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数据结构基础详解:哈希表【理论计算篇】开放地址法_线性探测法_拉链法详解

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小徐在进步
发布2024-10-08 22:35:18
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发布2024-10-08 22:35:18
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文章被收录于专栏:数据结构与算法

哈希表(散列表)

1. 哈希表(散列表)的基本概念

散列表,又称哈希表。是一种数据结构,特点是:数据元素的关键字与其存储地址直接相关。

解释说明 已知关键字,能计算出来它的存储地址

若不同的关键字通过散列函数映射到同一个值,则称他们为“同义词”。

通过散列函数确定的位置已经存放了其他元素,则称这种情况为“冲突”

给出一个具体实例:

注意在本题中,采用处理冲突的方法是拉链法,即两个关键字,映射到相同的地址,就让他们之间顺序的指向

1.查找27的过程:

27%13=1 顺序查找地址1,查到第三个成功查到了27。

2.查找21的过程:

21%13=8,为空。

查找长度为0

查找长度-- 在查找运算中,需要对比关键字的次数称为查找长度

:three: ASL~成功~

(1*6+2*4+3*1+4*1)/12=1.75

平均成功查找长度=查找成功各情况比较的总次数/查找成功的情况总数

最理想的情况

:four: 平均失败查找长度

(0+4+0+2+0+0+2+1+0+0+2+1+0)/13=0.92

平均失败查找长度:从头带尾都查找失败的总次数/散列表长度 其实就是:表中记录数/散列表长度 平均失败查找长度又叫装填因子a ,,,,,,,,,,,,

引出下文:

不难发现,哈希表最重要的两部分是

如何让关键值分布的均匀------散列函数解决

如果冲突了怎么处理 ----------处理冲突的方法

2. 常见的散列函数

2.1 除留余数法

H(key)=key%p

散列表表长为m,取一个不大于m但最接近或等于m单的质数p,这个p作为散列表新的表长

为什么取最大质数?

让不同关键字的冲突尽可能少。所以即使散列表本身是15,为了减少冲突,还是得取13

2.2 直接定址法

直接定址法

H(key)=key或H(key)=a*key+b

适合分布基本连续的情况,如存储同一个班级的学生信息,班内学生学号为(1120112176~1120112205),设计哈希函数为H(key)=key-1120112176

若分布不连续,空位就会比较多,会造成存储空间的浪费。

2.3 数字分析法

选取数码分布较为均匀的若干位作为散列地址

数码在各位上出现的频率不一定相同,可能在某些位上分布的均匀,某些位不均匀

2.4 平方取中法

取关键字的平方值的中间几位作为散列地址

具体取多少位要视实际情况而定。这种方法得到的散列地址与关键的每位都有关系

总结:散列查找是典型的用空间换时间的算法,只要散列函数设计的合理,则散列表越长,冲突的概率越低。

3. 处理冲突的方法

3.1 拉链法

前面提到的拉链法就是处理冲突的一种方法

3.2 开放定址法

  • 线性探测法
  • 平方探测法
  • 伪随机序列法3.2.1开放地址法的定义开放地址法的核心就是说把其他地址开放,发生冲突时,可以把关键字放入其他的地址 数学公式 H~i~=(H(key)+d~i~)%m,其中m是<font color="red">表长!!!</font> d~i~是增量序列,根据d~i~的不同,可以分为三种方法。
  • :star:线性探测法
  • 平方探测法
  • 伪随机序列法 ==注意==:H(key)是哈希函数,哈希函数的计算是哈希函数,开放地址的计算是另一个东西,切不可混淆。尤其是哈希函数➗的是我们人为设置的,而开放地址法➗的是表长。

使用开放地址法计算ASL的时候,要注意空位置的判断也要算作一次比较,和上面的拉链法不同,可以理解为拉链法比较的是空指针,开放地址法是空的元素,所以算作一次

采用开放定址法时,删除结点不能简单地将被删结点的空间置为空,要做一个删除标记,进行逻辑删除(只能逻辑删除),如果不这么做,后面再查找时,可能会出现中间出现截断就不查找了,直接算查找失败了.

3.2.2 开放地址法的三种方法

1.线性探测法:

d~i~=0,1,2,3,4....m-1,即发生冲突时,每次往后探测相邻的下一个单元是否为空。

d~i~,意味着发生第0次冲突,d~i~取0,+d~i~就是+0,意味着发生第1次冲突,d~i~取1,+d~i~就是+1

举一个计算ASL成功的例子

举出一个查找失败的例子:

2.平方探测法:

d~I~=0^2^,1^2^,-1^2^,2^2^,-2^2^,...,k^2^,-k^2^

平方探测法:比起线性探测法更不易产生“聚集”(堆积)问题。

注意一点,一个坑:平方探测法散列表长度m必须是一个可以表示4j+3的素数,才能探测到所有位置。

3.伪随机序列法:d~i~=某个伪随机序列,如d~i~=0,5,24,11,....

3.3 再散列法(再哈希法)

准备多个散列函数,一个发生冲突就用下一个。

4. 重难点题型总结

4.1 拉链法求平均成功查找长度与查找失败长度

ASL~成功~要横着看,(一次查找到的结点数+2*两次的查到的结点数+...n*n次查到的结点数)/表中所有的结点数

ASL~失败~=表中所有的结点数/mod的数

解释说明,上面给出的ASL~失败~只是一种数值相等的公式,并不是理解。

拉链法中空指针算0次比较,所以拉链法在每一种查找失败的情况,就是该条链下结点的个数,mod的数,就是情况数,比如mod7,会得到0-6,7种情况。

例题如下:

【1999年 9分】

4.2 开发地址法之线性探测法求平均成功查找长度与查找失败长度

重点讲解:

1.当用哈希函数算完之后,使用线性探测的时候,要注意,分母变成了表长,不是哈希函数中的modx中的x,并且使用结果是上一步中哈希函数的结果,比如算完46%11=2,假设表长为13,线性探测就是(2+1)%13,而不是(46+1)%13,也不是(2+1)%11,这都是值得注意的。

2.在计算平均查找失败长度的过程中,每一次的情况是遇到空的时候就停止。

分母是映射空间,哈希函数是mod7,地址空间就是0-6,7种情况,从为0的情况出发一直加到6的情况

3.查找成功就是比较次数,这里不多说了

例题1:

例题2:

4.3 开发地址法之平方探测法求平均成功查找长度

根据题目给出的H~i~函数,来具体进行平方探测法的计算,本质和线性探测是一回事

例题1:

原创声明:本文系作者授权腾讯云开发者社区发表,未经许可,不得转载。

如有侵权,请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除。

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目录
  • 哈希表(散列表)
  • 1. 哈希表(散列表)的基本概念
  • 2. 常见的散列函数
    • 2.1 除留余数法
      • 2.2 直接定址法
        • 2.3 数字分析法
          • 2.4 平方取中法
          • 3. 处理冲突的方法
            • 3.1 拉链法
              • 3.2 开放定址法
                • 3.2.2 开放地址法的三种方法
              • 3.3 再散列法(再哈希法)
              • 4. 重难点题型总结
                • 4.1 拉链法求平均成功查找长度与查找失败长度
                  • 4.2 开发地址法之线性探测法求平均成功查找长度与查找失败长度
                    • 4.3 开发地址法之平方探测法求平均成功查找长度
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