参考资源:
http://student.zjzk.cn/course_ware/data_structure/web/CHAZHAO/chazhao9.4.1.htm
一,散列表的基本概念
散列方法不同于顺序查找、二分查找、二叉排序树及B-树上的查找。它不以关键字的比较为基本操作,采用直接寻址技术。在理想情况下,无须任何比较就可以找到待查关键字,查找的期望时间为O(1)。
1、散列表
设所有可能出现的关键字集合记为U(简称全集)。实际发生(即实际存储)的关键字集合记为K(|K|比|U|小得多)。
散列方法是使用函数h将U映射到表T[0..m-1]的下标上(m=O(|U|))。这样以U中关键字为自变量,以h为函数的运算结果就是相应结点的存储地址。从而达到在O(1)时间内就可完成查找。
其中:
① h:U→{0,1,2,…,m-1} ,通常称h为散列函数(Hash Function)。散列函数h的作用是压缩待处理的下标范围,使待处理的|U|个值减少到m个值,从而降低空间开销。
② T为散列表(Hash Table)。
③ h(Ki)(Ki∈U)是关键字为Ki结点存储地址(亦称散列值或散列地址)。
④ 将结点按其关键字的散列地址存储到散列表中的过程称为散列(Hashing)
2、散列表的冲突现象
(1)冲突
两个不同的关键字,由于散列函数值相同,因而被映射到同一表位置上。该现象称为冲突(Collision)或碰撞。发生冲突的两个关键字称为该散列函数的同义词(Synonym)。
【例】上图中的k2≠k5,但h(k2)=h(k5),故k2和K5所在的结点的存储地址相同。
(2)安全避免冲突的条件
最理想的解决冲突的方法是安全避免冲突。要做到这一点必须满足两个条件:
①其一是|U|≤m
②其二是选择合适的散列函数。
这只适用于|U|较小,且关键字均事先已知的情况,此时经过精心设计散列函数h有可能完全避免冲突。
(3)冲突不可能完全避免
通常情况下,h是一个压缩映像。虽然|K|≤m,但|U|>m,故无论怎样设计h,也不可能完全避免冲突。因此,只能在设计h时尽可能使冲突最少。同时还需要确定解决冲突的方法,使发生冲突的同义词能够存储到表中。
(4)影响冲突的因素
冲突的频繁程度除了与h相关外,还与表的填满程度相关。
设m和n分别表示表长和表中填人的结点数,则将α=n/m定义为散列表的装填因子(Load Factor)。α越大,表越满,冲突的机会也越大。通常取α≤1。
二,C++模板实现
(1)HashTable.h代码如下:
<span style="font-size:12px;">#include "stdafx.h"
#include "iostream"
using namespace std;
template<class DataType>
class HashTable
{
public:
HashTable(int size)
{
maxSize=size;
count=0;
element =new DataType[size];
if (element == NULL)
{
exit(1);
}else
{
for (int i=0;i<size;i++)
{
element[i]=NULL;
}
}
}
~HashTable()
{
delete[] element;
}
DataType getData(int i)
{
if (i < 0 || i >= maxSize)
{
exit(1);
}else
{
return element[i];
}
}
int getNum()
{
return count;
}
//哈希函数,返回ndata的(在数组中的)存储位置
int Hash(DataType nData);
//插入操作,插入newData到哈希表中
int insertHash(DataType newData);
//搜寻nData的当前存储位置
int getHash(DataType nData);
private:
int maxSize;
int count;
DataType *element;
};
template<class DataType>
int HashTable<DataType>::Hash(DataType newData)
{
return newData%maxSize;//留余数法
}
//搜索nData的空白存储位置
template<class DataType>
int HashTable<DataType>::insertHash(DataType newData)
{
if (getNum() == maxSize)
{
cerr<<"哈希表已经满"<<endl;
}
int pos=Hash(newData);
if (element[pos] == NULL)
{
element[pos]=newData;
count++;
return 1;
}else
{
int rpos=(pos+1)%maxSize;
while (rpos != pos)
{
if (element[rpos] == NULL)//寻找没有存储数据的位置
{
element[rpos]=newData;
count++;
return 1;
}
rpos=(rpos+1)%maxSize;
}
if (rpos == pos)//如果最终都没能找到空位,直接强行赋值
{
element[rpos]=newData;
count++;
return 1;
}
}
}
//搜寻nData的当前存储位置
template<class DataType>
int HashTable<DataType>::getHash(DataType newData)
{
int pos=Hash(newData);
if (element[pos] == newData)
{
return pos;
}else
{
int rpos=(pos+1)%maxSize;
while (rpos != pos)
{
if (element[rpos] == newData)
{
return rpos;
}
rpos=(rpos+1)%maxSize;
}
if (rpos == pos)
{
cerr<<"无法查找指定元素的存储位置"<<endl;
return -1;
}else
{
return rpos;
}
}
} </span><span style="font-size: 14px;"> </span>
(2)主测试代码如下:
<span style="font-size:12px;">// ConsoleAppHashTable.cpp : 定义控制台应用程序的入口点。
//
#include "stdafx.h"
#include "HashTable.h"
#include "iostream"
using namespace std;
int _tmain(int argc, _TCHAR* argv[])
{
int len=10;
HashTable<int> hashTest(len);
//一次插入元素
hashTest.insertHash(10);
hashTest.insertHash(1);
hashTest.insertHash(9);
hashTest.insertHash(5);
hashTest.insertHash(5);
hashTest.insertHash(2);
hashTest.insertHash(18);
hashTest.insertHash(65);
hashTest.insertHash(21);
//输出哈希表中的元素
cout<<"表中的元素为: ";
for (int i=0;i<len;i++)
{
cout<<hashTest.getData(i)<<" ";
}
cout<<endl;
//查找元素位置
cout<<"元素9的位置:";
int pos=hashTest.getHash(9);
if (pos == -1)
{
cout<<"无此元素"<<endl;
}else
{
cout<<pos<<endl;
}
system("pause");
return 0;
} </span>
(3)测试结果: