数据结构哈希查找源代码

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c语言开源hash项目——uthash

c语言开源hash项目——uthash
uthash对字符指针和字符数组8插入的函数是不一样的查找的函数是一致的9对所有的类型删除的操作101112includegtestgtesth13includeiostream14usingnamespacestd
c语言开源 hash项目 ——uthash
1 //------------------------------------------
2 // c语言 开源hash项目 —— uthash
3 //
4 //
5 //eg: 对 字符串进行查找和删除 字符指针
6 //
7 // warning: uthash 对 字符指针和字符数组,
8 //
插入的函数是不一样的,查找的函数是一致的
9 //
对所有的类型,删除的操作
10 //-------------------------------------------
21 UT_hash_handle hh;
22 }uthash_int;
23
24 // 查找
25 uthash_int *find_uthash_int(uthash_int *g_users, int ikey)
26 {
27 uthash_int *s = NULL;
28 HASH_FIND_INT(g_users, &ikey, s);
11
12 #include "gtest/gtest.h"
13 #include <iostream>
14 using namespace std;
15
16 #include"uthash/uthash.h"
17
18 typedef struct {

数据结构与算法实验源代码(2023最新版)

数据结构与算法实验源代码(2023最新版)

数据结构与算法实验源代码本文档为数据结构与算法实验源代码的范本,旨在帮助读者深入理解和实践数据结构和算法的相关知识。

下文将详细介绍各个章节的内容。

⒈引言- 简要介绍数据结构与算法的重要性和应用场景。

- 说明本文档的结构和目的。

⒉数据结构概述- 介绍数据结构的基本概念和分类。

- 详细介绍各种常见数据结构,如数组、链表、栈、队列、树等。

- 提供每种数据结构的定义、操作和应用示例。

⒊算法基础- 介绍算法的基本思想和特性。

- 详细讲解常见的算法设计方法,如递归、分治、贪心、动态规划等。

- 提供每种算法的原理、示例和分析。

⒋排序算法- 介绍各种排序算法的原理和实现方式。

- 包括冒泡排序、选择排序、插入排序、归并排序、快速排序等。

- 提供每种排序算法的时间复杂度和空间复杂度分析。

⒌查找算法- 介绍常用的查找算法,如顺序查找、二分查找、哈希查找等。

- 提供每种查找算法的原理和实现方式。

- 分析每种查找算法的时间复杂度和空间复杂度。

⒍图算法- 介绍图的基本概念和表示方法。

- 详细讲解图的遍历算法,如深度优先搜索和广度优先搜索。

- 介绍最短路径算法,如Dijkstra算法和Floyd-Warshall算法。

- 提供每种图算法的实现示例和应用场景。

⒎高级数据结构与算法- 介绍高级数据结构,如堆、红黑树、AVL树等。

- 详细讲解高级算法,如动态规划、并查集等。

- 提供每种高级数据结构和算法的原理、实现方式和应用示例。

⒏结语- 对数据结构与算法的重要性进行总结。

- 强调学习和实践的重要性。

本文档涉及附件:⒈源代码示例附件,包含了本文中提到的各种数据结构和算法的实现代码。

法律名词及注释:⒈数据结构:指一组数据的存储结构和相应的操作。

⒉算法:指解决特定问题的一系列有序步骤或规则。

⒊时间复杂度:用来度量算法执行时间随输入规模增长时的增长率。

⒋空间复杂度:用来度量算法执行过程中所需存储空间随输入规模增长时的增长率。

SHA1算法源代码

SHA1算法源代码

SHA1算法源代码SHA-1(Secure Hash Algorithm 1)是一种常见的哈希算法,用于生成哈希值,常用于密码学和安全领域。

下面是SHA-1算法的详细源代码:```pythonimport struct#初始化常数h1=0xEFCDAB89h2=0x98BADCFEh4=0xC3D2E1F0def sha1(message):"""输入:字符串message输出:字符串的SHA-1哈希值"""#补位original_length = len(message) * 8message += b'\x80'while (len(message) + 8) % 64 != 0:message += b'\x00'message += struct.pack('>Q', original_length)#分组blocks = []for i in range(0, len(message), 64):block = message[i:i+64]blocks.append(block)#处理每个分组for block in blocks:w = list(struct.unpack('>16I', block))#扩展消息for i in range(16, 80):w.append(left_rotate((w[i-3] ^ w[i-8] ^ w[i-14] ^ w[i-16]), 1))#初始化哈希值a=h0b=h1c=h2d=h3e=h4#执行80轮循环for i in range(0, 80):if 0 <= i < 20:f=(b&c),((~b)&d)elif 20 <= i < 40:f=b^c^dk=0x6ED9EBA1elif 40 <= i < 60:f=(b&c),(b&d),(c&d)k=0x8F1BBCDCelse:f=b^c^dk=0xCA62C1D6temp = (left_rotate(a, 5) + f + e + k + w[i]) & 0xffffffff e=dd=cc = left_rotate(b, 30)b=aa = temp#更新哈希值h0 = (h0 + a) & 0xffffffffh1 = (h1 + b) & 0xffffffffh2 = (h2 + c) & 0xffffffffh3 = (h3 + d) & 0xffffffffh4 = (h4 + e) & 0xffffffff#输出哈希值digest = struct.pack('>5I', h0, h1, h2, h3, h4)return digest.hexdef left_rotate(n, b):"""左旋转n"""return ((n << b) , (n >> (32 - b))) & 0xffffffff```上面的代码实现了SHA-1算法的核心部分。

c实现的hash表-概述说明以及解释

c实现的hash表-概述说明以及解释

c实现的hash表-概述说明以及解释1.引言1.1 概述在计算机科学中,哈希表(Hash Table),又被称为散列表,是一种常用的数据结构。

它能够以常数时间复杂度(O(1))来实现插入、删除和查找等操作,因此具有高效的特性。

哈希表通过哈希函数将键(key)映射到一个固定大小的数组(通常称为哈希表)。

通过这种映射关系,我们可以在数组中快速访问到对应的值(value)。

常见的应用场景包括缓存系统、数据库索引、编译器符号表等。

相对于其他数据结构,哈希表具有以下优点:1. 高效的插入、删除和查找操作:哈希表在插入、删除和查找数据时以常数时间复杂度进行操作,无论数据量大小,都能快速地完成操作。

2. 高效的存储和检索:通过哈希函数的映射关系,哈希表能够将键值对存储在数组中,可以通过键快速地找到对应的值。

3. 空间效率高:哈希表通过哈希函数将键映射到数组下标,能够充分利用存储空间,避免冗余的存储。

然而,哈希表也存在一些局限性:1. 冲突问题:由于哈希函数的映射关系是将多个键映射到同一个数组下标上,可能会导致冲突。

解决冲突问题的常见方法包括链地址法(Chaining)和开放定址法(Open Addressing)等。

2. 内存消耗:由于哈希表需要维护额外的空间来存储映射关系,所以相比于其他数据结构来说,可能会占用较多的内存。

本篇长文将重点介绍C语言实现哈希表的方法。

我们将首先讨论哈希表的定义和实现原理,然后详细介绍在C语言中如何实现一个高效的哈希表。

最后,我们将总结哈希表的优势,对比其他数据结构,并展望哈希表在未来的发展前景。

通过本文的学习,读者将能够深入理解哈希表的底层实现原理,并学会如何在C语言中利用哈希表解决实际问题。

1.2 文章结构本文将围绕C语言实现的hash表展开讨论,并按照以下结构进行组织。

引言部分将对hash表进行概述,介绍hash表的基本概念、作用以及其在实际应用中的重要性。

同时,引言部分还会阐述本文的目的,即通过C语言实现的hash表,来探讨其实现原理、方法以及与其他数据结构的对比。

数据结构的查找算法

数据结构的查找算法

数据结构的查找算法在计算机科学中,数据结构是用于组织和存储数据的一种方式。

查找算法是数据结构中的重要部分,它用于在数据集合中搜索特定元素或信息。

本文将介绍几种常见的数据结构查找算法,包括线性查找、二分查找、哈希查找以及树结构的查找算法。

1. 线性查找线性查找是一种简单直观的查找方法,适用于无序的数据集合。

其基本思想是从数据集合的第一个元素开始逐个比较,直到找到目标元素或者遍历完整个数据集合。

由于线性查找需要遍历所有元素,所以时间复杂度为O(n),其中n为数据集合的大小。

2. 二分查找二分查找是一种高效的查找算法,但它要求数据集合中的元素必须有序。

具体实现方式是将数据集合分为两半,然后与目标元素进行比较,不断缩小查找范围,直到找到目标元素或者确定目标元素不存在。

由于每次都将查找范围减小一半,所以时间复杂度为O(log n),其中n为数据集合的大小。

3. 哈希查找哈希查找利用哈希函数将目标元素映射到哈希表中的特定位置,从而快速定位目标元素。

哈希表是一种以键-值对形式存储数据的数据结构,可以快速插入和删除元素,因此在查找时具有良好的性能。

哈希查找的时间复杂度为O(1),但在处理哈希冲突时可能会影响性能。

4. 树结构的查找算法树是一种常见的数据结构,其查找算法主要包括二叉搜索树、平衡二叉搜索树以及B树和B+树。

二叉搜索树是一种有序的二叉树,左子树的所有节点值都小于根节点,右子树的所有节点值都大于根节点。

通过比较目标元素与节点的值,可以快速定位目标元素。

平衡二叉搜索树是为了解决二叉搜索树在某些情况下可能出现的退化情况,通过旋转操作保持树的平衡性。

B树和B+树是一种多路搜索树,它们可以减少磁盘I/O操作,适用于大规模数据的查找。

综上所述,数据结构的查找算法是计算机科学中的重要内容。

不同的查找算法适用于不同的场景,选择合适的算法可以提高查找效率。

在实际应用中,需要根据数据集合的特点及查找需求来选择合适的算法。

数据结构.第9章.查找.4.哈希表

数据结构.第9章.查找.4.哈希表

§9.3 哈希表
开放地址法
例:关键码集为 {47,7,29,11,16,92,22,8,3}, 设:哈希表表长为m=11; 哈希函数为Hash(key)=key mod 11; 拟用线性探测法处理冲突。建哈希表: 0 1
11 22
2
3
4
5
6
3
7
7
8
29
9
8
10
47 92 16
§9.3 哈希表
开放地址法
选用关键字的某几位组合成哈希地址。
选用原则应当是:各种符号在该位上出现的频率大致
相同。
适于关键字位数比哈希地址位数大,且可能出现的关 键字事先知道的情况。
§9.3 哈希表
数字分析法
例:有一组(例如80个)关键码,其样式如下: 讨论: 3 4 7 0 5 2 4 ① 第1、2位均是“3和4”,第3位也只有 3 4 9 1 4 8 7 3 4 8 2 6 9 6 “ 7、8、9”,因此,这几位不能用,余 3 4 8 5 2 7 0 下四位分布较均匀,可作为哈希地址选用。 3 4 8 6 3 0 5 ② 若哈希地址取两位(因元素仅80个), 3 4 9 8 0 5 8 则可取这四位中的任意两位组合成哈希地 3 4 7 9 6 7 1 址,也可以取其中两位与其它两位叠加求 3 4 7 3 9 1 9 和后,取低两位作哈希地址。 位号:① ② ③ ④ ⑤ ⑥ ⑦
拟用二次探测法处理冲突。建哈希表如下: Hi = ( H(K)+di ) mod m 其中di =12, -12, 22,-22,…, j2, -j2 ( j≤m/2)。
0 1
11 22
2
3
3
4
5
6
7

数据结构常考的5个算法

数据结构常考的5个算法

数据结构常考的5个算法1. 递归算法递归是一种将问题分解为相同或相似的子问题解决的方法。

在递归算法中,一个函数可以调用自己来解决更小规模的问题,直到遇到基本情况,然后递归返回并解决整个问题。

递归算法通常用于解决需要重复执行相同操作的问题,例如计算斐波那契数列、计算阶乘、树和图的遍历等。

递归算法的主要特点是简洁、易理解,但在大规模问题上可能效率较低。

以下是一个使用递归算法计算斐波那契数列的示例代码:def fibonacci(n):if n <= 1:return nelse:return fibonacci(n-1) + fibonacci(n-2)2. 排序算法排序算法用于将一组数据按照一定顺序进行排列。

常见的排序算法包括冒泡排序、选择排序、插入排序、快速排序、归并排序等。

•冒泡排序逐渐交换相邻的元素,将较大的元素逐渐“冒泡”到最后的位置。

•选择排序每次选择最小(或最大)的元素,并将其放置在已排序部分的末尾。

•插入排序通过构建有序序列,对于未排序数据,在已排序序列中从后向前扫描,找到相应位置并插入。

•快速排序通过选择一个基准元素,将数组分割为左右两部分,对左右两部分分别递归地进行快速排序。

•归并排序将数组分成两个子数组,分别对两个子数组进行排序,然后将两个有序子数组合并为一个有序数组。

以下是一个使用快速排序算法对数组进行排序的示例代码:def quick_sort(arr):if len(arr) <= 1:return arrpivot = arr[len(arr)//2]left = [x for x in arr if x < pivot]middle = [x for x in arr if x == pivot]right = [x for x in arr if x > pivot]return quick_sort(left) + middle + quick_sort(right)3. 查找算法查找算法用于在数据集合中查找特定元素的位置或存在性。

c语言 hash查找算法

c语言 hash查找算法

c语言 hash查找算法Hash查找算法(Hash Search Algorithm)是一种通过哈希函数将键映射到特定位置的查找算法。

哈希查找算法的核心思想是将关键字通过哈希函数转化为数组的索引,从而实现快速的查找和存储。

一、哈希函数的作用哈希函数是哈希查找算法的核心组成部分,它将关键字映射到数组的特定位置。

哈希函数的设计需要满足以下两个条件:1. 确定性:对于相同的输入,哈希函数应该返回相同的输出;2. 均匀性:哈希函数应该尽量将关键字均匀地分布到数组的不同位置。

二、哈希表的实现哈希表是哈希查找算法的基础数据结构,它由一个固定大小的数组和一个哈希函数组成。

数组的每个位置称为一个槽位(Slot),每个槽位可以存储一个关键字。

当插入或查找一个关键字时,通过哈希函数将关键字映射到数组的特定位置,实现快速的插入和查找操作。

三、哈希冲突的处理由于哈希函数的映射是有限的,不同的关键字可能映射到数组的同一个位置,这就导致了哈希冲突(Hash Collision)的问题。

哈希冲突会使得不同的关键字存储在同一个槽位中,因此需要一种策略来解决冲突。

常见的解决冲突的方法有以下几种:1. 链地址法(Chaining):将冲突的关键字存储在同一个槽位中的一个链表中;2. 开放地址法(Open Addressing):当发生冲突时,通过探测序列的方法找到下一个可用的槽位;3. 再哈希法(Rehashing):当发生冲突时,通过应用另一个哈希函数来寻找下一个可用的槽位。

四、哈希查找的优势和应用场景相比于其他的查找算法,哈希查找算法具有以下几个优势:1. 时间复杂度较低:在理想情况下,哈希查找的时间复杂度为O(1);2. 适用于大规模数据:哈希查找算法适用于大规模数据的查找和存储;3. 支持高效的插入和删除操作:哈希查找算法可以在常数时间内完成插入和删除操作。

哈希查找算法常被应用于以下场景:1. 数据库索引:哈希查找算法可以用于数据库查询的索引结构,提高查询效率;2. 缓存系统:哈希查找算法可以用于缓存系统中的数据存储和查找,提高缓存的访问速度;3. 路由表查找:哈希查找算法可以用于路由器中的路由表查找,快速定位目标地址。

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数据结构哈希查找
源代码:
#include<iostream>
#include<cmath>
using namespace std;
#define SUCCESS 1;
#define UNSUCCESS 0;
#define NULLKEY -1;
#define TableLength 13;
#define p 13;// H(key)=key % p
typedef int T;
template <class T>
struct ElemType
{
T key;//关键字
/* //其它
....
*/
};
template <class T>
class LHSearch
{
private:
ElemType<T> *HT; //开放定址哈希表
int count; //当前数据元素个数
int size; //哈希表长度
public:
LHSearch(); //
~LHSearch(); //
void InitHashTable(int n);//
int Hash(T key); //计算哈希地址
void Collision(int &s);//冲突,计算下一个地址
int Search(T key,int &s);//哈希查找
int Insert(ElemType<T> e); //元素插入
void Display(); //显示哈希表
};
template <class T>
LHSearch<T>::LHSearch()
{
HT=NULL;
size=0;
count=0;
}
template <class T>
LHSearch<T>::~LHSearch()
{ delete [] HT;
count=0;
}
template <class T>
int LHSearch<T>::Hash(T key)
{//由哈希函数求哈希地址
return key%p;
}
template <class T>
void LHSearch<T>::Collision(int &s)
{//开放定址法解决冲突
s=s++;
}
template <class T>
int LHSearch<T>::Search(T key,int &s)
{//查找,找到返回
//int s;
s=Hash(key);
while((HT[s].key!=-1) && (key!=HT[s].key)) Collision(s);
if(HT[s].key==key)
return 1;
else
return 0;
}
template <class T>
int LHSearch<T>::Insert(ElemType<T> e)
{//插入元素
int s;
if(count==size)
{
cout<<"表满,不能插入!"<<endl;
return UNSUCCESS;
}
else
{
s=Hash(e.key);
int f;
f=Search(e.key,s);
if(f) //表中已有和e的关键字相同的元素,不进行插入操作
{
cout<<"该元素已存在,不能插入!"<<endl;
return UNSUCCESS; }
else
{
HT[s].key=e.key;
cout<<"插入成功!"<<endl;
count++;
return SUCCESS; }
}
}
template<class T>
void LHSearch<T>::InitHashTable(int n)
{
size=n;
HT=new ElemType<T>[size];
for(int i=0;i<size;i++) //初始化,把哈希表置空
HT[i].key=NULLKEY;
}
template<class T>
void LHSearch<T>::Display()
{
for(int i=0;i<size;i++)
{
cout<<i<<'\t';
if(HT[i].key!=-1)
cout<<HT[i].key;
else
cout<<'\t';
cout<<endl;
}
}
void main()
{
int m;
T key;
int s=0;
ElemType<int> e;
LHSearch<int> a;
cout<<"输入相应代码,必须先创建哈希表)\n";
do {
cout<<"--- 1. 创建查找表--\n"
<<"--- 2. 插入----------\n"
<<"--- 3. 查找----------\n"
<<"--- 4. 显示---------\n"
<<"--- 5. 退出---------\n"
<<"请选择操作:";
cin>>m;
switch(m)
{
case 1://创建查找表
cout<<"请输入表容量:\n";
cin>>m;
a.InitHashTable(m);
cout<<"依次输入表元素,-1结束:\n";
for(cin>>e.key;e.key!=-1;cin>>e.key)
a.Insert(e);
break;
case 2: //插入元素
cout<<"输入元素:\n";
cin>>e.key;
a.Insert(e);
break;
case 3: //查找
cout<<"请输入查找关键字:\n";
cin>>key;
if(a.Search(key,s))
cout<<"找到!\n";
else
cout<<"不存在,末找到!\n";
break;
case 4://显示哈希表
a.Display();
break;
case 5://
cout<<"结束!\n";
break;
}
}while(m!=5); }。

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