散列表(HashTable)】的更多相关文章

TypeScript方式实现源码 // 特性: // 散列算法的作用是尽可能快地在数据结构中找到一个值. 在之前的章节中, 你已经知道如果 // 要在数据结构中获得一个值(使用get方法) ,需要遍历整个数据结构来找到它.如果使用散列 // 函数,就知道值的具体位置,因此能够快速检索到该值.散列函数的作用是给定一个键值,然后 // 返回值在表中的地址 //  put(key,value):向散列表增加一个新的项(也能更新散列表) //  remove(key):根据键值从散列表中移除值 //…
我们知道,由于二叉树的特性(完美情况下每次比较可以排除一半数据),对其进行查找算是比较快的了,时间复杂度为O(logN).但是,是否存在支持时间复杂度为常数级别的查找的数据结构呢?答案是存在,那就是散列表(hash table,又叫哈希表).散列表可以支持O(1)的插入,理想情况下可以支持O(1)的查找与删除. 散列表的基本思想很简单: 1.设计一个散列函数,其输入为数据的关键字,输出为散列值n(正整数),不同数据关键字必得出不同散列值n(即要求散列函数符合单射条件) 2.创建一个数组HashT…
最近都在研究数据结构,关于hashtable,或者叫做散列表,过去一直不了解是什么东西,现在终于明白了. 所谓hashtable,就是某组key,通过某个关系(函数),得到一个与之对应的映射值(在计算机中一般是地址),而且这组映射值最好是连续的,并且是有限的,将key和value写成表的形式,就是hashtable.特别,在此需要注意的是,每个key只能对应一个value,但是可以有多个key,对应同一个值,当多个key对应同一个值的时候,这个时候叫做冲突(collision),这两个key叫做…
散列 散列又叫hash.是通过关键字把数据映射到指定位置的一种数据结构.理想的散列表,是一个包含关键字的固定大小的数组 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). 散列函数 hash(key) 通过一个散列的函数,将关键字进行计算,将计算的结果存到表里.如果关键字是一个整数,那么只要mod表长.如果关键字是一个字符串.通常的做法是将字符串转成ascii.然后再通过ha…
散列表 i. 散列函数 i. 冲突解决 ii. 分离链表法 ii. 开放地址法 iii. 线性探测法 iii. 平方探测法 iii. 双散列 ii. 再散列 ii. 可扩散列 i. 装填因子:元素个数 / 散列表大小 C++实现 1. 冲突解决:分离链表法    散列函数:key % tableSize /* 散列函数: key % tableSize 冲突解决: 分离链表法 */ #include <iostream> #include <vector> #include <…
散列表碰撞处理.开链法.HashTable散列 /** * 散列表碰撞处理.开链法.HashTable散列. * 将数组里的元素位置,也设置为数组,当两个数据的散列在同一个位置时, * 就可以放在这个位置的二维数组里,解决了散列函数的碰撞处理问题 */ function HashTable() { this.table = new Array(137); this.betterHash = betterHash;//散列函数 this.showDistro = showDistro;//显示散列…
2018-11-01 散列表---哈希表基于快速存取,时间换空间一种基于线性数组的线性表,不过元素之间并非紧密排列 散列函数--通过函数,有key关键码计算地址(相当于数组下标),函数尽可能使元素均匀分布 负载因子a:实际元素只有 n 个时,我们为其申请了 m 个元素空间(m>n),即桶的个数: 负载因子 = n/m a > 1 碰撞频率大 a < 1 碰撞频率小同义词(synonym):如果两个元组通过hash函数计算得到的地址相同<冲突>,那么这两个元素就叫做synony…
转载自:白话算法(6) 散列表(Hash Table)从理论到实用(上) 处理实际问题的一般数学方法是,首先提炼出问题的本质元素,然后把它看作一个比现实无限宽广的可能性系统,这个系统中的实质关系可以通过一般化的推理来论证理解,并可归纳成一般公式,而这个一般公式适用于任何特殊情况. ——R.A. Fisher 在一个解决方案的复杂性之中,理论或者概念的部分通常只占有限的一小部分.理论无法做实际的工作——否则它也不成其为理论了.从理论到实用,需要经过一系列的发明.从实用到更加实用.更加通用,往往需要…
转载自:白话算法(6) 散列表(Hash Table)从理论到实用(中) 不用链接法,还有别的方法能处理碰撞吗?扪心自问,我不敢问这个问题.链接法如此的自然.直接,以至于我不敢相信还有别的(甚至是更好的)方法.推动科技进步的人,永远是那些敢于问出比外行更天真.更外行的问题,并且善于运用丰富的想象力找到新的可能性,而且有能力运用科学的方法实践的人. 如果可以不用链表,把节省下来的链表的指针所占用的空间用作空槽,就可以减少碰撞的机会,提高查找速度. 使用开放寻址法处理碰撞 不用额外的链表,以及任何其…
转载自: 白话算法(6) 散列表(Hash Table) 从理论到实用(下) [澈丹,我想要个钻戒.][小北,等等吧,等我再修行两年,你把我烧了,舍利子比钻戒值钱.] ——自扯自蛋 无论开发一个程序还是谈一场恋爱,都差不多要经历这么4个阶段: 1)从零开始.没有束缚的轻松感.似乎拥有无限的可能性,也有相当多的不确定,兴奋.紧张和恐惧. 2)从无到有.无从下手的感觉.一步一坎,进展缓慢.走弯路,犯错,投入很多产出很少.目标和现实之间产生强大的张力.疑惑.挫败.焦急和不甘心. 3)渐入佳境.快速成长…