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
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
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。
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
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。
前面提到的拉链法就是处理冲突的一种方法
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.
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,....
准备多个散列函数,一个发生冲突就用下一个。
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】
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:
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:
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