散列表的线性探测法 java实现

2024-09-04

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++)

PAT-1078 Hashing （散列表二次探测法）

1078. Hashing The task of this problem is simple: insert a sequence of distinct positive integers into a hash table, and output the positions of the input numbers. The hash function is defined to be "H(key) = key % TSize" where TSize is the maxi

Java数据结构与算法解析(十二)——散列表

散列表概述散列表就是一种以键-值(key-indexed) 存储数据的结构,我们只要输入待查找的值即key,即可查找到其对应的值. 散列表的思路很简单,如果所有的键都是整数,那么就可以使用一个简单的无序数组来实现:将键作为索引,值即为其对应的值,这样就可以快速访问任意键的值.这是对于简单的键的情况,我们将其扩展到可以处理更加复杂的类型的键. 散列的查找算法有两个步骤: 1.使用散列函数将被查找的键转换为数组的索引.在理想的情况下,不同的键会被转换为不同的索引值,但是在有些情况下我们需要处理多

【Java】大话数据结构(13) 查找算法(4) （散列表（哈希表））

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

数据结构---散列表查找(哈希表)概述和简单实现(Java)

散列表查找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,是的每个关键字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的key的对应f(key). 我们把这种对应关系f称为散列函数,又称哈希(Hash)函数,按这个思想,采用散列技术将记录存储在一块连续的存储空间中,这块连续存储空间成为散列表或哈希表.关键字对应的记录存储位置我们成为散列地址. 查找时的步骤: 在存储时,通过散列函数计算记录的散列地址,并按散列地址存储该记录. 当查找记录时,

Java 集合散列表hash table

Java 集合散列表hash table @author ixenos 摘要:hash table用链表数组实现.解决散列表的冲突:开放地址法和链地址法(冲突链表方式) hash table 是一种数据结构 hash table 为每个对象计算一个整数,该整数被称为散列码 hash code hash code 是由对象的实例域产生的一个整数,具有不同的数据域的对象将产生不同的hash code 如果自定义类,就要负责实现这个类的hashCode方法,注意要与equals方法兼容,即如果a

Java数据结构和算法（一）散列表

Java数据结构和算法(一)散列表数据结构与算法目录(https://www.cnblogs.com/binarylei/p/10115867.html) 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. 数组的特点是:寻址容易,插入和删除困难: 链表的特点是:寻址困难,插入和删除容易. 散列表的特点是:结

PTA 7-42 整型关键字的散列映射（手写哈希表的线性探测法）

本题考点: 整型哈希表的线性探测法给定一系列整型关键字和素数P,用除留余数法定义的散列函数将关键字映射到长度为P的散列表中.用线性探测法解决冲突. 输入格式: 输入第一行首先给出两个正整数N(≤1000)和P(≥N的最小素数),分别为待插入的关键字总数.以及散列表的长度.第二行给出N个整型关键字.数字间以空格分隔. 输出格式: 在一行内输出每个整型关键字在散列表中的位置.数字间以空格分隔,但行末尾不得有多余空格. 输入样例: 4 5 24 15 61 88 输出样例: 4 0 1 3 这道题考

Java学习笔记（二十）——Java 散列表_算法内容

[前面的话] 周末,本来打算找人去玩,结果没找到,所以我只好有学习了. 为什么会学习散列表,因为要使用HashMap?因为在做项目的时候,在服务器和客户端需要传输DTO,而传输的属性是动态增加的,所以需要HashMap动态的添加一些属性到DTO类中去,所以学习一下. [定义] Hash表:是根据关键字而直接进行访问的数据结构,也就是说,散列表建立了关键字和存储地址之间的一种直接映射关系. 散列函数:一个把查找表中的关键字映射成该关键字对应的地址的函数,记为Hash(key)

java资料——哈希表（散列表）（转）

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

散列表Java实现

package 散列表; import java.util.Scanner; public class HashSearch { public static int data[] = {69,65,90,37,92,6,28,54}; public static int hash[] = new int[13]; //将关键字插入到散列表中 public static void insertHash(int hash[],int m,int data){ int i = 0; i = data%

JavaScript数据结构-12.散列碰撞（线性探测法）

<!DOCTYPE html> <html> <head> <meta charset="UTF-8"> <title>线性探测法处理碰撞的散列</title> </head> <body> <p>线性探测法隶属于开放寻址散列.当发生碰撞时,检查散列中的下一个位置是否为空.如果为空就将数据存入该位置,不为空继续查下去.</p> <p>如果数组的大小是待存储

散列表和JAVA中的hash

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

线性表 & 散列表

线性表: 数据排成一条线一样的机构,每个线性表上的数据最多只有前后两个方向, 包括数组,链表,队列,栈. 非线性表 : 数据之间并不是简单的前后关系,有二叉树.图等. 散列表(基于数组支持按照下标访问数据的特性,是数组的一种扩展) 通过散列函数把元素的键值映射为下标,然后将数据存储在数组中对应下标的位置. 当按照键值查询元素时时,用同样的散列函数,将键值转化数组下表,从对应的数组下表的位置取数据. 散列表源于数组,他借助散列函数对数组这种数据结构进行扩展,利用的是数组支持按照下标随机

Java HashMap源码分析（含散列表、红黑树、扰动函数等重点问题分析）

写在最前面这个项目是从20年末就立好的 flag,经过几年的学习,回过头再去看很多知识点又有新的理解.所以趁着找实习的准备,结合以前的学习储备,创建一个主要针对应届生和初学者的 Java 开源知识项目,专注 Java 后端面试题 + 解析 + 重点知识详解 + 精选文章的开源项目,希望它能伴随你我一直进步! 说明:此项目内容参考了诸多博主(已注明出处),资料,N本书籍,以及结合自己理解,重新绘图,重新组织语言等等所制.个人之力绵薄,或有不足之处,在所难免,但更新/完善会一直进行.大家的每一个

数据结构（四十二）散列表查找（Hash Table）

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

Python 散列表查询_进入<哈希函数>为结界的世界

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

&11，散列表

#1,是什么? 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. #2,散列函数一般的线性表,树中,记录在结构中的相对位置是随机的

Python数据结构——散列表

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

散列表的实现 -- 数据结构与算法的javascript描述第八章

散列表(哈希表散列是一种常用的数据存储技术,散列后的数据可以快速地插入或取用. 散列表需要一个散列值(key)来存储指定数据,取数据也是依靠此. 散列值可以依靠计算数据的 ASCII码来获得,但是这会有一个问题,若干数据的散列值可能会相同,这样存储就会发生碰撞. 方案: 开链法, 对Hash表中每个Hash值建立一个冲突表,即将冲突的几个记录以表的形式存储在其中开放寻址散列,当发生碰撞时,线性探测法检查散列表中的下一个位置是否为空.如果为空,就将数据存入该位置:如果不为空,则继续检查下一个位

散列表的线性探测法 java实现

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