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                          

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,

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

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

散列表 / Hash Table 散列表与散列函数 散列表是一种将关键字映射到特定数组位置的一种数据结构,而将关键字映射到0至TableSize-1过程的函数,即为散列函数. Hash Table: [0] -> A [1] -> B [2] -> C [3] -> D [4] -> E 下面以一个简单的散列函数 Hash(Key)=Key mod TableSize为例,完成一个散列表的实现. Note: 为方便起见,这里选用了一个非素数作为TableSize,适宜的Tab

一.前言 本文由jdk1.8源码整理而得,附自制jdk1.8底层数据结构图,并截取部分源码加以说明结构关系. 二.jdk1.8 HashMap底层数据结构图 三.源码 1.散列表(Hash table,也叫哈希表): /** * The table, initialized on first use, and resized as * necessary. When allocated, length is always a power of two. * (We also tolerate l

1. 散列表(即哈希表概念) 散列表是根据元素的关键码值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, 以加快查找速度.这个映射函数 f 叫做散列方法,存放记录的数组叫做散列表. 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,不需要比较便可直接取得所查记录.我们称这 个对应关系 f 为散列方法,按这个思想建立的表则为散列表. 对于不同的关键字,可能得到同一散列地址,即关键码 key1 ≠ key2,而 f(key1) = f(k

集合.字典和散列表都可以存储不重复的值. 在集合中,我们感兴趣的是每个值本身,并把它当作主要元素.在字典和散列表中,我们用 [键,值] 的形式来存储数据. 集合(Set 类):[值,值]对,是一组由无序且唯一(即不能重复)的项组成的. 字典(Map 类):[键,值]对,也称作映射,其中键名是用来查询特定元素的. 散列(HashTable类/HashMap 类):[键,值]对,是Dictionary类的一种散列表实现方式.散列函数的作用是给定一个键值,然后返回值在表中的地址.散列算法的作用是尽可能

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

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

上一篇写了如何实现简单的Map结构,因为东西太少了不让上首页.好吧... 这一篇文章说一下散列表hashMap的实现.那么为什么要使用hashMap?hashMap又有什么优势呢?hashMap是如何检索数据的?我们一点一点的来解答. 在我们学习一门编程语言的时候,最开始学习的部分就是循环遍历.那么为什么要遍历呢?因为我们需要拿到具体的值,数组中我们要遍历数组获取所有的元素才能定位到我们想要的元素.对象也是一样,我们同样要遍历所有的对象元素来获取我们想要的指定的元素.那么无论是array也好,o

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

本章学习使用字典和散列表来存储唯一值(不重复的值)的数据结构. 集合.字典和散列表可以存储不重复的值.在集合中,我们感兴趣的是每个值本身,并把它作为主要元素.而字典和散列表中都是用 [键,值]的形式来存储数据.但是两个数据结构的实现方式略有不同. 第七章 字典和散列表 字典 集合表示一组互不相同的元素(不重复的元素).在字典里,存储的是 [键,值] 对,其中键名是用来查询特定元素的.字典和结合很相似,集合以 [值,值] 的形式存储元素,字典则是以 [键,值]的形式来存储元素.字典也成为映射. 创

散列表,又名哈希表.Hash表.这是一个神奇的数据结构,它的复杂度是常数级别,由于我非常喜欢这个数据结构,在此简单介绍一下. (没有学过Hash表的同学,我推荐一个教程:http://www.cnblogs.com/jiewei915/archive/2010/08/09/1796042.html) 让我们回忆一下之前学过的数据结构,列个表,与Hash表做个比较(表中c表示常数):   插入时间 删除时间 查找时间 编程复杂度 信息剖析度 无序数组 1 N N ☆ ☆ 有序数组 N N logN

在前一篇文章中,我们介绍了如何在JavaScript中实现集合.字典和集合的主要区别就在于,集合中数据是以[值,值]的形式保存的,我们只关心值本身:而在字典和散列表中数据是以[键,值]的形式保存的,键不能重复,我们不仅关心键,也关心键所对应的值. 我们也可以把字典称之为映射表.由于字典和集合很相似,我们可以在前一篇文章中的集合类Set的基础上来实现我们的字典类Dictionary.与Set类相似,ES6的原生Map类已经实现了字典的全部功能,稍后我们会介绍它的用法. 下面是我们的Dictiona

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.散列使用的数据 结构叫做散列表.在散列表上插入.删除和取用数据都非常快. 下面的散列表是基于数组进行设计的,数组的长度是预先设定的,如有需要,可以随时增加.所有元素根据和该元素对应的键,保存在数组的特定位置.使用散列表存储数据时,通过一个散列函数将键映射为一个数字,这个数字的范围是0到散列表的长度. 散列函数会将每个键值映射为一个唯一的数组索引.然而,键的数量是无限的,数组的长度是有限的,一个更现实的目标是让散列 函数尽量将键均匀地

上篇文章的查找是不是有意犹未尽的感觉呢?因为我们是真真正正地接触到了时间复杂度的优化.从线性查找的 O(n) 直接优化到了折半查找的 O(logN) ,绝对是一个质的飞跃.但是,我们的折半查找最核心的一个要求是什么呢?那就是必须是原始数据是要有序的.这可是个麻烦事啊,毕竟如果数据量很庞大的话,排序又会变得很麻烦.不过别着急,今天我们要学习的散列表查找又是另一种形式的查找,它能做到什么程度呢? O(1) ,是的,你没看错,散列表查找在最佳情况下是可以达到这种常数级别的查找效率的,是不是很神奇. 哈

 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