哈希表的简单介绍

最新推荐文章于 2022-06-24 15:10:33 发布
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#hash #数据结构 #哈希表

哈希表的概念

哈希表（Hash Table）也叫散列表，是根据键码值（key value）而直接进行访问的数据结构。它通过把关键码值映射到哈希表中的一个位置来访问记录，以加快查找速度。这个映射函数就叫做散列函数，存放记录的数组的散列表。

哈希表查找的时间复杂度

哈希表存储的是键值对，其查找的时间复杂度与元素数量的多少无关，哈希表在查找元素的时候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)。

当向哈希表
    插入元素时：根据待插入元素的关键码，计算出该元素的存储位置，并进行存放。
查找元素时：对元素的关键码进行同样的计算，把求得的函数值当做元素的存储位置，
在结构中,按此位置取元素比较，若关键码相等，则搜索成功。
常见的哈希函数

  • 直接定制法  

    取关键字的某个线性函数为散列地址：Hash（Key）= A*Key + B  
    优点：简单、均匀  
    缺点：需要事先知道关键字的分布情况  
    适合查找比较小且连续的情况  
    面试题：找出一个字符串中第一个只出现一次的字符，要求：时间复杂度O(N)，空间复杂度O(1)

  • 除留余数法

    设散列表中允许的地址数为m，取一个不大于m，但最接近或者等于m的质数p作为除数，按照哈希函数：Hash(key) = key % p(p<=m),将关键码转换成哈希地址  

  • 折叠法
  • 数学分析法
  • 随机数法
  • 平方取中法
哈希冲突

即不同关键字通过相同哈希哈数计算出相同的哈希地址，该种现象称为哈希冲突或哈希碰撞。把具有不同关键码而具有相同哈希地址的数据元素称为“同义词”。

那么我们如何解决哈希冲突呢？
常用的解决哈希冲突的方法有两种：开散列法，闭散列法

闭散列
闭散列：也叫开放地址法，当发生哈希冲突时，如果哈希表未被装满，说明在哈希表中必然还有空位置，那么可以把key存放到表中“下一个” 空位中去。

常用的探测方法有 ：线性探测、二测谈探测等。

负载因子：
散列表的负载因子定义为：a = 填入表中的元素个数 / 散列表长度对于开放定址法，
散列荷载因子是重要的影响因素，应该严格限制在0.7~0.8，超过0.8，cpu缓冲不命
中按指数曲线上升。

开散列

开散列法又叫链地址法(开链法)。
开散列法：首先对关键码集合用散列函数计算散列地址，具有相同地址的关键码归于同一子集合，每一个子集合称为一个桶，各个桶中的元素通过一个单链表链接起来，各链表的头结点存储在哈希表中。

通常，每个桶对应的链表结点都很少，将n个关键码通过某一个散列函数，存放到散列表中的m个桶中，那么每一个桶中链表的平均长度为 n / m 。以搜索平均长度为 n / m 的链表代替了搜索长度为 n 的顺序表，搜索效率快的多。

接下来我们将实现一下开散列以及闭散列，具体代码请参考我的另一篇博客：
哈希表具体实现

算法：哈希表
uncle_ll的博客
03-25 3103
哈希表简介 哈希表：也叫做散列表。是根据关键字和值（Key-Value）直接进行访问的数据结构。也就是说，它通过关键字 key 和一个映射函数 Hash(key) 计算出对应的值 value，然后把键值对映射到表中一个位置来访问记录，以加快查找的速度。这个映射函数叫做哈希函数（散列函数），用于存放记录的数组叫做 哈希表（散列表）。 哈希表的关键思想是使用哈希函数，将键 key 和值 value 映射到对应表的某个区块中。可以将算法思想分为两个部分： 向哈希表中插入一个关键字：哈希函数决定该关键字的对应值应
哈希表的原理及其在实际中的应用
一键难忘的博客
05-23 1283
哈希表是一种数据结构，用于存储键值对（key-value pairs）。它通过哈希函数将键映射到表中的一个位置，从而实现高效的数据访问。哈希表的特点在于，通过哈希函数计算出的位置是固定的，因此可以在常量时间内（O(1)）查找、插入和删除元素。哈希表作为一种重要的数据结构，在实际应用中发挥着关键作用。本文深入探讨了哈希表的原理、哈希函数、哈希冲突处理以及实际应用场景。我们了解到，哈希表通过哈希函数将键映射到固定位置，实现了快速的数据存储和查询，具有常量时间复杂度的优势。
哈希表(介绍)
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09-20 333
哈希表是一种使用哈希函数组织数据，以支持快速插入和搜索的数据结构。 有两种不同类型的哈希表：哈希集合和哈希映射。 哈希集合是集合数据结构的实现之一，用于存储非重复值。 哈希映射是映射 数据结构的实现之一，用于存储(key, value)键值对。 在标准模板库的帮助下，哈希表是易于使用的。大多数常见语言（如Java，C ++ 和 Python）都支持哈希集合和哈希映射。 通过选择合适的哈希函数，哈希...
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1.一个栗子 看一个实际需求：有一个公司,当有新的员工来报道时,要求将该员工的信息加入(id,性别,年龄,住址..),当输入该员工的id时,要求查找到该员工的 所有信息. 要求: 不使用数据库,尽量节省内存,速度越快越好=>哈希表(散列) 2.哈希表的基本介绍 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
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hash也称“散列”， 是一种基于映射关系的存储方式，将任意长度的二进制值输出为固定长度的较小的二进制值，这种输出的小的固定长度的值为hash值； 1. 散列技术是在关键字key与存储位置之间建立对应的关系，计算得到存储们置，建立这种关系的函数就是散列函数f，存储位置为f(key)； 2. 每个关键字对应唯一的存储位置，在查找时，根据定值key和对应的关系映射函数f，就可以很快的在集合中找到存...
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哈希表--简单
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本题的思路是建立一个哈希表，将字母和字符串之间一一对应 class Solution: def wordPattern(self, pattern: str, s: str) -> bool: ch2word=dict() word2ch=dict() words=s.split() # 以空格为分隔符分割字符串 if len(pattern)!=len(words): return False for ch,..
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[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。给定表M，存在函数f(key)，对任意给定的关键字值key，代入函数后若能得到包含该关键字的记录在表中的地址，则称表M为哈希（Hash）表，函数f(key)为哈希(Hash) 函数。哈希函数 实现数据到存储位置的一对一映射 功能：输入数据，生成整数 主要特点： 1.不
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转自：http://blog.youkuaiyun.com/songzi1111/article/details/10985429 转自：http://blog.youkuaiyun.com/yleek/article/details/8691938举一个不太恰当的例子方便理解： 比如几个数字（1,11,25,47,57）和一个二维数组arr[10][10]， 我们用除以10的余数作为这些数字的分类标准，并按照余数存
C语言哈希表介绍
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在 C 语言中，哈希表的实现通常依赖于数组和哈希函数。哈希表通过哈希函数将键（key）映射到数组的某个索引上，从而实现快速的插入和查找操作。由于哈希冲突的存在（即不同的键可能映射到相同的索引），需要解决冲突的方法，例如开放寻址法或链地址法。 ### 哈希表的基本实现 以下是一个使用开放寻址法实现的简单哈希表示例： ```c #include <stdio.h> #include <stdbool.h> #define MAXSIZE 20 bool Insert(int hash[MAXSIZE], int e, int length) { if (length < MAXSIZE) { int j = e % MAXSIZE; while (hash[j] != 0) { j = (++j % MAXSIZE); } hash[j] = e; length++; return true; } else { return false; } } void Print(int hash[MAXSIZE]) { printf("元素:"); for (int i = 0; i < MAXSIZE; i++) { printf("%d ", hash[i]); } } int Find(int hash[MAXSIZE], int key) { int j = key % MAXSIZE; int temp = j; do { if (hash[temp] == key) { return temp; } temp = (++temp % MAXSIZE); } while (hash[temp] != key && temp != j); return -1; } int main() { int hash[MAXSIZE] = {0}; int length = 0; int e, key, get; while (length < MAXSIZE) { printf("请输入插入元素(结束请插入0)："); scanf("%d", &e); if (e == 0) { break; } else { Insert(hash, e, length); } } Print(hash); while (true) { printf("\n请输入要查找的元素(0结束):"); scanf("%d", &key); if (key == 0) { printf("查找结束"); break; } else { get = Find(hash, key); if (get == -1) { printf("不存在"); } else { printf("%d", get); } } } } ``` ### 哈希表的使用方法 1. **初始化哈希表**：定义一个固定大小的数组，初始值为 `0` 或 `NULL`。 2. **插入元素**：使用哈希函数将键值映射到数组的索引位置。如果该位置已被占用，则根据冲突解决策略（如开放寻址法）寻找下一个可用位置。 3. **查找元素**：通过哈希函数计算键值的索引位置，并检查该位置是否存储了目标键值。如果未找到，则根据冲突解决策略继续搜索。 4. **删除元素**：查找目标键值的索引位置，并将其标记为可用或删除状态。 ### 使用 C 语言库函数实现哈希表 除了手动实现哈希表外，还可以使用 C 语言的一些库函数，例如 `uthash`，它提供了一种方便的方式来管理哈希表。以下是一个使用 `uthash` 的示例： ```c #include <stdio.h> #include <stdlib.h> #include "uthash.h" typedef struct MyHash { int key; int value; UT_hash_handle hh; } MyHash; MyHash *myhs = NULL; void insert(int key1, int value1) { MyHash *tmp1 = NULL; HASH_FIND_INT(myhs, &key1, tmp1); if (tmp1 == NULL) { tmp1 = (MyHash *)malloc(sizeof(MyHash)); tmp1->key = key1; tmp1->value = value1; HASH_ADD_INT(myhs, key, tmp1); } else { tmp1->value = value1; } } MyHash *find(int key1) { MyHash *tmp1 = NULL; HASH_FIND_INT(myhs, &key1, tmp1); return tmp1; } int main() { insert(1, 10); insert(2, 20); insert(3, 30); MyHash *result = find(2); if (result != NULL) { printf("找到键 %d，值为 %d\n", result->key, result->value); } else { printf("未找到键\n"); } return 0; } ``` ### 哈希表的优点 - **查找速度快**：理想情况下，哈希表可以在常数时间内完成插入和查找操作。 - **适合大数据量**：对于需要频繁查找和插入的场景，哈希表表现出色。 ### 哈希表的缺点 - **扩展困难**：由于哈希表基于数组实现，因此在数据量超出初始容量时，扩展较为困难。 - **不利于遍历**：哈希表不适合进行顺序遍历操作。 ### 总结 哈希表是一种高效的数据结构，适用于需要快速查找和插入的场景。在 C 语言中，可以通过数组和哈希函数手动实现哈希表，也可以使用第三方库（如 `uthash`）来简化实现过程。
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