数据结构 -- 哈希表(hash table)

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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了数据结构 -- 哈希表(hash table)相关的知识,希望对你有一定的参考价值。

简介

   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

  记录的存储位置=f(关键字)

  这里的对应关系f称为散列函数,又称为哈希(Hash函数),采用散列技术将记录存储在一块连续的存储空间中,这块连续存储空间称为散列表或哈希表(Hash table)。

  哈希表hashtable(key,value):

  1. 把Key通过一个固定的算法函数既所谓的哈希函数转换成一个整型数字

  2. 然后就将该数字对数组长度进行取余取余结果就当作数组的下标

  3. 将value存储在以该数字为下标的数组空间里。

    技术图片

  左边很明显是个数组,数组的每个成员包括一个指针指向一个链表的头,当然这个链表可能为空,也可能元素很多。

  我们根据元素的一些特征把元素分配到不同的链表中去,也是根据这些特征,找到正确的链表,再从链表中找出这个元素。

  Hash Table的查询速度非常的快,几乎是O(1)的时间复杂度。hash就是找到一种数据内容和数据存放地址之间的映射关系。

   散列法:元素特征转变为数组下标的方法。


 

哈希冲突

  哈希化之后难免会产生一个问题,那就是对不同的关键字,可能得到同一个散列地址,即同一个数组下标,这种现象称为哈希冲突。

  那么我们该如何去处理冲突呢?

  1. 开放地址法:通过系统的方法找到数组的另一个空位,把数据填入,而不再用哈希函数得到的数组下标,因为该位置已经有数据了;

  2. 链地址法:  创建一个存放链表的数组,数组内不直接存储数据,这样当发生冲突时,新的数据项直接接到这个数组下标所指的链表中。

  3. 公共溢出区法建立一个特殊存储空间,专门存放冲突的数据。此种方法适用于数据和冲突较少的情况。

  4. 再散列法(再哈希法):准备若干个hash函数,如果使用第一个hash函数发生了冲突,就使用第二个hash函数,第二个也冲突,使用第三个……


Hash函数 

  hash地址冲突几率,与hash函数密切相关。以下我们看下常用的计算hash地址的函数

  (A)直接定址法

    取关键字或者关键字的某个线性函数作为Hash地址,即address(key) = a*key + b; 如果知道学生的学号是从2000开始,最大为4000,则可以将address(key) =key-2000作为Hash地址。

  (B)平方取中法

    对关键字进行平方计算,然后取结果的中间几位作为Hash地址,假如有以下关键字序列{421,423,436},平方之后的结果为{177241,178929,190096},那么可以取中间的两位数{72,89,00}作为Hash地址。

  (C)折叠法

    将关键字拆分成几个部分,然后将这几个部分组合在一起,以特定的方式进行转化形成Hash地址。例如假如知道某图书的SBN号为:8903-241-23,可以将address(key)=89+03+24+12+3作为Hash地址。

  (D)除留取余法

    如果知道Hash表的最大长度为m,可以取不大于m的最大质数p,然后对关键字进行取余运算address(key)=key % p

 

待更新

 

参考:https://blog.csdn.net/eson_15/article/details/51138588 https://www.jianshu.com/p/5a2a5f6de440

以上是关于数据结构 -- 哈希表(hash table)的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章

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