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数据结构与算法----散列/哈希

时间:2020-02-20 00:17:44      阅读:223      评论:0      收藏:0      [点我收藏+]

标签:hashtable   空间   因子   src   add   时间   width   映射   聚集   

1. 简介

  散列表的实现叫散列hashing,散列用于以常数平均时间执行 插入、删除、查找,不支持排序、findMin、findMax。

  查找关键字不需要 比较

  在一个记录的存储位置和它的关键字之间建立映射关系:key--f(key)   这个关系就是散列函数/哈希函数。将一些记录存储在一块 连续 的存储空间,这块空间就是散列表/哈希表。

 

  与线性表、树、图比较:

    数据元素之间没有什么逻辑关系,也不能用连线图表示出来。

 

  问题:

    关键字不同,但通过散列函数计算的结果相同,即出现了冲突 collision,这两个关键字就是这个散列函数的同义词 synonym

 

2. 散列函数

  2.1 设计原则

  计算简单

  散列地址分布均匀

 

  2.2 

  计算散列地址所需时间

  关键字长度

  散列表大小

  关键字分布情况

  记录查找的频率

 

  2.3 常用方法

(1)直接定址

  线性函数:f(key) = a*key + b (a、b为常数)

  特点:简单、均匀

  适合:要实现知道关键字的分布情况,适合表较小且连续的情况

 

(2)数字分析

  根据关键字特点,抽取关键字的一部分来计算散列存储位置

  适合:关键字位数比较大,事先知道关键字的分布且关键字的若干位分布均匀

 

(3)平方取中

  关键字平方,再取中间的几位

  适合:不知道关键字的分布,而位数不大的情况

 

(4)折叠法

  将关键字从左到右分割成位数相等的几部分,再将这几部分叠加求和,并按散列表表长取后几位作为散列地址

  例:散列表长3位,关键字9876543210

    将关键字分成四组,叠加求和987+654+321+0=1962   取后3位 962 作为散列地址

    不够均匀的话,可折叠某几个数再叠加:789+654+123+0=1566 取566作为散列地址

 

  适合:不知道关键字的分布,位数较多

 

(5)除留余数法

  已知散列表长为m, f(key) = key mod p (p≤m)

  也可以先对key折叠、平方取中等之后再除留余数

  p的选择:小于等于表长的最小质数不包含小于20质因子的合数

 

(6)随机数法

  f(key) = random(key) 

  适合关键字长度不等的情况

  关键字是字符串时:转化为数字,如ASCII码、Unicode码

 

3. 处理散列冲突

(1)开放定址法/线性探测法

  当发生了冲突的时候就去寻找下一个空的散列地址,只要散列表够大,总能找到空的散列地址。

    fi(key) = (f(key) + di) mod m     (di=1,2...m-1)

  问题:key2因为与key1冲突,找到空的散列地址存储数据,但是key3本来和key2不是同义词,key3的位置却被key2占了,所以又需要为key3再找位置,甚至可能导致冲突不断出现。即出来了堆积。

  不足:当前散列函数只能在冲突发生时往下一个地址寻址,不能往前,因此可让 d为负值,并且让步进的间隔大点,不让关键字聚集在某一块区域。

  改进:二次探测法

    fi(key) = (f(key) + di) mod m   (di=12,-12,22,-22...q2,-q2   q≤m/2)

    

  另一种:di用随机函数计算得到------随机探测法

  

  特点:在散列表未满时,总能找到不发生冲突的地址

 

(2)再散列函数法

  当发生冲突时,就换一个散列函数计算

 

(3)链地址法

  发生冲突时,不换地方存储,而是在原地址用链表存储。即将所有关键字为同义词的记录存储在一个链表中。

                       技术图片

 

 

(4)公共溢出区法

  为所有冲突的关键字建立一个公共的溢出区存放。

                技术图片

 

 

4. 装填因子α

  α=填入表中的记录个数/散列表长度

  装填因子越大,产生冲突的可能性就越大。

 

  不产生冲突时,查找的时间复杂度为O(1)

 

5. 散列表的简单实现

  《大话数据结构》里面的代码

#define HASHSIZE 12
typedef struct {
    int *elem;
    int count; //当前数据元素个数
}MyHashTable;

 

  初始化:

bool initHashTable(MyHashTable *h)
{
    h->count = 0;
    h->elem = (int *)malloc(HASHSIZE*sizeof(int));
    for(int i=0;i<HASHSIZE;i++) {
        h->elem[i] = -32768;
    }
    return true;
}

 

  散列函数:

static int MyHash(int key)
{
    return key % HASHSIZE;
}

 

  插入元素:

void insertHash(MyHashTable *h,int key)
{
    int addr = MyHash(key);  //求得散列地址
    while(h->elem[addr] != -32768) {
        addr = (addr+1) % HASHSIZE; //开放定址法的线性探测
    }
    h->elem[addr] = key;
    (h->count)++;
}

 

  查找:

int searchHash(MyHashTable h,int key,int *addr)
{
    *addr = MyHash(key);
    while(h.elem[*addr] != key) {   //当找到了这个key则退出循环
        *addr = (*addr + 1) % HASHSIZE;
        if(*addr == MyHash(key)) {
            //循环到了原来的地方  说明整个表里没有这个key
            return -1;
        }
    }
    return *addr;
}

 

数据结构与算法----散列/哈希

标签:hashtable   空间   因子   src   add   时间   width   映射   聚集   

原文地址:https://www.cnblogs.com/taoXiang/p/12329491.html

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