哈希查找的名词解释
哈希表查找方法原理
哈希表查找方法原理哈希表查找方法什么是哈希表•哈希表是一种常见的数据结构，也被称为散列表。
•它可以提供快速的插入、删除和查找操作，时间复杂度在平均情况下为O(1)。
•哈希表由数组组成，每个数组元素称为桶(bucket)。
•存储数据时，通过哈希函数将数据映射到对应的桶中。
哈希函数的作用•哈希函数是哈希表的核心部分，它将数据转换为哈希值。
•哈希函数应该具备以下特点：–易于计算：计算哈希值的时间复杂度应尽量低。
–均匀分布：哈希函数应能将数据均匀地映射到不同的桶中，以避免桶的过度填充或者空闲。
–独特性：不同的输入应该得到不同的哈希值，以尽量减少冲突。
哈希冲突及解决方法•哈希冲突指两个或多个数据被哈希函数映射到同一个桶的情况。
•常见的解决哈希冲突的方法有以下几种：–链地址法(Chaining)：将相同哈希值的数据存储在同一个桶中，通过链表等数据结构来解决冲突。
–开放地址法(Open Addressing)：当发生冲突时，通过特定的规则找到下一个可用的桶来存储冲突的数据，如线性探测、二次探测等。
–再哈希法(Rehashing)：当发生冲突时，使用另一个哈希函数重新计算哈希值，并将数据存储到新的桶中。
哈希表的查找方法•哈希表的查找方法分为两步：1.根据哈希函数计算数据的哈希值，并得到对应的桶。
2.在桶中查找目标数据，如果找到则返回，否则表示数据不存在。
哈希表的查找性能•在理想情况下，哈希表的查找时间复杂度为O(1)。
•然而，由于哈希冲突的存在，查找时间可能会稍微增加。
•如果哈希函数设计得不好，导致冲突较多，可能会使查找时间复杂度接近O(n)。
•因此，选择合适的哈希函数和解决冲突的方法对于提高哈希表的查找性能非常重要。
总结•哈希表是一种高效的数据结构，适用于快速插入、删除和查找操作的场景。
•哈希函数的设计和解决冲突的方法直接影响哈希表的性能。
•在实际应用中，需要根据数据特点选择合适的哈希函数和解决冲突的方法，以提高哈希表的查找性能。
数据结构概念名词解释大全
数据结构概念名词解释大全数据结构是计算机科学中的一个重要概念，它涉及到如何组织和存储数据，以便能够高效地访问和操作。
在这篇文章中，我将为您提供一份数据结构概念名词解释的大全，帮助您更好地理解和掌握这些重要的概念。
1. 数组（Array）：数组是一种线性数据结构，它由一组相同类型的元素组成，这些元素在内存中是连续存储的。
通过索引可以快速访问数组中的元素。
2. 链表（Linked List）：链表也是一种线性数据结构，它由一系列节点组成，每个节点包含一个数据元素和一个指向下一个节点的指针。
链表可以分为单向链表、双向链表和循环链表。
3. 栈（Stack）：栈是一种后进先出（LIFO）的数据结构，只允许在一端进行插入和删除操作。
插入操作称为入栈，删除操作称为出栈。
4. 队列（Queue）：队列是一种先进先出（FIFO）的数据结构，只允许在一端进行插入操作，在另一端进行删除操作。
插入操作称为入队，删除操作称为出队。
5. 树（Tree）：树是一种非线性数据结构，它由一组节点组成，节点之间通过边连接。
树的一个节点称为根节点，每个节点可以有零个或多个子节点。
6. 二叉树（Binary Tree）：二叉树是一种特殊的树，每个节点最多只有两个子节点，分别称为左子节点和右子节点。
7. 堆（Heap）：堆是一种特殊的树形数据结构，它满足堆属性，即父节点的值总是大于或小于它的子节点的值。
堆常用于实现优先队列。
8. 图（Graph）：图是一种非线性数据结构，它由一组节点和一组边组成，节点之间的连接关系称为边。
图可以分为有向图和无向图。
9. 散列表（Hash Table）：散列表是一种根据关键字直接访问内存位置的数据结构，它通过散列函数将关键字映射到一个固定大小的数组中。
10. 字典（Dictionary）：字典是一种键值对的数据结构，每个键与一个值相关联。
字典也称为映射、哈希表或关联数组。
11. 集合（Set）：集合是一种不包含重复元素的数据结构，它支持基本的集合操作，如并集、交集和差集。
操作系统 名词解释和简答题
让知识带有温度。
操作系统名词解释和简答题(1)多道批处理系统:在该系统中，用户所提交的作业都先存放在外存上并排成一个队列，称为“后备队列”；然后，由作业调度程序按一定的算法从后备队列中挑选若干个作业调入内存，使它们分享C P U和系统中的各种资源。
(2)分时系统:分时系统用于满足用户需求，使用户能与自己的作业举行交互，还有分享主机与便于用户上机。
(3)实时系统:指系统能准时(或即时)响应外部大事的哀求，在规定的时光内完成对该大事的处理，并控制全部实时任务协调全都地运行。
(4)实时调度:为了满足实时系统对实时进程或任务的调度。
(5)设备自立性:应用程序自立于详细使用的物理设备。
(6)系统调用:P261(7)分享存储器系统:互相通信的进程分享某些数据结构和分享存储区，进程之间能够通过这些空间举行通信。
(8)进程:进程是程序在一个数据集合上运行的过程，它是系统举行资源分配和调度的一个自立单位。
(9)线程:将进程的两个属性分开，由操作系统分开处理。
(10)调度算法:按照系统的资源分配策略所规定的资源分配算法。
(11)局部性原理:程序在执行时将展现出局部性逻辑，即在一较短时光内，程序的执行仅局限与某个部分；相应地，他所拜访的存储空间也局限于某个区域。
(12)SPOOLING技术:在主机的直接控制下，实现脱机输入、输出功能。
此时的外围操作与CPU对数据的处理同时举行，我们把这种在联机状况下实现的同时外围操作称为SPOOLing。
(13)图形用户界面:P273第1页/共3页千里之行，始于足下(14)程序并发执行:程序彼此互不依靠，则程序间可以并发执行。
(15)进程同步:是对多个相关进程在执行次序上举行协调，以使并发执行的诸进程之间能有效的分享资源和互相合作，从而使程序的执行具有可再现性。
(16)信号量机制：是一种卓有成效的进程同步机制。
(17)死锁：是指多个进程在运行过程中由于争夺资源而造成的一种僵局，当进程处于这种僵持状态时，若无外力作用，他们都将无法再向前推动。
hash名词解释
hash名词解释
哈希(Hash)是一种将任意大小的数据映射到一个固定大小的数据的算法,通常用于快速查找、数据完整性校验和数据压缩等方面。
哈希函数是将原始数据转换成哈希值的算法,哈希值是一个固定长度的二进制数,通常称为哈希表的键(key)。
哈希函数通常将数据分成固定长度的块,并对每个块使用特定的哈希函数进行计算,然后将每个块的结果拼接起来生成最终的哈希值。
哈希函数有很多种,其中最常见的是MD5、SHA-1和SHA-256等。
MD5是一种简单但不安全的哈希函数,而SHA-1和SHA-256则被认为是安全且可靠的哈希函数,被广泛用于网络传输和数据加密等领域。
哈希值的使用非常方便,只需要将需要查找的数据作为哈希表的键,就可以快速准确地查找到相应的数据。
此外,哈希值还可以用于数据完整性校验,例如在文件传输中确保文件没有被篡改。
哈希值还可以用于数据压缩,以减少存储空间的需求。
虽然哈希函数将数据映射到固定大小的数据的算法非常简单,但它的应用非常广泛,并且在许多领域中都有重要的应用价值。
hash查找
例8-6 以{14,1,68,27,55,23,11,10,19,20,79,84} , 构造 hash表。hash表长度为17, hash(key)=key % 17。
解决冲突——公共溢出区。
hash 表：
0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16
27
10
11
79
14
84 第18页，共32页。
二、开放定址法
当冲突发生时，使用某种方法在散列表 中形成一个探查序列，沿着此序列逐个地址 去探查，直到找到一个开放的地址（空位 置），将发生冲突的键值放到该地址中。 （1）线性探查法 （2）二次探测法 （3）再散列探查法。
第19页，共32页。
（1）线性探测法
n （d+h2(k))%m,
n （d+2h2(k))%m,
n （d+3h2(k))%m,
n ……..
h2的选取方法为：
若m为素数：h2(k)=k%(m-2)+1 若m为2i：h2(k)=1～m-1之间的任一奇数。 （这样总保证使h2(k)和m互质）。
第25页，共32页。
三、公共溢出区法
对具有相同散列地址的记录，将第1个放在 hash表中，其余的都存储在同一个溢出区 中。
体，并从中提取分布均匀的若干位或它们的组合 作为地址。
参见教材 P278
仅限于：能预先估计出全体关键字的每一位
上各种数字出现的频度。
第9页，共32页。
（3）平方取中法
若关键字的每一位都有某些数字重复出现频度
很高的现象，则先求关键字的平方值，以通过“平方” 扩大差别，同时平方值的中间几位受到整个关键字中
数据结构----名词解释
数据结构----名词解释数据结构1.什么是数据结构数据结构是计算机中组织和存储数据的方式。
它定义了一种数据元素之间的关系，以及对这些数据元素进行操作的方法。
2.常见的数据结构2.1 数组数组是一种线性数据结构，用于存储相同类型的元素。
它可以通过索引来访问元素，并具有固定的大小。
2.2 链表链表也是一种线性数据结构，但是不像数组那样具有连续的内存空间。
它由一系列的节点组成，每个节点包含数据和指向下一个节点的指针。
2.3 栈栈是一种特殊的数据结构，它遵循后进先出（LIFO）的原则。
只能在栈的顶部进行插入和删除操作。
2.4 队列队列是一种遵循先进先出（FIFO）原则的数据结构。
新的元素被添加到队列的尾部，而从队列中删除元素时，总是从队列的头部删除。
2.5 树树是一种非线性的数据结构，由一组节点以层次结构的方式组织。
每个节点包含一个值和指向其子节点的指针。
2.6 图图是一种由节点（顶点）和连接这些节点的边组成的数据结构。
图可以用来表示各种关系，如社交网络和道路网络。
3.排序算法3.1 冒泡排序3.2 插入排序3.3 选择排序3.4 快速排序3.5 归并排序4.查找算法4.1 线性查找4.2 二分查找4.3 哈希查找5.图算法5.1 深度优先搜索（DFS）5.2 广度优先搜索（BFS）5.3 最短路径算法5.4 最小树算法6.动态数据结构6.1 树结构6.2 堆6.3 并查集6.4 AVL树6.5 B树7.本文档涉及附件：附件1：示例代码附件2：实验数据8.本文所涉及的法律名词及注释：1.数据结构：数据组织和存储的方式。
2.线性数据结构：数据元素之间存在一对一的关系。
3.非线性数据结构：数据元素之间存在一对多的关系。
4.LIFO：后进先出。
5.FIFO：先进先出。
哈希查找的优缺点
哈希查找的优缺点哈希查找是一种常用的数据结构，它通过将关键字映射到一个固定的位置来实现快速查找。
哈希查找具有以下优缺点。
优点：1.快速查找：哈希查找的时间复杂度为O(1)，即在最坏情况下，查找一个元素的时间与数据集合的大小无关。
这使得哈希查找在大规模数据集合中具有很高的效率。
2.空间利用率高：哈希查找只需要存储关键字和对应的值，不需要额外的空间来存储指针等信息。
因此，哈希查找的空间利用率很高。
3.可扩展性强：哈希查找可以通过调整哈希函数来适应不同的数据集合。
当数据集合增大时，可以通过增加哈希表的大小来提高哈希查找的效率。
4.适用于大规模数据集合：哈希查找适用于大规模数据集合，因为它的时间复杂度与数据集合的大小无关。
这使得哈希查找在搜索引擎、数据库等大规模数据处理领域得到广泛应用。
缺点：1.哈希冲突：哈希查找的一个主要问题是哈希冲突。
当两个不同的关键字映射到同一个位置时，就会发生哈希冲突。
哈希冲突会导致查找效率降低，需要额外的时间来解决冲突。
2.哈希函数设计困难：哈希函数的设计对哈希查找的效率有很大影响。
一个好的哈希函数应该能够将关键字均匀地映射到哈希表中，但是设计一个好的哈希函数并不是一件容易的事情。
3.不支持范围查找：哈希查找只能支持精确查找，无法支持范围查找。
如果需要查找某个范围内的元素，就需要使用其他数据结构。
4.删除操作困难：哈希查找的删除操作比较困难。
因为删除一个元素可能会影响到其他元素的位置，需要重新计算哈希函数。
这会导致删除操作的时间复杂度变高。
哈希查找具有快速查找、空间利用率高、可扩展性强等优点，但是也存在哈希冲突、哈希函数设计困难、不支持范围查找、删除操作困难等缺点。
在实际应用中，需要根据具体情况选择合适的数据结构来实现快速查找。
数据结构概念名词解释大全
数据结构概念名词解释大全一、引言数据结构是计算机科学中一个重要的概念。
它描述了数据元素之间的关系和操作，对于数据的组织、存储和管理起着至关重要的作用。
本文将介绍一些常见的数据结构概念，对其进行详细解释，以帮助读者更好地理解和运用这些概念。
二、线性数据结构1. 数组（Array）：一种顺序存储结构，元素在内存中连续存放，通过索引访问，具有快速随机访问的特点。
2. 链表（Linked List）：一种链式存储结构，元素通过节点相连存放，实现了动态的插入和删除操作，在内存中非连续存放。
3. 栈（Stack）：一种后进先出（Last-In-First-Out，LIFO）的数据结构，只允许在栈顶进行插入和删除操作，类似于弹夹。
4. 队列（Queue）：一种先进先出（First-In-First-Out，FIFO）的数据结构，只允许在队首删除，在队尾插入操作，类似于排队。
三、非线性数据结构1. 树（Tree）：一种层次结构，由根节点和若干子树组成，用于描述具有层次关系的数据集合。
2. 二叉树（Binary Tree）：一种特殊的树形结构，每个节点最多有两个子节点，分别称为左子节点和右子节点。
3. 图（Graph）：一种由节点和边构成的数据结构，用于描述多对多的关系，可以是有向的或无向的。
4. 堆（Heap）：一种完全二叉树的数据结构，在堆中每个父节点的值都大于等于子节点的值，用于快速寻找最值。
四、查找和排序1. 顺序查找（Sequential Search）：依次比较每个元素，找到目标元素的位置，或者确定元素不存在于数据结构中。
2. 二分查找（Binary Search）：在有序数组中使用分治法进行查找，每次将查找范围缩小一半，直到找到目标元素。
3. 插入排序（Insertion Sort）：依次将元素插入已排序数组的正确位置，适用于数据规模较小的场景。
4. 快速排序（Quick Sort）：通过选择一个基准元素，将数组分为两部分，递归地对每部分进行排序，实现高效的排序。
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哈希查找的名词解释
哈希查找（HashSearch）是一种快速检索技术，通过计算一个项目的哈希值，来快速检索该项目是否存在于数据表中。
它的原理是：数据集合中的每一个元素首先通过哈希函数映射成一个数字，然后根据这个数字对查询表进行定位，再根据查找表中的信息检索出查找的数据。
哈希查找可用于查看某个数据是否存在于某集合之中，也可以用于查看某个数据的各种相关信息。
哈希函数：
哈希函数是一种将原始数据映射成散列值的函数，它常用于实现哈希操作，即从原始数据中找到一个映射而来的数据。
根据哈希函数，相同的原始数据将会映射到相同的散列值上，由此来节省查找时间，提高查找效率。
桶：
桶（Bucket）是哈希查找的一种技术，它是把所有映射到同一散列值上的元素放在同一个桶中，以加快查找速度。
哈希查找时，先根据哈希函数计算出元素的散列值，然后根据这个散列值在桶中查找，直到找到查找元素为止。
哈希表：
哈希表（Hash Table）是一种存储数据的数据结构，它由一个固定大小的数组组成，其中每个元素都以键值对保存数据，其中键是一个数字或字符串，而值是任意类型的数据。
哈希表很容易根据键快速查找到对应的值，因此，使用哈希表可以实现快速查找操作。