目录 引言 直接寻址 散列寻址 散列函数 除法散列 乘法散列 全域散列 完全散列 碰撞处理方法 链表法 开放寻址法 线性探查 二次探查 双重散列 随机散列 再散列问题 完整源码(C++) 参考资料 内容 1.引言 如果想在一个n个元素的列表中,查询元素x是否存在于列表中,首先想到的就是从头到尾遍历一遍列表,逐个进行比较,这种方法效率是Θ(n):当然,如果列表是已经排好序的话,可以采用二分查找算法进行查找,这时效率提升到Θ(logn);  本文中,我们介绍散列表(HashTable),能使查找效率

一.写在前面 哈希表(Hash Table),又称散列表,是一种可以快速处理插入和查询操作的数据结构.哈希表体现着函数映射的思想,它将数据与其存储位置通过某种函数联系起来,其在查询时的高效性也体现在这里.换言之,我们建立一个函数关系(称之为散列函数):data->address,将数据和其存储位置关联:查询时,我们只需要根据我们建立的函数关系就能通过data查询到address. 可见,散列函数的建立直接影响着哈希表的效率.当我们的散列函数建立得足够优时,哈希表在插入和查询上的时间复杂度都能被降

散列表又称为哈希表(Hash Table), 是为了方便查找而生的数据结构.关于散列的表的解释,我想引用维基百科上的解释,如下所示: 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. 散列表的创建就是将Value通过散列函数和处理散列key值冲突的函数来生成一个key, 这个key就是Valu

#include<cstdio> #include<vector> using namespace std; typedef vector<int>::iterator VER; #define MOD 100007 vector<int>v[MOD]; int n,m,t; int main() { scanf("%d%d",&n,&m); for(int i=1;i<=n;++i) { scanf("%

文字描述 哈希表定义 在前面讨论的各种查找算法中,都是建立在“比较”的基础上.记录的关键字和记录在结构中的相对位置不存在确定的关系,查找的效率依赖于查找过程中所进行的比较次数.而理想的情况是希望不经过任何比较,一次存取便能得到所查记录,那就必须在记录的存储位置和关键字之间建立一个确定的对应关系f.查找时,只要根据这个对应关系f找到给定值K的像f(K).若结构中存在关键字和K相等的记录,则必定在f(K)的存储位置上,由此,不需要进行比较就可以直接取得所查记录.在此,这个对应关系f被称为哈希函数.按

  菜鸟nginx源代码剖析数据结构篇(七) 哈希表 ngx_hash_t(下)   Author:Echo Chen(陈斌) Email:chenb19870707@gmail.com Blog:Blog.csdn.net/chen19870707 Date:Nov 3rd, 2014 在前面一篇文章<菜鸟nginx源代码剖析数据结构篇(六) 哈希表 ngx_hash_t(上)> 里介绍了 普通哈希表 和 带有通配符的哈希表 的基本结构和初始化方法,因为篇幅的原因未能解析完结.这篇继续解源代

菜鸟nginx源码剖析数据结构篇(七) 哈希表 ngx_hash_t(下) Author:Echo Chen(陈斌) Email:chenb19870707@gmail.com Blog:Blog.csdn.net/chen19870707 Date:Nov 3rd, 2014 在前面一篇文章<菜鸟nginx源码剖析数据结构篇(六) 哈希表 ngx_hash_t(上)> 里介绍了 普通哈希表 和 带有通配符的哈希表 的基本结构和初始化方法,由于篇幅的原因未能解析完结,这篇继续解源码中剩余的部分

哈希表:散列查找 一.线性查找 我们要通过一个键key来查找相应的值value.有一种最简单的方式,就是将键值对存放在链表里,然后遍历链表来查找是否存在key,存在则更新键对应的值,不存在则将键值对链接到链表上. 这种链表查找,最坏的时间复杂度为:O(n),因为可能遍历到链表最后也没找到. 二.散列查找 有一种算法叫散列查找,也称哈希查找,是一种空间换时间的查找算法,依赖的数据结构称为哈希表或散列表:HashTable. Hash: 翻译为散列,哈希,主要指压缩映射,它将一个比较大的域空间映射到

题目连接:http://codevs.cn/problem/1230/ 说白了就是要我们自己手写一个哈希表的数据结构来实现加入和查找功能.map也能直接过(我第一次写就是用map骗AC的) 提一下个人理解的哈希表的实现(以下说的是线性寻址法).假设有误还请各位大神不吝不吝赐教 用一个数组模拟哈希表,函数f(x)=数字x在哈希表中出现的下标的最小可能值.一般f(x)=x mod t,t就是哈希表的长度 以下就是一个哈希表的演示样例,假设遍历哈希表时指针走出了哈希表的终点.就进入起点又一次遍历 对于

libevent中,需要将大量的监听事件event进行归类存放,比如一个文件描述符fd可能对应多个监听事件,对大量的事件event采用监听的所采用的数据结构是event_io_map,其实现通过哈希表,本文分析这种哈希结构的实现. 既然是哈希结构,从全局上必然一个是键key,一个是value,libevent的哈希结构中,主要实现的是文件描述符fd(key)到该文件描述符fd所关联的事件event(value)之间的映射. 有一点需要说明的是,该哈希结构只在在windows平台下使用,其他如li

目录 1. 哈希表的基本思想 2. 哈希表的相关基本概念 1.概念: 2.哈希表和哈希函数的标准定义: 1)冲突: 2)安全避免冲突的条件: 3)冲突不可能完全避免 4)影响冲突的因素 3. 哈希表的实现方法 4. 哈希表"定址"的方法 1)直接定址法 2)除法取余法 3)数字分析法 4)平方取中法 5)折叠法 5. 哈希表"解决冲突"的方法 1)开放地址法 2)链地址法 6. 哈希表"定址"和"解决冲突"之间的权衡 7. 哈

原文链接:http://www.orlion.ga/241/ 一.哈希表(HashTable) 大部分动态语言的实现中都使用了哈希表,哈希表是一种通过哈希函数,将特定的键映射到特定值得一种数据 结构,它维护键和值之间一一对应关系. 键(key):用于操作数据的标示,例如PHP数组中的索引或者字符串键等等. 槽(slot/bucket):哈希表中用于保存数据的一个单元,也就是数组真正存放的容器. 哈希函数(hash function):将key映射(map)到数据应该存放的slot所在位置的函数.

简单的哈希表实现 简单的哈希表实现 原理 哈希表和节点数据结构的定义 初始化和释放哈希表 哈希散列算法 辅助函数strDup 哈希表的插入和修改 哈希表中查找 哈希表元素的移除 哈希表打印 测试一下 这是一个简单的哈希表的实现,用c语言做的. 原理 先说一下原理. 先是有一个bucket数组,也就是所谓的桶. 哈希表的特点就是数据与其在表中的位置存在相关性,也就是有关系的,通过数据应该可以计算出其位置. 这个哈希表是用于存储一些键值对(key -- value)关系的数据,其key也就是其在表中

首先介绍一下什么是哈希表.同线性表.树一样,哈希表也是一种数据结构,理想情况下可以不需要任何比较,一次存取便能得到所查记录.所以它的优点就是查找特定记录的速度快.因为哈希表是基于数组的,所以创建后就难于扩展,而且不利于遍历数据. 下面是哈希表的C实现: /* 哈希表的C实现 查找使用的方法是“除留余数法”,解决冲突使用的方法是“链地址法”. */ #include<stdio.h> #include<malloc.h> //malloc #include<string.h&g

链式哈希表的接口定义 关于哈希表与链式哈希表的描述可以参阅:http://www.cnblogs.com/idreamo/p/7990860.html 链式哈希表的操作与属性有:初始化.销毁.插入元素.删除元素.查找元素.获取哈希表中无数的个数. chtbl_init int cltbl_init(CHTbl *htbl, int buckts, int (*h)(const void *key), int (*match)(const void *key1,const void *key2),

参考资料 <算法(java)>                           — — Robert Sedgewick, Kevin Wayne <数据结构>                                  — — 严蔚敏   为什么要使用哈希表 查找和插入是查找表的两项基本操作,对于单纯使用链表,数组,或二叉树实现的查找表来说,这两项操作在时间消耗上仍显得比较昂贵. 以查找为例:在数组实现的查找表中,需要用二分等查找方式进行一系列的比较后,才能找到给定的键

查找的效率与比较次数密切相关.基于比较的程序,运算效率是比较低的.比如平时可以通过indexOf查找一个数据.但这是一个基于比较的一个实现.如果是淘宝那样有上亿个商品,那么用indeOf 来查数据就会性能非常差. 对一个在哈希表中的数据的访问过程是迅速有效的,通过散列函数,哈希表中的元素的key经常是唯一的,数据元素将被更快地定位. 最近学习了散列表(哈希表),参考这篇文章https://blog.csdn.net/zouchunlaigo1988/article/details/7163920

目录 概述 哈希函数 冲突解决 初始化 结构体 字面量 运行时 操作 访问 写入 扩容 删除 总结 在上一节中我们介绍了 数组和切片的实现原理,这一节会介绍 Golang 中的另一个集合元素 - 哈希,也就是 Map 的实现原理:哈希表是除了数组之外,最常见的数据结构,几乎所有的语言都会有数组和哈希表这两种集合元素,有的语言将数组实现成列表,有的语言将哈希表称作结构体或者字典,但是它们其实就是两种设计集合元素的思路,数组用于表示一个元素的序列,而哈希表示的是键值对之间映射关系,只是不同语言的叫法

Q: 如何快速地存取员工的信息? A: 假设现在要写一个程序,存取一个公司的员工记录,这个小公司大约有1000个员工,每个员工记录需要1024个字节的存储空间,因此整个数据库的大小约为1MB.一般的计算机内存都可以满足. 为了尽可能地存取每个员工的记录,使用工号从1(公司创业者)到1000(最近雇佣的工人).将工号作为关键字(事实上,用其他作为关键字完全没有必要).即使员工离职不在公司,他们的记录也是要保存在数据库中以供参考,在这种情况下需要使用什么数据结构呢? A: 一种可能使用数组,每个员工

1.哈希表介绍 前面我们已经介绍了许多类型的数据结构.在想要查询容器内特定元素时,有序向量使得我们能使用二分查找法进行精确的查询((O(logN)对数复杂度,很高效). 可人类总是不知满足,依然在寻求一种更高效的特定元素查询的数据结构,哈希表/散列表(hash table)就应运而生啦.哈希表在特定元素的插入,删除和查询时都能够达到O(1)常数的时间复杂度,十分高效. 1.1 哈希算法 哈希算法的定义:把任意长度的输入通过哈希算法转换映射为固定长度的输出,所得到的输出被称为哈希值(hashCod

原理 介绍 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.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. 哈希表hash table(key,value) 的做法其实很简单,就是把Key通过一个固定的算法函数既所谓的哈希函数转换成一个整型数字,然后就将该数字对数组长度进行取余,取余结果就当作数组的下标,将value存储在以该数字为下标的数组空间里. 而当使