一.python实现哈希表 只使用list,构建简单的哈希表(字典对象) # 不使用字典构造的分离连接法版哈希表 class HashList(): """ Simple hash function(seperate list table) by python list """ def __init__(self, table_size = 457): self.usage = 0 # 已用 self.table_size = table_siz…

哈希表(散列)的定义 散列表(Hash table,也叫哈希表),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. 哈希表的特点是采用以常数平均时间执行插入.删除和查找. 一个通俗的例子是,为了查找电话簿中某人的号码,可以创建一个按照人名首字母顺序排列的表(即建立人名到首字母的一个函数关系),在首字母为W的表中查找“王”姓的电话号码,显然比直接查找就要快得多…

分离链接法 / Separate Chain Hashing 前面完成了一个基本散列表的实现,但是还存在一个问题,当散列表插入元素冲突时,散列表将返回异常,这一问题的解决方式之一为使用链表进行元素的存储,即分离链接法. Separate Chain Hashing: [0] Header->11->0->110 [1] Header->12->1->111 [2] Header->2->112 [3] Header->14->3->113…

之前我们说过,对于需要动态维护的散列表 冲突是不可避免的,无论你的散列函数设计的有多么精妙.因此我们解决的重要问题就是:一旦发生冲突,我们该如何加以排解? 我们在这里讨论最常见的两种方法:分离链接法和开放定址法.本篇探讨前者,下一篇讨论后者. 分离链接法 解决冲突的第一种方法通常叫做分离链接法(separatechaining),做法是将散列到同一个值的所有元素保留到一个链表中.那……为什么要这么做呢?保留到数组中不行么?下面我们来分析一下. 我们先从最初的思路说起,所谓的冲突形象来说就是一山不…

解决hash冲突之分离链接法 分离链接法:其做法就是将散列到同一个值的所有元素保存到一个表中. 这样讲可能比较抽象,下面看一个图就会很清楚,图如下 相应的实现可以用分离链接散列表来实现(其实就是一个linkedList数组) 至于基本的增加.删除和查询的思路都是先根据散列函数来确定遍历哪个链表.然后再到被确定的链表中执行一次查找,然后再进行相应的操作. 接下来就讲几个注意点吧 (一)什么时候需要rehash来扩大散列表的大小 讲这个的时候,先介绍一下什么是装填因子. 装填因子 = 关键字个数 /…

题意: 给n个不同的数,求一个4个数(a,b,c,d)的组合满足a+b+c=d;求最大的d. 思路: 没想到可以用hash搞/ 这个就是数据结构里的分离链接法~ 解决hash冲突的方法:将所有关键字为同义词的结点链接在同一单链表中. a+b+c=d转化成a+b=d-c; 先将所有的a+b hash掉. 然后用 d-c 去找. 复杂度n^2*HASH; #include<cstdio> #include<string.h> #include<algorithm> usin…

哈希表 哈希表(Hash Table, 又称为散列表),是一种线性表的存储结构.哈希表由一个直接寻址表和一个哈希函数组成.哈希函数h(k)将元素关键字k作为自变量,返回元素的存储下标. 简单哈希函数: 除法哈希:h(k) = k mod m 乘法哈希:h(k) = floor(m(kA mod 1)) 0<A<1 假设有一个长度为7的数组,哈希函数h(k) = k mod 7,元素集合{14, 22, 3, 5}的存储方式如下图: 哈希冲突 由于哈希表的大小是有限的,而要存储的值的总数量是无限…

哈哈,这是我第一篇博客园的博客.尝试了一下用python实现的哈希表,首先处理冲突的方法是开放地址法,冲突表达式为Hi=(H(key)+1)mod m,m为表长. #! /usr/bin/env python #coding=utf-8 #实现哈希表(线性地址再散列) def ChangeKey(key, m, di): key01 = (key+di) % m return key01 a = raw_input("Please entry the numbers:\n").spli…

给定一个整数数组,判断是否存在重复元素. 如果任意一值在数组中出现至少两次,函数返回 true .如果数组中每个元素都不相同,则返回 false . 示例 1: 输入: [1,2,3,1] 输出: true 解法1:哈希表 class Solution: def containsNearbyDuplicate(self, nums: List[int], k: int) -> bool: res = {} for index, num in enumerate(nums): if num in…

1. ListNode 及 HashTable 的类型声明 声明 typedef int ElementType; typedef unsigned int Index; struct ListNode; typedef struct ListNode* Position; struct HashTbl; typedef struct HashTbl* HashTable; HashTable InitHashTable(int TableSize); void DestroyHashTable…