哈希函数对数组长度取余
哈希函数对数组长度取余
哈希函数是一种常用的算法，在计算机科学中被广泛应用。其中，哈希函数对数组长度取余的方法是常见的一种。
哈希函数是将任意长度的输入（又叫做预映射， pre-image），
通过散列算法，变换成固定长度的输出，该输出就是哈希值。哈希函数的目的是为了将数据映射到一个较小的空间中，以方便存储和处理。
当哈希函数被用于哈希表时，它需要将键（key）映射到一个固
定的数组下标（index）。这时，哈希函数通常使用数组长度来取模，以保证映射到的下标不会越界。
比如，假设我们有一个数组，长度为10。我们希望将键值为15
的元素存储到这个数组中。我们可以使用如下的哈希函数：
```
function hash(key) {
return key % 10;
}
```
这个哈希函数将键值对10取余，得到的结果就是这个键对应的
数组下标。对于键值为15的元素，它映射到的下标就是5（15 % 10 = 5）。于是，我们可以将它存储到数组的第5个位置上。
当然，这种方法并不是完美的。如果两个不同的键映射到了同一个下标，就会产生冲突。为了解决冲突，哈希函数还需要使用其他的方法，比如开放定址法、链表法等。但是，将数组长度作为哈希函数
的取余参数是哈希表实现中最基本和常用的方法之一。
总的来说，哈希函数对数组长度取余的方法可以让我们将任意长度的键值映射到一个固定的数组下标。这个方法虽然简单，但是在实际应用中却非常常见。
1.杨弋《Hash在信息学竞赛中的一类应用》
Hash在信息学竞赛中的一类应用 【正文】 Hash表作为一种高效的数据结构，有着广泛的应用。如果Hash函数设计合理，理想情况下每次查询的时间花费仅仅为O(h/r)，即和Hash表容量与剩余容量的比值成正比。只要Hash表容量达到实际使用量的大约1.5倍以上，查询花费的时间基本就可以认为恒为O(1)。 对于一个Hash表，一个好的Hash函数是尤其重要的，因为它能使Hash表保证效率。一个好的Hash函数最显而易见的特征是，能使不相同的东西经过Hash之后只有很小的几率相同。这样能避免过多冲突的产生。 Hash表离不开Hash函数，但是反过来呢？有的时候，Hash函数却是可以离开Hash表的。一个常见的例子就是著名的MD5算法，它是一个Hash函数，但是它的用途往往是对信息进行加密，以验证信息的正确性。换句话说，我们事实上是通过直接比较MD5算出的结果是否相同以推断原文内容是否一致。除了MD5，常用的CRC32校验码和SHA-1算法也是基于类似的想法而产生的。 那么，信息学竞赛中，这样的算法有没有用武之地呢？ 本文要讨论的，就是这一类以判重或判等价为目标的Hash函数。让我们来看看例题1。例题1 多维匹配 题目大意 在一个串中求另一个串第一次出现的位置，很简单，KMP即可。扩展到二维情况，就是求在一个矩阵中求另一个矩阵第一次出现的位置。而如果扩展到k维的情况，又该怎么做呢？待匹配数组X各维的尺寸为N1，N2，…，N k，模式数组Y各维的尺寸为M1，M2，…，M k。记N=N1N2…N k ，M=M1M2…M k 。保证k≤10，N i≥M i，而N和M都不超过500000。 算法分析 本题常见的算法是多维情况的KMP，先算1维时的匹配情况，然后处理2维，3维……直到N维时的情况。时间复杂度为O(k*(N+M))。但是它难以理解和记忆，也不容易在比赛中的短短几个小时完成和写对。 朴素的解法相对易于实现，但是使朴素算法很容易想到，而且针对数据又很容易制作，因此只有在完全没有思路的时候才值得一试。 有没有第三种选择呢？答案是肯定的。朴素的解法相当于枚举了每个起点（起点数量显然不会超过N）并加以判断，然而判断两个子数组是否相同的时间复杂度高达O(M)，这就是导致朴素算法在遇到针对数据的情况下很慢的原因。能不能在比较两个子数组之前先快速地排除一些明显不可能的情况呢？由于很容易构造出仅有一个字符不同的数据，不管采用什
哈希排序
第一部分：Top K 算法详解 问题描述 百度面试题： 搜索引擎会通过日志文件把用户每次检索使用的所有检索串都记录下来，每个查询串的长度为1-255字节。 假设目前有一千万个记录（这些查询串的重复度比较高，虽然总数是1千万，但如果除去重复后，不超过3百万个。一个查询串的重复度越高，说明查询它的用户越多，也就是越热门。），请你统计最热门的10个查询串，要求使用的内存不能超过1G。 必备知识： 什么是哈希表？ 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。 而当使用哈希表进行查询的时候，就是再次使用哈希函数将key转换为对应的数组下标，并定位到该空间获取value，如此一来，就可以充分利用到数组的定位性能进行数据定位（文章第二、三部分，会针对Hash表详细阐述）。 问题解析： 要统计最热门查询，首先就是要统计每个Query出现的次数，然后根据统计结果，找出Top 10。所以我们可以基于这个思路分两步来设计该算法。 即，此问题的解决分为以下俩个步骤： 第一步：Query统计 Query统计有以下俩个方法，可供选择： 1、直接排序法 首先我们最先想到的的算法就是排序了，首先对这个日志里面的所有Query都进行排序，然后再遍历排好序的Query，统计每个Query出现的次数了。 但是题目中有明确要求，那就是内存不能超过1G，一千万条记录，每条记录是225Byte，很显然要占据2.55G内存，这个条件就不满足要求了。 让我们回忆一下数据结构课程上的内容，当数据量比较大而且内存无法装下的时候，我们可以采用外排序的方法来进行排序，这里我们可以采用归并排序，因为归并排序有一个比较好的时间复杂度O(NlgN)。 排完序之后我们再对已经有序的Query文件进行遍历，统计每个Query出现的次数，再次写入文件中。
哈希函数
哈希函数 1 基本原理 我们使用一个下标范围比较大的数组来存储元素。可以设计一个函数（哈希函数，也叫做散列函数），使得每个元素的关键字都与一个函数值（即数组下标）相对应，于是用这个数组单元来存储这个元素；也可以简单的理解为，按照关键字为每一个元素"分类"，然后将这个元素存储在相应"类"所对应的地方。 但是，不能够保证每个元素的关键字与函数值是一一对应的，因此极有可能出现对于不同的元素，却计算出了相同的函数值，这样就产生了"冲突"，换句话说，就是把不同的元素分在了相同的"类"之中。后面我们将看到一种解决"冲突"的简便做法。 总的来说，"直接定址"与"解决冲突"是哈希表的两大特点。 2 函数构造 构造函数的常用方法（下面为了叙述简洁，设h(k) 表示关键字为k 的元素所对应的函数值）： a) 除余法： 选择一个适当的正整数p ，令h(k ) = k mod p 这里，p 如果选取的是比较大的素数，效果比较好。而且此法非常容易实现，因此是最常用的方法。 b) 数字选择法： 如果关键字的位数比较多，超过长整型范围而无法直接运算，可以选择其中数字分布比较均匀的若干位，所组成的新的值作为关键字或者直接作为函数值。 3 冲突处理 线性重新散列技术易于实现且可以较好的达到目的。令数组元素个数为S ，则当h(k) 已经存储了元素的时候，依次探查(h(k)+i) mod S , i=1,2,3…… ，直到找到空的存储单元为止（或者从头到尾扫描一圈仍未发现空单元，这就是哈希表已经满了，发生了错误。当然这是可以通过扩大数组范围避免的）。 4 支持运算 哈希表支持的运算主要有：初始化(makenull)、哈希函数值的运算(h(x))、插入元素(insert)、查找元素(member)。 设插入的元素的关键字为x ，A 为存储的数组。 初始化比较容易，例如 const empty=maxlongint; // 用非常大的整数代表这个位置没有存储元素 p=9997; // 表的大小 procedure makenull; var i:integer; begin for i:=0 to p-1 do A[i]:=empty; End; 哈希函数值的运算根据函数的不同而变化，例如除余法的一个例子： function h(x:longint):Integer; begin
excel 哈希函数
excel 哈希函数 在Excel中，哈希函数是一种将输入值通过一定规则转化为固定 长度输出值的函数。一般来说，哈希函数不可逆，即无法从输出值推 出输入值。哈希函数常用于数据加密、数据校验、数据压缩等领域， 而在Excel中，哈希函数则常用于数据的去重、提取、匹配等处理。 Excel中自带的哈希函数有多种，其中最常用的是MD5、SHA1和SHA256。下面分别介绍这三种哈希函数的基本原理和应用。 MD5（Message Digest Algorithm 5）是一种消息摘要算法，主要 用于验证数据完整性和安全性。MD5计算结果为128位二进制数，对于相同的输入值，其输出值始终相同，可以用于判断数据是否被篡改过。在Excel中，MD5函数的语法为：=MD5(字符串)，其中字符串可以是任何文本值或文本表达式，如A1。 SHA1（Secure Hash Algorithm 1）是一种密码散列函数，与MD5 类似，都是将任意长度的消息转换为固定长度的输出值。SHA1计算结 果为160位二进制数，比MD5更安全。在Excel中，SHA1函数的语法为：=SHA1(字符串)。
SHA256（Secure Hash Algorithm 256）是一种安全散列函数，也 是一种密码哈希函数。SHA256计算结果为256位二进制数，比SHA1更加安全，可用于数据的敏感性加密。在Excel中，SHA256函数语法为：=SHA256(字符串)。 除了这三种哈希函数以外，在Excel中还有一些其他的哈希函数，如CRC32（循环冗余校验码）等。CRC32将输入值处理成32位二进制数，主要用于文件校验和数据传输校验等领域。 在实际应用中，哈希函数有很多用途。比如，在数据去重方面， 可以利用哈希函数快速判断两个字符串是否相同。若两个字符串的哈 希值相等，则它们一定相同；反之，则不一定相同。可采用如下公式 实现去重： =IF(A1<>"",IF(COUNTIF($B$1:$B$10,SHA256(A1))=0,SHA256(A1),"Du plicate"),"")。该公式会先将A1单元格的文本值进行SHA256哈希处理，然后在B列范围内查找是否存在与其哈希值相等的值。如果不存在，则将该值输出到B列相应位置；否则将“Duplicate”输出到该位置。
c语言hash用法
C语言Hash用法 什么是Hash函数 在计算机科学中，Hash函数是一种将数据映射到固定大小值的函数。Hash函数将 输入数据（也称为键）映射到一个较小的固定大小的值（也称为哈希值或散列值）。这个哈希值通常用于快速查找数据结构中的键，例如哈希表。Hash函数的输出被 称为哈希码或散列码。 Hash函数的设计要求是保证输入数据相同，输出的哈希值也相同，而输入数据不同，输出的哈希值也不同。此外，好的Hash函数应该尽量避免碰撞，即不同的输 入数据映射到相同的哈希值。 C语言中的Hash函数 在C语言中，没有内置的Hash函数，但我们可以使用一些常见的算法来实现自己 的Hash函数。以下是一些常用的Hash函数算法： 1. 直接寻址法 直接寻址法是最简单的Hash函数实现方法之一。它将键直接用作哈希值，即哈希 值等于键本身。这种方法适用于键与哈希表大小相等的情况，但在键的范围很大时不太实用。 unsigned int direct_addressing_hash(int key) { return key; } 2. 数字分析法 数字分析法是一种根据键的某些特定数字特征来计算哈希值的方法。例如，如果键是一个电话号码，我们可以用电话号码的前几位数字作为哈希值。 unsigned int digit_analysis_hash(int key) { // 获取键的前几位数字 unsigned int hash = 0; while (key > 0) { hash = key % 10; key /= 10; } return hash; }
3. 除留余数法 除留余数法是一种常用的Hash函数实现方法。它将键除以哈希表的大小，然后取余数作为哈希值。 unsigned int division_remainder_hash(int key, unsigned int table_size) { return key % table_size; } 4. 平方取中法 平方取中法是一种将键的平方值的中间几位作为哈希值的方法。它可以有效地减少碰撞的概率。 unsigned int mid_square_hash(int key) { unsigned int square = key * key; unsigned int hash = 0; // 获取平方值的中间几位 for (int i = 0; i < 8; i++) { square >>= 8; hash = (hash << 8) | (square & 0xFF); } return hash; } 5. 字符串Hash函数 对于字符串，我们可以使用一些特定的算法来计算哈希值。例如，BKDRHash和APHash是两种常用的字符串Hash函数。 unsigned int BKDRHash(const char* str) { unsigned int seed = 131; // 31 131 1313 13131 131313 etc.. unsigned int hash = 0; while (*str) { hash = hash * seed + (*str++); } return hash; } unsigned int APHash(const char* str) { unsigned int hash = 0; int i; for (i = 0; *str; i++) { if ((i & 1) == 0) { hash ^= ((hash << 7) ^ (*str++) ^ (hash >> 3)); } else { hash ^= (~((hash << 11) ^ (*str++) ^ (hash >> 5)));
c语言实现哈希表
c语言实现哈希表 一、什么是哈希表 哈希表（Hash Table）是一种散列表，它通过将键映射到表中的位置来存储键值对。每个位置都可以存储一个或多个键值对，其中每个键是唯一的。哈希表使用哈希函数将键映射到表中的位置，因此可以快速地查找、插入和删除操作。 二、c语言实现哈希表 C语言实现哈希表时，需要在实现之前先考虑几个问题： 1. 如何分配内存：哈希表可以使用动态数组，也可以使用固定大小的数组。 2. 如何设置哈希函数：哈希函数用于将键映射到表中的位置，可以使用简单的函数来实现，也可以使用更复杂的函数来实现。 3. 如何处理冲突：当哈希函数将两个或多个键映射到同一个位置时，就会发生冲突。冲突可以通过开放寻址法或链表法来解决。 以上是实现哈希表之前需要考虑的几个方面，下面我们将介绍如何使用C语言实现哈希表。
1. 使用动态数组分配内存：使用动态数组可以根据需要分配不同大小的内存，避免浪费内存空间。 2. 设置哈希函数：可以使用简单的函数，如取余函数，将键映射到表中的位置。 3. 处理冲突：使用开放寻址法或链表法来处理冲突，开放寻址法可以找到一个空位来存储新的键值对，而链表法可以将新的键值对链接到已有的链表中。 使用C语言实现哈希表时，需要定义一个表示哈希表的结构体，该结构体包含一个指向哈希表数据的指针，一个指向哈希函数的指针，以及一个表示哈希表大小的变量。 定义哈希表结构体后，就可以实现哈希表的具体操作，比如查找、插入、删除等。查找操作使用哈希函数将键映射到表中的位置，然后在该位置查找键值对；插入操作使用哈希函数将键映射到表中的位置，然后插入新的键值对；删除操作使用哈希函数将键映射到表中的位置，然后删除该位置的键值对。 C语言实现哈希表时，还需要考虑哈希表的扩容和缩容操作，当哈希表中元素个数超过表大小的一定比例时，可以将表大小扩大一倍，重新计算每个元素的哈希值，并将元素重新插入哈希表；当哈希表中元素个数小于表大小
哈希函数对数组长度取余
哈希函数对数组长度取余 哈希函数对数组长度取余是一种常见的哈希算法，它可以将任意长度的数据映射到固定长度的数组中。在计算机科学中，哈希函数是一种将任意长度的输入数据映射到固定长度的输出数据的函数。哈希函数的输出通常称为哈希值或摘要。哈希函数对数组长度取余的方法是一种简单而有效的哈希算法，它可以将任意长度的数据映射到固定长度的数组中，从而实现快速的数据查找和存储。 哈希函数对数组长度取余的方法是基于哈希表的实现。哈希表是一种数据结构，它将数据存储在数组中，并使用哈希函数将数据映射到数组中的位置。哈希函数对数组长度取余的方法是一种简单而有效的哈希算法，它可以将任意长度的数据映射到数组中的位置。具体来说，哈希函数对数组长度取余的方法是将数据的哈希值除以数组的长度，然后取余数作为数据在数组中的位置。例如，如果数组的长度为10，数据的哈希值为23，则数据在数组中的位置为23%10=3。 哈希函数对数组长度取余的方法具有以下优点： 1. 简单易实现：哈希函数对数组长度取余的方法是一种简单易实现的哈希算法，只需要进行一次除法和一次取余运算即可。 2. 均匀分布：哈希函数对数组长度取余的方法可以实现均匀分布，即不同的数据可以映射到数组中的不同位置，从而避免了数据冲突
的问题。 3. 快速查找：哈希函数对数组长度取余的方法可以实现快速查找，因为数据的位置可以直接计算出来，不需要进行线性查找。 4. 空间利用率高：哈希函数对数组长度取余的方法可以实现空间利用率高，因为数组的长度可以根据数据的数量进行动态调整，从而避免了空间浪费的问题。 哈希函数对数组长度取余是一种简单而有效的哈希算法，它可以实现快速的数据查找和存储，具有均匀分布、快速查找和空间利用率高等优点。在实际应用中，哈希函数对数组长度取余的方法被广泛应用于各种数据结构和算法中，如哈希表、布隆过滤器、一致性哈希等。
hash取模运算平均分配
hash取模运算平均分配 摘要： 一、前言 二、哈希取模运算介绍 1.哈希取模运算定义 2.哈希取模运算应用场景 三、哈希取模运算原理 1.哈希函数 2.取模运算 3.哈希冲突解决方法 四、哈希取模运算在分布式系统中的应用 1.数据分配 2.负载均衡 3.数据一致性 五、结论 正文： 一、前言 在分布式系统中，数据的存储和处理需要面临许多挑战，其中之一是如何有效地将数据分配到不同的节点。哈希取模运算作为一种常用的数据分配策略，能够帮助分布式系统实现高效的数据存储和管理。本文将详细介绍哈希取模运算的相关知识及其在分布式系统中的应用。
二、哈希取模运算介绍 1.哈希取模运算定义 哈希取模运算，即将哈希函数的结果对取模运算的模数进行取模。通过这种运算方式，我们可以将哈希值映射到一个较小的范围内，从而实现数据的平均分配。 2.哈希取模运算应用场景 哈希取模运算广泛应用于分布式系统的数据分配、负载均衡等领域。例如，在分布式数据库中，哈希取模运算可以帮助我们快速地将数据分配到不同的节点，从而提高系统的存储效率和查询性能。 三、哈希取模运算原理 1.哈希函数 哈希函数是将任意大小的数据映射到某一固定大小的哈希值。常见的哈希函数有MD5、SHA-1、SHA-256等。在分布式系统中，我们通常会选择一种高效且安全的哈希函数来保证数据的正确分配。 2.取模运算 取模运算，也称为模运算，是一种算术运算。它将两个数相除后取余数，常用于整数的除法运算。在哈希取模运算中，我们通常将哈希函数的结果与一个固定的模数进行取模，从而将哈希值映射到一个较小的范围内。 3.哈希冲突解决方法 在分布式系统中，哈希冲突是一个无法避免的问题。为了解决哈希冲突，我们通常采用一些策略，如链地址法、开放寻址法等。这些策略能够有效地降低哈希冲突的概率，从而提高系统的存储效率和查询性能。
c语言hash用法 -回复
c语言hash用法-回复 C语言中的哈希方法及其用法 哈希是一种常用的数据结构，它能够快速地在大量数据中进行查找、插入和删除操作。在C语言中，哈希函数及其用法被广泛地应用于各种应用程序和算法中。本文将一步一步地介绍C语言中哈希的原理及其用法，并且给出一些常见的哈希函数实现。 第一步：什么是哈希函数？ 哈希函数是一种将不同的输入映射为固定大小的输出的函数。它使用哈希算法对输入进行处理，并返回一个唯一的哈希值。这个哈希值通常用于快速地查找数据结构中的元素。 第二步：哈希函数的设计原则 一个好的哈希函数应该具备以下几个特点： 1. 一致性：对于相同的输入，哈希函数应该返回相同的输出。 2. 高效性：计算哈希时需要尽量避免复杂的计算操作，以提高效率。 3. 均匀性：哈希函数应该将输入均匀地映射为输出，避免发生冲突。 4. 扩展性：当数据量增加时，哈希函数应该具备良好的扩展性，避免发生
性能瓶颈。 第三步：哈希函数的实现 在C语言中，可以使用不同的算法来实现哈希函数。下面介绍几种常见的哈希函数实现方法： 1. 直接寻址法 直接寻址法是一种简单的哈希函数实现方法。它直接将关键字作为数组的下标，返回对应的值。这种方法适用于关键字比较小的情况。 2. 取余法 取余法是一种常见的哈希函数实现方法。它通过对关键字进行取余运算，将结果作为哈希值返回。这种方法适用于关键字分布较为均匀的情况。 3. 乘法哈希法 乘法哈希法是一种通过乘法运算实现的哈希函数。它将关键字与一个大的质数相乘，然后取结果的整数部分作为哈希值返回。这种方法适用于关键字分布不均匀的情况。
4. 随机数法 随机数法是一种使用随机数生成器来实现哈希函数的方法。它通过生成一个随机数作为哈希值，将关键字映射到哈希值的范围内。这种方法适用于关键字分布非常不均匀的情况。 第四步：哈希表的应用 在C语言中，哈希函数主要被用于实现哈希表。哈希表是一种以键值对形式存储数据的数据结构，通过哈希函数将键映射为内存地址，然后将值存储在对应的地址中。 哈希表具有快速的查找、插入和删除操作的特点，适用于大量数据的处理。它在各个领域都有广泛的应用，例如数据库、字典、缓存等。 在C语言中，可以使用结构体和数组来实现哈希表。结构体用于存储键和值的对应关系，数组用于实现哈希表的索引。 第五步：哈希冲突的解决方法 在哈希函数中，由于输入的范围远远大于输出的范围，不可避免地会出现
数据结构设计 哈希查找
数据结构设计哈希查找 数据结构设计: 哈希查找 在计算机科学中，数据结构设计是指根据实际应用需求，选择合适的数据结构来存储和组织数据。其中一种重要的数据结构设计是哈希查找，它基于哈希函数将关键字映射到哈希表中的索引位置。本文将逐步介绍哈希查找的原理、实现和优化策略。 1. 哈希查找原理 哈希查找是一种常用的查找算法，其主要思想是通过哈希函数将关键字映射到相应的索引位置，从而快速定位到目标值。具体来说，哈希表是由数组和哈希函数组成的数据结构。 在哈希查找中，首先将关键字通过哈希函数转化为一个固定大小的整数，然后使用该整数作为数组的索引。如果发生哈希冲突，即不同的关键字映射到了同一个索引位置，就使用链表来解决冲突。当需要查找某个关键字时，只需通过哈希函数计算其索引位置，然后在对应的链表上进行线性查找，以确定是否存在该关键字。 2. 哈希函数的选择 哈希函数的选择是哈希查找的关键，它直接影响到哈希表的性能。一个好的哈希函数应该将关键字均匀地分布到哈希表的各个位置，以减小哈希冲
突的概率。 常见的哈希函数有简单余数法、乘法散列法和一致性哈希等。简单余数法是最基本的哈希函数，它将关键字除以哈希表大小，取余数作为索引。乘法散列法将关键字与一个介于0到1之间的常数乘积后取整，将结果作为索引。一致性哈希是应对分布式环境下的哈希查找，其中每个节点都有一个哈希函数，关键字映射到节点的索引位置。 选择合适的哈希函数需要根据实际应用需求和数据分布情况来决定，通常需要通过实验和调优来得到最佳的哈希函数。 3. 哈希冲突解决 哈希冲突是指不同的关键字映射到了同一个索引位置。解决哈希冲突的常见方法有开放定址法和链表法。 开放定址法是指当发生哈希冲突时，通过探测序列中的下一个索引位置来寻找未被占用的位置。其中，线性探测法是最简单的方法，即以固定的步长逐个探测下一个索引位置。二次探测、双重散列等也是常用的探测方法，它们采用不同的步长策略来减少聚集效应。 链表法是指在哈希冲突的位置上使用链表来存储多个关键字。当需要在该位置查找或插入关键字时，遍历链表即可。链表法适用于关键字分布不均
hash区间取值方法
hash区间取值方法 （原创版4篇） 《hash区间取值方法》篇1 在密码学中，哈希函数将任意长度的消息映射为固定长度的哈希值，通常是将哈希值映射到一定范围的整数区间。常见的哈希区间取值方法包括以下几种: 1. 直接取哈希值的某个固定位数，例如取哈希值的前10 位或前20 位等。这种方法简单易实现，但可能会导致哈希值分布不均匀。 2. 使用模运算，将哈希值映射到一定范围的整数区间。例如，使用模1000000007 运算，将哈希值映射到0 到1000000006 的整数区间。 3. 使用线性同余法，将哈希值映射到一定范围的整数区间。例如，使用线性同余法将哈希值映射到0 到1000000006 的整数区间。 4. 使用哈希碰撞算法，将哈希值映射到一定范围的整数区间。例如，使用哈希碰撞算法将哈希值映射到0 到1000000006 的整数区间。 《hash区间取值方法》篇2 在密码学中，哈希函数将任意长度的消息映射为固定长度的哈希值，通常是固定长度的二进制数。哈希函数的设计目的是尽可能地均匀地将消息空间映射到哈希值空间，从而使得哈希冲突的概率尽可能地小。 由于哈希函数的输出是固定长度的二进制数，因此存在可能的哈
希冲突，即不同的消息可能映射到相同的哈希值。为了解决这个问题，可以采用一些方法来区间取值，使得哈希冲突的概率更小。 以下是一些常用的哈希区间取值方法: 1. 线性探测法(Linear Probing):线性探测法是一种简单的区间取 值方法，将哈希表的长度扩展到下一个哈希值的位置，以寻找空位置来插入新的键值对。例如，如果哈希函数将键映射到数组下标为 5 的位置，而该位置已经被占用，那么就继续向下一个数组位置探测，即下标为6 的位置，直到找到一个空位置为止。 2. 二次探测法(Quadratic Probing):二次探测法是一种改进的区 间取值方法，它利用哈希值的二次方来探测下一个位置。例如，如果哈希函数将键映射到数组下标为5 的位置，而该位置已经被占用， 那么就继续向下一个数组位置探测，即下标为11 的位置，因为5 的二次方为25，下一个最接近25 的数是11。 3. 双重哈希法(Double-Hashing):双重哈希法使用两个独立的哈 希函数来计算键的哈希值，从而将键映射到两个不同的位置。例如，可以使用两个不同的哈希函数，将键映射到数组下标为h1 和h2 的位置，以提高哈希表的性能。 《hash区间取值方法》篇3 Hash 区间取值方法是一种在固定范围内随机获取一个值的方法，通常用于确定随机种子或者生成随机数。 以下是几种常见的Hash 区间取值方法: 1. 【线性同余法】(Linear Congruential Method)
c++的hash表使用方法
c++的hash表使用方法 （原创版3篇） 目录（篇1） 1.C++中 Hash 表的定义与初始化 2.Hash 表的插入操作 3.Hash 表的查找操作 4.Hash 表的删除操作 5.示例代码 正文（篇1） C++的 Hash 表是一种基于数组实现的数据结构，通过哈希函数将键映射到数组的一个位置，从而实现快速插入、查找和删除操作。哈希表在编程中应用广泛，例如在字典、集合等数据结构中都有它的身影。接下来，我们将详细介绍 C++中 Hash 表的使用方法。 1.Hash 表的定义与初始化 在 C++中，可以使用数组来定义一个 Hash 表。首先，需要定义一个哈希函数，用于计算数组下标。然后，根据哈希函数计算数组大小，并初始化一个数组。 ```cpp #include
return key % size; } // 初始化 Hash 表 void initHash(int* hashTable, int size) { for (int i = 0; i < size; i++) { hashTable[i] = -1; } } ``` 2.Hash 表的插入操作 插入操作是 Hash 表的核心操作之一。在插入元素时，首先计算元素对应的数组下标，然后判断该位置是否为空。如果为空，则将元素值赋给该位置；如果不为空，说明发生了哈希冲突，需要进行处理。常见的处理方法有开放寻址法和链地址法。 ```cpp // 插入元素 void insertHash(int* hashTable, int size, int key, int value) { int index = hash(key, size); if (hashTable[index] == -1) { hashTable[index] = value; } else { // 哈希冲突处理
hash遍历c语言
hash遍历c语言 以hash遍历c语言为标题，本文将介绍hash遍历在C语言中的应用和实现方法。哈希遍历是一种常用的数据结构和算法，用于快速查找和存储数据。在本文中，我们将首先介绍哈希遍历的基本概念和原理，然后详细讨论C语言中实现哈希遍历的方法和技巧。 一、哈希遍历的基本概念和原理 哈希遍历是一种将数据映射到固定大小的数组中的技术，通过使用哈希函数将数据的关键字转换为数组的索引，从而实现快速的查找和存储。哈希函数是一种将任意长度的输入映射为固定长度输出的算法，它能够将数据均匀地分布到数组中，避免冲突和碰撞。 二、C语言中实现哈希遍历的方法和技巧 1. 定义哈希表结构 在C语言中，我们可以使用结构体来定义哈希表的数据结构。一个基本的哈希表结构包含一个数组和一个哈希函数，数组用于存储数据，哈希函数用于计算数据的索引。 2. 实现哈希函数 哈希函数的选择非常重要，它既要保证映射的均匀性，又要尽量减少冲突和碰撞。常见的哈希函数包括取余法、乘法哈希法、位运算法等。在选择哈希函数时，需要考虑数据的特点和规模，以及哈希表的大小。
3. 处理冲突和碰撞 由于哈希函数的映射并不是完美的，可能会出现冲突和碰撞的情况。冲突指的是两个不同的数据映射到了同一个索引位置，碰撞指的是哈希函数计算得到的索引已经被占用了。为了解决冲突和碰撞，可以使用开放寻址法、链地址法等方法。 4. 插入数据 在向哈希表中插入数据时，首先需要通过哈希函数计算数据的索引。如果该索引位置已经被占用，根据冲突处理的方法选择下一个索引位置，直到找到一个空闲位置。然后将数据插入到该位置。 5. 查找数据 在哈希表中查找数据时，同样需要通过哈希函数计算数据的索引。然后在该索引位置开始遍历，直到找到目标数据或者遍历完整个哈希表。 6. 删除数据 删除数据时，首先需要通过哈希函数计算数据的索引。然后在该索引位置开始遍历，直到找到目标数据或者遍历完整个哈希表。如果找到目标数据，将该位置置为空。 三、总结 哈希遍历是一种常用的数据结构和算法，可以实现快速的查找和存储。在C语言中，我们可以通过定义哈希表结构、实现哈希函数和
Hash底层实现原理
HashMap的底层实现原理 一、HashMap的数据结构 总述： 哈希的出现时因为传统数据结构如线性表（数组，链表等），树中，关键字与其它的存放位置不存在对应的关系。因此在查找关键字的时候需要逐个比对，虽然出现了二分查找等各种提高效率的的查找算法。但是这些并不足够，希望在查询关键字的时候不经过任何比较，一次存取便能得到所查记录。因此，我们必须在关键字和其对应的存储位置间建立对应的关系f。这种对应的关系f被称为哈希函数，按此思想建立的表为哈希表。关键在于哈希函数如何构造。 意思就是：关键字的存储位置是有关键字的内容决定的。 数据结构中有数组和链表来实现对数据的存储，但这两者基本上是两个极端。 数组： 数组存储区间是连续的，占用内存严重，故空间复杂的很大。但数组的二分查找时间复杂度小，为O(1)；数组的特点是：寻址容易，插入和删除困难； 链表： 链表存储区间离散，占用内存比较宽松，故空间复杂度很小，但时间复杂度很大，达O（N）。链表的特点是：寻址困难，插入和删除容易。 哈希表： 那么我们能不能综合两者的特性，做出一种寻址容易，插入删除也容易的数据结构？答案是肯定的，这就是我们要提起的哈希表。哈希表（(Hash table）既满足了数据的查找方便，同时不占用太多的内容空间，使用也十分方便。哈希表有多种不同的实现方法，我接下来解释的是最常用的一种方法——拉链法，我们可以理解为“链表的数组” 一个长度为16的数组中，每个元素存储的是一个链表的头结点。那么这些元素是按照什么样的规则存储到数组中呢。一般情况是通过hash(key)&len-1获得，也就是元素的key的哈希值对数组长度取模得到。 HashMap其实也是一个线性的数组实现的,所以可以理解为其存储数据的容器就是一个线性数组。这可能让我们很不解，一个线性的数组怎么实现按键值对来存取数据呢？这里HashMap有做一些处理。 首先HashMap里面实现一个静态内部类Entry，其重要的属性有key , value, next，从属性key,value我们就能很明显的看出来Entry就是HashMap键值对实现的一个基础bean，我们上面说到HashMap的基础就是一个线性数组，这个数组就是Entry[]，Map里面的内容都保存在Entry[]里面。 Transient Entry[]table; 二、HashMap的存取实现： // 存储时: int hash = key.hashCode(); // 这个hashCode方法这里不详述,只要理解每个key的hash是一个固定的int值 int index = hash % Entry[].length; Entry[index] = value; // 取值时: int hash = key.hashCode(); int index = hash % Entry[].length; return Entry[index];
哈希表是有序还是无序的 哈希表底层的数据结构实现 哈希表的构造算法 哈希表解决冲突的方法
哈希表是有序还是无序的哈希表底层的数据结构实现哈希表的构造算法哈希表解决冲突的方法 1. 引言 1.1 概述 哈希表是一种使用哈希函数和数组来实现的数据结构，具有高效的查找和插入操作的优点。它通过将关键字映射到数组中的位置来实现快速查找。在计算机科学领域中，哈希表被广泛应用于各种场景，如数据库索引、缓存、字典等。 本文将对哈希表的一些重要问题进行讨论和探究，包括哈希表是有序还是无序的问题、哈希表底层的数据结构实现、哈希表的构造算法以及解决冲突的方法。通过深入研究这些问题，我们可以更好地理解和应用哈希表。 1.2 文章结构 本文共分为六个部分，每个部分都涵盖了特定主题： 第一部分为引言部分，介绍了文章的背景、目的以及整体结构。
第二部分将探讨哈希表是有序还是无序的问题。我们首先对哈希表的定义和功能进行概述，然后讨论了哈希表顺序性问题可能存在的原因，并综合相关研究和理论观点进行综述。 第三部分将集中讨论哈希表底层的数据结构实现。我们将介绍使用数组和链表来实现哈希表底层数据结构的方法，并讨论其他可能用于哈希表底层的数据结构。 第四部分将详细介绍哈希表的构造算法。我们将比较常见的哈希函数算法及其特点，然后综述和分析不同碰撞处理算法，并探讨构造算法在不同应用场景中的优化方法。 第五部分将重点解决哈希表冲突的方法。我们将介绍开放地址法（如线性探测、二次探测等）以及链地址法和拉链法，并讨论其他可能的冲突解决方法。 最后一部分为结论部分，对哈希表的优缺点进行总结，并对哈希表有序性问题、底层数据结构实现、构造算法和冲突解决方法进行总结与展望。 1.3 目的 本文旨在通过对哈希表有序性问题、底层数据结构实现、构造算法和冲突解决方法等方面进行深入研究，以期能够更加全面地理解和应用哈希表。通过本文的阐述，读者将能够了解到不同问题背后所涉及到的相关理论和算法，并能够在实践
第七章-哈希表
哈希表又称散列表,实际上就是一个数组。 哈希函数是一个用来求存储在哈希的关键字在哈希表的地址下标的函数. 比如一个哈希表int hashtable[5]; 现在有下面4个数要存入到哈希表中: （3，15，22，24） 给定一个哈希函数: H(k)=k % 5 最终数据存储如下图： 理想情况下，哈希函数在关键字和地址之间建立了一个一一对应关系，从而使得查找只需一次计算即可完成。由于关键字值的某种随机性，使得这种一一对应关系难以发现或构造。因而可能会出现不同的关键字对应一个存储地址。即k1≠k2，但H(k1)=H(k2)，这种现象称为冲突。 把这种具有不同关键字值而具有相同哈希地址的对象称“同义词”。 在大多数情况下，冲突是不能完全避免的。这是因为所有可能的关键字的集合可能比较大，而对应的地址数则可能比较少。 对于哈希技术，主要研究两个问题： （1）如何设计哈希函数以使冲突尽可能少地发生。 （2）发生冲突后如何解决。 哈希函数的构造方法: 构造好的哈希函数的方法，应能使冲突尽可能地少，因而应具有较好的随机性。这样可使一组关键字的散列地址均匀地分布在整个地址空间。根据关键字的结构和分布的不同，可构造出许多不同的哈希函数。 1．直接定址法 直接定址法是以关键字k本身或关键字加上某个数值常量c作为哈希地址的方法。该哈希函数H(k)为： H(k)=k+c (c≥0) 这种哈希函数计算简单，并且不可能有冲突发生。当关键字的分布基本连续时，可使用直接定址法的哈希函数。否则，若关键字分布不连续将造成内存单元的大量浪费。 2．除留余数法(注意：这种方法常用) 取关键字k除以哈希表长度m所得余数作为哈希函数地址的方法。即：