题目: 已知关键字序列为{30,25,72,38,8,17,59},设散列表表长为15.散列函数是H(key)=key MOD 13,处理冲突的方法为二次探测法Hi= ( H(key) + di )mod 15 ( di=12,-12,22,-22,… ),请写出构造散列表的详细计算过程,填写散列表,并计算在等概率的情况下查找成功和失败时的平均查找长度ASL. 地址 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 关键字                          

1 序 在很多应用中,都要用到一种动态集合结构,它仅支持INSERT.SEARCH以及DELETE三种字典操作.例如计算机程序设计语言的编译程序需要维护一个符号表,其中元素的关键字为任意字符串,与语言中的标识符相对应.实现字典的一种有效数据结构为散列表. 散列表是普通数组的推广,因为可以对数组进行直接寻址,故可以在O(1)的时间内访问数组的任意元素.对于散列表,最坏情况下查找一个元素的时间与在链表中查找的时间相同,为O(n),但是在实践中,散列表的效率通常是很高的,在一些合理的假设下,散列表中查

一.字典 在之前课里,如果我们要实现插入,删除和查找,使用树结构,最好的时间复杂度是AVL下的Ο(log2n),使用线性结构,最好的复杂度为基数排序Ο(n).但如果使用字典数据类型去做,时间复杂度可为Ο(1).下面是对字典和Python中字典的相关内容: 字典本质上就是一个直接可接入的表,每个键内可存放一个数列的items.但因此也有坏处: 键不一定为非负整数: 消耗大量内存空间. 为了解决这两个问题,散列表被提出来了. 二.散列表 首先我们看下散列表是怎么解决字典第一个问题:键不一定为非负整数

转载自: 白话算法(6) 散列表(Hash Table) 从理论到实用(下) [澈丹,我想要个钻戒.][小北,等等吧,等我再修行两年,你把我烧了,舍利子比钻戒值钱.] ——自扯自蛋 无论开发一个程序还是谈一场恋爱,都差不多要经历这么4个阶段: 1)从零开始.没有束缚的轻松感.似乎拥有无限的可能性,也有相当多的不确定,兴奋.紧张和恐惧. 2)从无到有.无从下手的感觉.一步一坎,进展缓慢.走弯路,犯错,投入很多产出很少.目标和现实之间产生强大的张力.疑惑.挫败.焦急和不甘心. 3)渐入佳境.快速成长

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

1. 引言 许多应用都需要动态集合结构,它至少需要支持Insert,search和delete字典操作.散列表(hash table)是实现字典操作的一种有效的数据结构. 2. 直接寻址表 在介绍散列表之前,我们先介绍直接寻址表. 当关键字的全域U(关键字的范围)比较小时,直接寻址是一种简单而有效的技术.我们假设某应用要用到一个动态集合,其中每个元素的关键字都是取自于全域U={0,1,…,m-1},其中m不是一个很大的数.另外,假设每个元素的关键字都不同. 为表示动态集合,我们用一个数组,或称为

最近都在研究数据结构,关于hashtable,或者叫做散列表,过去一直不了解是什么东西,现在终于明白了. 所谓hashtable,就是某组key,通过某个关系(函数),得到一个与之对应的映射值(在计算机中一般是地址),而且这组映射值最好是连续的,并且是有限的,将key和value写成表的形式,就是hashtable.特别,在此需要注意的是,每个key只能对应一个value,但是可以有多个key,对应同一个值,当多个key对应同一个值的时候,这个时候叫做冲突(collision),这两个key叫做

转载自:白话算法(6) 散列表(Hash Table)从理论到实用(中) 不用链接法,还有别的方法能处理碰撞吗?扪心自问,我不敢问这个问题.链接法如此的自然.直接,以至于我不敢相信还有别的(甚至是更好的)方法.推动科技进步的人,永远是那些敢于问出比外行更天真.更外行的问题,并且善于运用丰富的想象力找到新的可能性,而且有能力运用科学的方法实践的人. 如果可以不用链表,把节省下来的链表的指针所占用的空间用作空槽,就可以减少碰撞的机会,提高查找速度. 使用开放寻址法处理碰撞 不用额外的链表,以及任何其

散列 散列又叫hash.是通过关键字把数据映射到指定位置的一种数据结构.理想的散列表,是一个包含关键字的固定大小的数组 哈希表存储的是键值对,其查找的时间复杂度与元素数量多少无关,哈希表在查找元素时是通过计算哈希码值来定位元素的位置从而直接访问元素的,因此,哈希表查找的时间复杂度为O(1). 散列函数 hash(key) 通过一个散列的函数,将关键字进行计算,将计算的结果存到表里.如果关键字是一个整数,那么只要mod表长.如果关键字是一个字符串.通常的做法是将字符串转成ascii.然后再通过ha

1.序 该篇分别讲了散列表的引出.散列函数的设计.处理冲突的方法.并给出一段简单的示例代码. 2.散列表的引出 给定一个关键字集合U={0,1......m-1},总共有不大于m个元素.如果m不是很大,我们可以定义一个数组T[0...(m-1)],把U映射到数组T上,每个位置对应U中的一个关键字,若U中没有关键字为k的元素,则T[k]=NULL.我们称T为直接寻址表,不管是插入.删除.查找,只需o(1)的时间.但是注意前提,当"m不是很大的时候".显然这个前提限制性很大,m很大时,必然

本文根据<大话数据结构>一书,实现了Java版的一个简单的散列表(哈希表). 基本概念 对关键字key,将其值存放在f(key)的存储位置上.由此,在查找时不需比较,只需计算出f(key)便可直接取得所查记录.这个函数 f() 就叫做散列函数,按这个思想建立的表称为散列表. 散列技术即是一种存储方法,又是一种查找方法: 存储过程:根据关键字key,算出f(key),将记录存放在f(key)的位置上: 查找过程:根据关键字key,算出f(key),该位置上的值即为要找的记录. 散列函数的构造方法

哈希表       散列表(Hash table,也叫哈希表),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.       给定表M,存在函数f(key),对任意给定的关键字值key,代入函数后若能得到包含该关键字的记录在表中的地址,则称表M为哈希(Hash)表,函数f(key)为哈希(Hash) 函数. 中文名 哈希表 外文名 Hash table 别 

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.具体的介绍网上有很详细的描述,如闲聊哈希表 ,这里就不再累述了: 哈希表在像Java.C#等语言中是与生俱来的.可是在C的世界中,似乎只有自己动手,丰衣足食:在网上google了一把,大致有几个版本,我会一一来分析对比: 首先先来交代一下哈希表实现中需要注意的一些概念: (主要参考:这里) 1.哈希函数 也叫散列函数,

不用链接法,还有别的方法能处理碰撞吗?扪心自问,我不敢问这个问题.链接法如此的自然.直接,以至于我不敢相信还有别的(甚至是更好的)方法.推动科技进步的人,永远是那些敢于问出比外行更天真.更外行的问题,并且善于运用丰富的想象力找到新的可能性,而且有能力运用科学的方法实践的人. 如果可以不用链表,把节省下来的链表的指针所占用的空间用作空槽,就可以减少碰撞的机会,提高查找速度. 使用开放寻址法处理碰撞 不用额外的链表,以及任何其它额外的数据结构,就只用一个数组,在发生碰撞的时候怎么办呢?答案只能是,再

一.散列表查找的基础知识 1.散列表查找的定义 散列技术是在记录的存储位置和它的关键字之间建立一个确定的对应关系f,使得每个关键字key对应一个存储位置f(key).查找时,根据这个确定的对应关系找到给定值key的映射f(key),若查找集合中存在这个记录,则必定存在在f(key)的位置上. 把对应关系f称为散列函数,又称为哈希(Hash)函数,采用散列技术将记录存储在一块连续的存储空间中,这块连续存储空间称为散列表或哈希表(Hash Table).关键字对应的记录存储位置称为散列地址. 2.散

引文 hello,今天写的数据结构是散列表(hash表),也算是一种基础数据结构了吧.学过计算机的人大概都能说出来这是个以空间换时间的东西,那么具体怎么实现的是今天要讨论的问题. 为什么需要它?主要还是人们希望能完成O(1)时间复杂度的查询,之前我们学习的最优秀的数据结构AVL树也是O(lg n)量级的.很多人想到了数组这种数据结构,数组可以随机访问,在知道索引的情况下,可以O(1)时间访问之.最初的思想是将关键字的值作为索引,在对应的位置上存储数字,以1.3.5.8为例,建立一个8个长度的数组

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

转载自:白话算法(6) 散列表(Hash Table)从理论到实用(上) 处理实际问题的一般数学方法是,首先提炼出问题的本质元素,然后把它看作一个比现实无限宽广的可能性系统,这个系统中的实质关系可以通过一般化的推理来论证理解,并可归纳成一般公式,而这个一般公式适用于任何特殊情况. ——R.A. Fisher 在一个解决方案的复杂性之中,理论或者概念的部分通常只占有限的一小部分.理论无法做实际的工作——否则它也不成其为理论了.从理论到实用,需要经过一系列的发明.从实用到更加实用.更加通用,往往需要

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

我们知道,由于二叉树的特性(完美情况下每次比较可以排除一半数据),对其进行查找算是比较快的了,时间复杂度为O(logN).但是,是否存在支持时间复杂度为常数级别的查找的数据结构呢?答案是存在,那就是散列表(hash table,又叫哈希表).散列表可以支持O(1)的插入,理想情况下可以支持O(1)的查找与删除. 散列表的基本思想很简单: 1.设计一个散列函数,其输入为数据的关键字,输出为散列值n(正整数),不同数据关键字必得出不同散列值n(即要求散列函数符合单射条件) 2.创建一个数组HashT