哈希表的查找 2

合集下载

哈希表的用法

哈希表的用法

哈希表的用法
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。

哈希表的主要用法包括:
1.插入元素:向哈希表中添加新的元素。

这通常涉及到使用哈希函数来计算元素的关键码值对应的存储位置,并将元素存储在该位置。

2.查找元素:在哈希表中查找特定的元素。

这同样需要使用哈希函数来计算元素的关键码值对应的存储位置,然后检查该位置是否有相应的元素。

3.删除元素:从哈希表中移除指定的元素。

这涉及到找到元素的存储位置,并将其从表中删除。

哈希表的时间复杂度通常是O(1),这意味着无论哈希表中有多少元素,插入、查找和删除操作都可以在常数时间内完成。

然而,这取决于哈希函数的选择和冲突解决策略。

如果哈希函数设
计得不好或者冲突解决策略不合适,可能会导致性能下降。

此外,哈希表还有一些其他的应用,例如用于实现关联数组、缓存系统、去重处理等等。

哈希表二次探测平均查找长度

哈希表二次探测平均查找长度

哈希表二次探测平均查找长度
哈希表是一种高效的数据结构,它利用哈希函数将输入(或“键”)映射到桶中的位置,从而允许我们快速地存储和检索数据。

这种数据结构的核心思想是将数据存储和检索的复杂度从O(n)降低到O(1)。

二次探测哈希表是一种特殊的哈希表,它使用二次探测法来处理哈希冲突。

在二次探测哈希表中,当一个键被哈希到某个桶时,如果该桶已经被占用,系统会探测下一个桶。

如果下一个桶也被占用,系统会继续探测下一个桶,依此类推,直到找到一个空桶为止。

这种处理冲突的方法使得二次探测哈希表在处理大量数据时仍能保持高效的性能。

平均查找长度是衡量哈希表性能的一个重要指标,它是指在哈希表中查找一个特定键的平均次数。

在二次探测哈希表中,平均查找长度可以通过一个简单的数学公式来计算:平均查找长度= (1 + 2 + 3 + ... + m) / m,其中m是哈希表中的桶数。

这个公式表达了在哈希表中查找一个特定键时,平均需要进行一次到m 次的查找,因此平均查找长度就是这些查找次数的平均值。

在实际应用中,二次探测哈希表的性能可以通过调整哈希函数和桶的数量来优化。

例如,使用更复杂的哈希函数可以减少冲突的发生,提高数据的存储和检索效率。

此外,增加桶的数量可以提高哈希表的容量和性能,使其在处理大量数据时仍能保持高效的性能。

除了二次探测哈希表之外,还有其他一些处理哈希冲突的优化方法,如开放寻址法或链地址法。

这些方法在处理哈希冲突时具有各自的优势和特点,可以根据具体应用场景选择合适的方法来优化哈希表的性能。

哈希表查找成功和不成功的算法

哈希表查找成功和不成功的算法

哈希表查找不成功怎么计算?解答:先建好表,然后可以算出每个位置不成功时的比较次数之和,再除以表空间个数!例如:散列函数为hash(x)=x MOD 13,用线性探测,建立了哈希表之后,如何求查找不成功时的平均查找长度!?地址:0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12数据: 39 1228154244 625-- 36- 38成功次数: 1 3 1 2 2 1 191 1不成功次数:98 7 65 4 3 2 1 1 2 110查找成功时的平均查找长度:ASL=(1+3+1+2+2+1+1+9+1+1)/10 =2.2查找不成功时的平均查找长度:ASL=(9+8+7+6+5+4+3+2+1+1+2+1+10)/13=4.54说明:第n个位置不成功时的比较次数为,第n个位置到第1个没有数据位置的距离。

至少要查询多少次才能确认没有这个值。

(1)查询hash(x)=0,至少要查询9次遇到表值为空的时候,才能确认查询失败。

(2)查询hash(x)=1,至少要查询8次遇到表值为空的时候,才能确认查询失败。

(3)查询hash(x)=2,至少要查询7次遇到表值为空的时候,才能确认查询失败。

(4)查询hash(x)=3,至少要查询6次遇到表值为空的时候,才能确认查询失败。

(5)查询hash(x)=4,至少要查询5次遇到表值为空的时候,才能确认查询失败。

(6)查询hash(x)=5,至少要查询4次遇到表值为空的时候,才能确认查询失败。

(7)查询hash(x)=6,至少要查询3次遇到表值为空的时候,才能确认查询失败。

(8)查询hash(x)=7,至少要查询2次遇到表值为空的时候,才能确认查询失败。

(9)查询hash(x)=8,至少要查询1次遇到表值为空的时候,才能确认查询失败。

(10)查询hash(x)=9,至少要查询1次遇到表值为空的时候,才能确认查询失败。

(11)查询hash(x)=10,至少要查询2次遇到表值为空的时候,才能确认查询失败。

二次探测再散列法的概念

二次探测再散列法的概念

二次探测再散列法的概念二次探测再散列法(Quadratic Probing with Rehashing)是一种常见的哈希表冲突解决方法。

当使用哈希表时,可能会出现不同的键被哈希到同一个位置的情况,这被称为哈希冲突。

二次探测再散列法是一种处理哈希冲突的方法。

基本思想:1. 首先,使用一个哈希函数将键映射到哈希表中的一个位置。

2. 如果该位置已经存在一个键,则使用二次探测的方法来寻找一个空闲位置。

二次探测的方法是根据一个增量序列(通常是1, 2, 3, ...)来探测相邻的位置,直到找到一个空闲位置。

3. 如果探测到哈希表的末尾仍然没有找到空闲位置,则需要使用再散列的方法。

再散列的方法是重新计算哈希值,并使用新的哈希值来查找空闲位置。

示例:假设我们有一个哈希表,其大小为 11,哈希函数为 `hash(key) = key % 11`。

现在我们要插入键值对 `(15, "value15")` 和 `(30,"value30")`。

首先,计算哈希值:```hash(15) = 15 % 11 = 4hash(30) = 30 % 11 = 8```然后,插入键值对:1. 对于键值对 `(15, "value15")`,位置 4 已经存在一个键,因此使用二次探测。

探测的顺序为 `4 + 1 = 5`, `5 + 1 = 6`, `6 + 1 = 7`。

在位置 7 找到空闲位置,插入键值对。

2. 对于键值对 `(30, "value30")`,位置 8 已经存在一个键,因此使用二次探测。

探测的顺序为 `8 + 1 = 9`, `9 + 1 = 10`。

在位置 10 找到空闲位置,插入键值对。

通过使用二次探测再散列法,可以有效地处理哈希冲突,提高哈希表的性能。

然而,需要注意的是,再散列可能会导致哈希表中的键分布不均匀,因此在实际应用中需要根据具体情况进行选择和调整。

哈希实验报告

哈希实验报告

引言概述:本文旨在对哈希实验进行报告,重点介绍哈希实验的二次探测法、哈希函数、哈希表的查找、插入与删除操作,并分析实验结果。

通过本实验的开展,我们对哈希算法的原理、实现和性能有了更深入的理解,也增加了对数据结构的实践能力。

正文内容:一、二次探测法1.定义与原理2.步骤与流程3.优缺点分析4.实验过程与结果5.实验中的注意事项二、哈希函数1.哈希函数的设计原则2.常见的哈希函数算法3.哈希冲突与解决方法4.哈希函数的优化策略5.实验中的哈希函数选择与应用三、哈希表的查找操作1.哈希表的存储结构与基本操作2.直接定址法查找3.拉链法查找4.其他查找方法与比较5.实验结果与分析四、哈希表的插入与删除操作1.插入操作的实现思路2.插入操作的效率分析3.删除操作的实现思路4.删除操作的效率分析5.实验结果分析与对比五、实验结果与总结1.实验数据的统计与分析2.实验中的问题与解决方案3.实验结论与总结4.对哈希算法的进一步探讨与应用展望5.实验的意义与启示总结:通过对哈希实验的详细阐述,我们对二次探测法、哈希函数、哈希表的查找、插入与删除操作有了更深入的了解。

实验结果与分析表明,在哈希表的实现中,选择合适的哈希函数、解决哈希冲突以及优化插入与删除操作,对提高哈希表的性能至关重要。

哈希算法作为一种重要的数据结构应用,具有广泛的应用前景,在实际问题中具有重要的实践意义。

通过本次实验,我们不仅提升了对数据结构的理论理解,也增强了数据结构算法的实践能力,为今后的学习与研究打下了坚实的基础。

哈希表——线性探测法、链地址法、查找成功、查找不成功的平均长度

哈希表——线性探测法、链地址法、查找成功、查找不成功的平均长度

哈希表——线性探测法、链地址法、查找成功、查找不成功的平均长度⼀、哈希表1、概念哈希表(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。

它通过把关键码值映射到哈希表中的⼀个位置来访问记录,以加快查找的速度。

这个映射函数就做散列函数,存放记录的数组叫做散列表。

2、散列存储的基本思路以数据中每个元素的关键字K为⾃变量,通过散列函数H(k)计算出函数值,以该函数值作为⼀块连续存储空间的的单元地址,将该元素存储到函数值对应的单元中。

3、哈希表查找的时间复杂度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)。

⼆、常⽤的哈希函数1. 直接寻址法取关键字或者关键字的某个线性函数值作为哈希地址,即H(Key)=Key或者H(Key)=a*Key+b(a,b为整数),这种散列函数也叫做⾃⾝函数.如果H(Key)的哈希地址上已经有值了,那么就往下⼀个位置找,知道找到H(Key)的位置没有值了就把元素放进去.2. 数字分析法分析⼀组数据,⽐如⼀组员⼯的出⽣年⽉,这时我们发现出⽣年⽉的前⼏位数字⼀般都相同,因此,出现冲突的概率就会很⼤,但是我们发现年⽉⽇的后⼏位表⽰⽉份和具体⽇期的数字差别很⼤,如果利⽤后⾯的⼏位数字来构造散列地址,则冲突的⼏率则会明显降低.因此数字分析法就是找出数字的规律,尽可能利⽤这些数据来构造冲突⼏率较低的散列地址.3. 平⽅取中法取关键字平⽅后的中间⼏位作为散列地址.⼀个数的平⽅值的中间⼏位和数的每⼀位都有关。

因此,有平⽅取中法得到的哈希地址同关键字的每⼀位都有关,是的哈希地址具有较好的分散性。

该⽅法适⽤于关键字中的每⼀位取值都不够分散或者较分散的位数⼩于哈希地址所需要的位数的情况。

4. 折叠法折叠法即将关键字分割成位数相同的⼏部分,最后⼀部分位数可以不同,然后取这⼏部分的叠加和(注意:叠加和时去除进位)作为散列地址.数位叠加可以有移位叠加和间界叠加两种⽅法.移位叠加是将分割后的每⼀部分的最低位对齐,然后相加;间界叠加是从⼀端向另⼀端沿分割界来回折叠,然后对齐相加.5. 随机数法选择⼀个随机数,去关键字的随机值作为散列地址,通常⽤于关键字长度不同的场合.6. 除留余数法取关键字被某个不⼤于散列表表长m的数p除后所得的余数为散列地址.即H(Key)=Key MOD p,p<=m.不仅可以对关键字直接取模,也可在折叠、平⽅取中等运算之后取模。

哈希表的方法

哈希表的方法

哈希表的方法一、哈希表是啥呀哈希表呢,就像是一个超级神奇的小盒子。

它可以快速地存储和查找数据哦。

比如说,你要在一大堆书里找一本特定的书,如果没有什么特别的方法,那可能得一本本翻,超级麻烦对吧?但是哈希表就像是给每本书都贴了一个特别的标签,你只要看这个标签,就能马上找到那本书啦。

二、哈希表的构造方法1. 直接定址法这就像是给每个东西都安排一个固定的小窝。

比如说,你有一些数字,1到100,那你就可以直接规定1就放在第一个小格子里,2就放在第二个小格子里,以此类推。

这种方法很简单直接,但是有个小缺点呢,就是如果数据的范围特别大,那这个小盒子就得超级大,很浪费空间呢。

2. 除留余数法这个方法就有点像玩数学游戏啦。

你先选一个数,比如说11,然后对于你要存的数字,比如说23,就用23除以11得到余数,这个余数就是这个数字在哈希表中的位置啦。

不过呢,这个除数的选择很有讲究哦,如果选不好,就可能会有好多数字都挤到同一个小格子里,那就不太好了。

3. 平方取中法这个方法是先把要存的数字平方一下,然后取中间的几位数字作为它在哈希表中的位置。

比如说12,12的平方是144,那你就取中间的4作为它的位置。

这个方法可以让数据分布得比较均匀,但是计算起来可能会有点小复杂哦。

三、哈希表的查找方法当你要在哈希表中找一个东西的时候呢,就按照你之前存这个东西的方法的逆过程来做就好啦。

比如说你是用除留余数法存的一个数字,那查找的时候就用同样的除数去计算余数,然后看这个位置有没有你要找的东西。

如果这个位置没有,那就可能是发生了冲突哦。

四、哈希表的冲突解决方法1. 开放定址法这个方法就是如果一个位置已经被占了,那就去找下一个空的位置。

比如说,你本来要把东西放在3号小格子里,但是3号小格子已经有东西了,那你就去看4号小格子,要是4号小格子也有东西,就再看5号小格子,直到找到一个空的小格子为止。

不过这样做的话,可能会让哈希表变得有点乱,而且查找的时间可能会变长。

c语言哈希表的字符串建立与查找

c语言哈希表的字符串建立与查找

c语言哈希表的字符串建立与查找C语言中的哈希表是一种高效的数据结构,用于存储和查找数据。

它将键(key)映射到值(value),并且可以通过键快速定位到对应的值。

哈希表的建立过程主要包括以下几个步骤:1. 定义哈希表的结构:首先,我们需要定义一个哈希表的结构,该结构包括一个数组和一个用于存储数组大小的变量。

数组的大小应该是一个素数,以减少冲突的可能性。

```c#define SIZE 10000typedef struct {char* key;int value;} HashNode;typedef struct {HashNode** array;int size;} HashMap;```2. 初始化哈希表:在使用哈希表之前,我们需要初始化它。

这包括创建一个数组,并将所有元素设置为NULL。

```cHashMap* createHashMap() {HashMap* hashMap =(HashMap*)malloc(sizeof(HashMap));hashMap->array = (HashNode**)calloc(SIZE,sizeof(HashNode*));hashMap->size = SIZE;return hashMap;}```3. 哈希函数:哈希函数用于将键映射到数组的索引。

一个好的哈希函数应该尽量减少冲突,即不同的键映射到相同的索引。

在字符串建立哈希表时,我们可以使用一种简单的哈希函数,将字符串中的每个字符的ASCII码相加,并取余数组大小。

```cint hash(char* key, int size) {int sum = 0;for (int i = 0; key[i] != '\0'; i++) {sum += key[i];}return sum % size;}```4. 插入键值对:要向哈希表中插入一个键值对,我们首先需要计算键的哈希值,然后将值存储在对应的索引处。

  1. 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性,平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
  2. 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
  3. 3、如文档侵犯您的权益,请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间:9:00-18:30)。

华北电力大学实验报告实验名称哈希表的设计课程名称算法与数据结构实验专业班级:学生姓名:学号:成绩:指导教师:实验日期:一、实验目的及要求1.内容描述设计哈希表实现电话号码查询系统:1)设每个记录有如下数据项:电话号码、用户名、地址;2)从键盘输入各个记录,以电话号码为关键字建立哈希表(至少要有12个以上的记录,哈希表的哈希表的长度为8);3)用链地址法解决冲突;4)显示建立好的哈希表,并且对其进行查找,删除和插入给定关键字值得记录。

二、所用仪器、设备VC++ 6.0环境三、实验说明1.采用除留余数法进行哈希表的散列,即以电话号码作为主关键字,将电话号码的11位相加,按照模7取余;2.解决冲突用链地址法。

3.将用户信息包装在结构体节点中struct node //建节点{char name[8],address[20];char num[11];node * next;};4.对于用户信息的查找,这里运用了以姓名和电话号码两种查找标准进行查找,链地址的存在使得冲突消除,同时查找实现。

5.清空的实现是设立了一个清空函数,是哈希表的所有成员内容为空,在主函数中进行调用,实现全部信息删除功能。

四、实验源代码#include <iostream>using namespace std;#include "string.h"#include "fstream"#define NULL 0unsigned int key;unsigned int key2;int *p;struct node //建节点{char name[8],address[20];char num[11];node * next;};typedef node *pnode;typedef node *mingzi;node **phone;node **nam;node *a;void Hash(char num[11]) //哈希函数{int i = 3;key=(int)num[2];while(num[i]!=NULL){key+=(int)num[i];i++;}key=key%7;}void Hash2(char name[8]) //哈希函数{int i = 1;key2=(int)name[0];while(name[i]!=NULL){key2+=(int)name[i];i++;}key2=key2%7;}node* input() //输入节点{node *temp;temp = new node;temp->next=NULL;cout<<"输入姓名:"<<endl;cin>>temp->name;cout<<"输入地址:"<<endl;cin>>temp->address;cout<<"输入电话:"<<endl;cin>>temp->num;return temp;}int apend() //添加节点{node *newphone;node *newname;newphone=input();newname=newphone;newphone->next=NULL;newname->next=NULL;Hash(newphone->num);Hash2(newname->name);newphone->next = phone[key]->next;phone[key]->next=newphone;newname->next = nam[key2]->next;nam[key2]->next=newname;return 0;}void create() //新建节点{int i;phone=new pnode[20];for(i=0;i<8;i++){phone[i]=new node;phone[i]->next=NULL;}}void create2() //新建节点{int i;nam=new mingzi[20];for(i=0;i<8;i++){nam[i]=new node;nam[i]->next=NULL;}}void list() //显示列表{int i;node *p;for(i=0;i<20;i++){p=phone[i]->next;while(p){cout<<p->name<<'_'<<p->address<<'_'<<p->num<<endl;p=p->next;}}}void list2() //显示列表{int i;node *p;for(i=0;i<20;i++){p=nam[i]->next;while(p){cout<<p->name<<'_'<<p->address<<'_'<<p->num<<endl;p=p->next;}}}void find(char num[11]) //查找用户信息{Hash(num);node *q=phone[key]->next;while(q!= NULL){if(strcmp(num,q->num)==0)break;q=q->next;}if(q)cout<<q->name<<"_" <<q->address<<"_"<<q->num<<endl;else cout<<"无此记录"<<endl;}void find2(char name[8]) //查找用户信息{Hash2(name);node *q=nam[key2]->next;while(q!= NULL){if(strcmp(name,q->name)==0)q=q->next;break;}if(q)cout<<q->name<<"_" <<q->address<<"_"<<q->num<<endl;else cout<<"无此记录"<<endl;}void save() //保存用户信息{int i;node *p;for(i=0;i<20;i++){p=phone[i]->next;while(p){fstream iiout("out.txt", ios::out);iiout<<p->name<<"_"<<p->address<<"_"<<p->num<<endl;p=p->next;}}}void menu() //菜单{cout<<"0.添加记录"<<endl;cout<<"1.查找记录"<<endl;cout<<"2.姓名散列"<<endl;cout<<"3.号码散列"<<endl;cout<<"4.清空记录"<<endl;cout<<"5.保存记录"<<endl;cout<<"6.退出系统"<<endl;}int main(){char num[11];char name[8];create();create2() ;int sel;while(1){menu();cin>>sel;if(sel==1){ cout<<"9号码查询,8姓名查询"<<endl;int b;cin>>b;if(b==9){ cout<<"请输入电话号码:"<<endl;cin >>num;cout<<"输出查找的信息:"<<endl;find(num);}else{ cout<<"请输入姓名:"<<endl;cin >>name;cout<<"输出查找的信息:"<<endl;find2(name);}}if(sel==2){ cout<<"姓名散列结果:"<<endl;list2();}if(sel==0){ cout<<"请输入要添加的内容:"<<endl;apend();}if(sel==3){ cout<<"号码散列结果:"<<endl;list();}if(sel==4){ cout<<"列表已清空:"<<endl;create();create2();}if(sel==5){ cout<<"通信录已保存:"<<endl;save();}if(sel==6) return 0;}return 0;}五、实验结果与数据处理1.添加信息2.姓名散列查找3.号码散列查找4.号码查询5.清空与退出六、讨论与结论本程序的功能实现了基本的存储查找添加删除功能模块,达到了实验的基本要求。

通过此次试验,我不仅加深了对哈希表的理解,以及哈希表查找构建原理的掌握,同时,在从整个实验的设计到代码的修改,查阅资料的过程中自己也学到了很多东西。

相关文档
最新文档