android数据加密之Des加密 Android数据加密之MD5加密 Android数据加密之Base64编码算法 Android数据加密之异或加密算法 SHA加密算

javascript数据结构与算法--散列

一:javascript数据结构与算法--散列一:什么是哈希表? 哈希表也叫散列表,是根据关键码值(key,value)而直接进行访问的数据结构,它是通过键码值映射到表中一个位置来访问记录的,散列表后的数据可以快速的插入和使用,散列使用的数据结构叫做散列表. 散列表的优点及缺点: 优点:在散列表上插入,删除和取用数据都非常快. 缺点:对于查找来说效率低下,比如查找一组数据中的最大值与最小值时候,这个时候我们可以使用二叉树查找了. 散列表实现的具体原理? 散列函数的选择依赖于键值的数据类型

Javascript中的字典和散列

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].elemflag[MAXSIZE]和count分别置0.创建哈希表时按哈希函数创建哈希表,输入数据元素的关键字时,以“0”结束输入且要求关键字为正整数,数据元素个数不允许超过表长MAXSIZE. 输出的形式:根据所选择的哈希表的功能输出相应提示语句和正确结果. 程序的功能:将一组个数不超过哈希表

s14 第5天时间模块随机模块 String模块 shutil模块（文件操作）文件压缩（zipfile和tarfile）shelve模块 XML模块 ConfigParser配置文件操作模块 hashlib散列模块 Subprocess模块（调用shell） logging模块正则表达式模块 r字符串和转译

时间模块 time datatime time.clock(2.7) time.process_time(3.3) 测量处理器运算时间,不包括sleep时间 time.altzone 返回与UTC时间的时间差,以秒计算 print(time.altzone) 输出: -32400 time.asctime() 将struct时间格式转为可读的时间格式"Fri Aug 19 11:14:16 2016" print(time.asctime()) 输出: Mon Jan 2

散列表(拉链法与线性探测法)Java实现

package practice; import java.security.Principal; import java.util.Scanner; import edu.princeton.cs.algs4.*; public class TestMain { public static void main(String[] args) { //50个随机数字 Integer[] a = new Integer[50]; for (int i = 0; i < a.length; i++)

双重散列探查法计算公式

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