手写实现一个哈希表

最新推荐文章于 2025-12-04 16:31:04 发布

数据科学智慧

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文章标签：散列表数据结构 C/C++

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本文详细介绍了如何从零开始用C++手写一个哈希表，包括哈希函数设计、Node结构体、HashTable类的成员变量和方法如构造函数、析构函数、插入、获取和删除操作。通过实例展示了哈希表的工作原理和实现过程。

手写实现一个哈希表

哈希表是一种常见的数据结构，它能够高效地存储和检索数据。在本文中，我将向您展示如何从零开始手写一个哈希表的实现，使用C++语言来完成。

哈希表的基本思想是通过将关键字映射到数组索引来存储和检索数据。为了实现这一点，我们需要定义一个哈希函数来计算关键字的哈希值，并将其转换为数组索引。在本例中，我们将使用简单的取模运算作为哈希函数。

首先，让我们定义一个哈希表的类，命名为HashTable。该类需要具有以下成员变量和方法：

const int TABLE_SIZE = 100;

class HashTable {
   
   
private:
    struct N

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C++从0到1手写一个哈希表

希望我的博客，能帮上你解决学习中工作中所遇到的问题

05-25

786

C++从0到1手写一个哈希表1.简易版哈希表 0.导语目的：手写实现一个哈希表，采用拉链法构建，每个hash(key)对应的是一个红黑树。看起来很简单，但可以学到很多东西。实现语言：C++。 1.简易版哈希表 我们将哈希表封装在一个类中,完成遍历的定义与声明以及构造、析构的实现： template<typename Key, typename Value> class HashTable { private: const static int upperTol = 3; const stat

手写哈希表

chenmi123321的博客

02-11

251

下面是一个简单的C++实现手写哈希表的完整代码。这个哈希表使用链地址法（Chaining）来处理哈希冲突。

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今天学习的内容是哈希表，然后通过手写一个简易的动态哈希表来检验自己对于哈希表的理解。

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JAVA手写实现简单的哈希表 说明：map在日常的开发和学习中非常重要，因为他的插入效率和查找效率以及删除效率都接近于O(1)，拿hashtable来说，底层是依赖数组，数组根据下表查找删除插入都是O(1)。实现分析 哈希表重要一个步骤就是实现哈希函数，根据哈希函数生成对应哈希值，根据哈希值往数组中插入或者删除，查询对应的值。所以关键就在于哈希函数的实现，以及解决哈希冲突。实现背景一个班级，同学们有学号，学号的类型为1611001,1611002,16110xx，根据这个特点我只需要截取后两位不同的哈

哈希表(C++实现)

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可以不经过任何比较，一次直接从表中得到要搜索的元素

【数据结构篇C++实现】- 哈希表

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有关散列表（哈希表）数据结构的知识点总结

数据结构哈希表（散列）Hash，手写实现（图文推导）

m0_65819602的博客

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哈希表，也被称为散列表，是一种重要的数据结构。它通过将关键字映射到一个表中的位置来直接访问记录，以此加快查找速度。这种映射函数被称为散列函数。哈希表的历史可以追溯到上个世纪 50 年代，由美国计算机科学家拉宾·珀尔（Rabin Pearl）和罗伯特·韦伯（Robert Weiss）发明。自那时以来，哈希表已经成为了计算机科学和编程中不可或缺的一部分，广泛应用于各种领域。

哈希表实现入门：用 Python 手写一个基础版本

2501_93893889的博客

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哈希表（Hash Table）基于键值对存储数据。键（key）通过哈希函数转换为索引，指向存储位置（称为桶）。理想情况下，每个键映射到唯一索引，但实际中常出现冲突（多个键映射到同一位置），需要特殊处理。例如，给定键 $k$，哈希函数 $h(k)$ 计算索引： $$h(k) = k \mod m$$ 其中 $m$ 是表的大小。这确保了索引在 $0$ 到 $m-1$ 范围内。

Java的手写简单的哈希表

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10-21

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Java的HashMap,HashSet，哈希冲突以及解决办法，实现一个简单的哈希表

C++手写拉链法的哈希表【LeetCode705 设计哈希集合】

马小超

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哈希表概述为了实现哈希表这个数据结构，有两个关键的问题，即哈希函数和冲突处理。哈希函数：目的是分配一个地址存储值。理想情况下，每个值都应该有一个对应唯一的散列值。冲突处理：哈希函数的本质就是从 A 映射到 B。但是多个 A 值可能映射到相同的 B。这就是碰撞。因此，我们需要有对应的策略来解决碰撞。总的来说，有以下几种策略解决冲突：拉链法：对于相同的散列值，我们将它们放到一个桶中，每个桶是相互独立的。线性探测法：每当有碰撞，则根据我们探查的策略找到一个空的槽为止。再散列法：使用两

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2501_90980137的博客

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• 队列：“先进先出”（FIFO），允许在队尾入队、队首出队，支持enqueue（入队）、dequeue（出队），基础队列O(1)操作，优先级队列（按优先级排序）O(logn)操作，常用于任务调度、广度优先搜索（BFS）。• 栈：“先进后出”（LIFO），仅允许在栈顶操作，支持push（入栈）、pop（出栈）、peek（查看栈顶），时间复杂度均为O(1)，常用于递归、表达式求值、括号匹配。• 表示方法：邻接矩阵（二维数组，适合稠密图）、邻接表（链表数组，适合稀疏图）。

从0开始学算法——第三天（数据结构的多样性）

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本文实现了一个带头节点的双向循环链表，包含初始化、插入、删除等基本操作。链表节点包含数据域和前后指针，链表结构体维护头节点和当前大小。主要功能包括：1）初始化链表；2）在指定节点前插入元素；3）打印链表；4）删除指定节点；5）头删/尾删；6）头插/尾插。每个操作都处理了指针调整和内存管理，并维护链表大小。代码使用断言检查参数有效性，确保操作安全。这种实现方式适用于需要频繁在头部/尾部操作的场景，循环特性简化了边界条件处理。

数据结构---堆（Heap）

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堆是一种基于完全二叉树的高效数据结构，分为大根堆和小根堆，通过数组存储实现快速极值查询（O(1)）和动态维护（插入/删除O(logn)）。其核心在于堆序性（父子节点大小关系）和两个关键操作：上浮（插入调整）和下沉（删除调整）。堆与二叉搜索树不同，不要求全局有序，适用于优先队列、堆排序等场景。通过数组存储和自底向上建堆（O(n)时间复杂度），堆在算法中展现出优异的性能。

手写哈希表c++

03-09

### 如何在 C++ 中实现自定义哈希表 #### 定义哈希表的基本结构为了创建一个简单的哈希表，首先需要定义存储键值对的数据结构。通常情况下，哈希表由桶（bucket）组成，每个桶是一个链表或其他形式的集合，用于处理冲突。 ```cpp #include <list> #include <vector> template<typename KeyType, typename ValueType> struct HashTable { using Pair = std::pair<KeyType, ValueType>; private: size_t capacity; std::vector<std::list<Pair>> buckets; public: explicit HashTable(size_t cap) : capacity(cap), buckets(capacity) {} void insert(const KeyType& key, const ValueType& value); bool find(const KeyType& key, ValueType& outValue) const; }; ``` 这段代码展示了哈希表的基础框架[^2]。 #### 自定义哈希函数对于不同的键类型，可能需要编写专门的哈希函数。这里展示了一个通用的方式： ```cpp // 默认哈希函数模板 template<typename T> struct DefaultHashFunction { size_t operator()(const T& t) const noexcept; }; // 特定类型的特化版本 template<> struct DefaultHashFunction<int> { size_t operator()(int i) const noexcept { return static_cast<size_t>(i); } }; // 字符串类型的特化版本 template<> struct DefaultHashFunction<std::string> { size_t operator()(const std::string& str) const noexcept { // 使用 djb2 算法作为例子 unsigned long hash = 5381; for (char c : str) hash = ((hash << 5) + hash) + c; /* hash * 33 + c */ return hash; } }; ``` 上述实现了针对 `int` 和 `std::string` 类型的默认哈希函数[^5]。 #### 插入操作当向哈希表中插入新元素时，先计算给定键对应的索引位置，再将该键值对加入到对应的位置上。 ```cpp void HashTable<KeyType, ValueType>::insert(const KeyType& key, const ValueType& value) { auto index = DefaultHashFunction<KeyType>()(key) % this->capacity; for (auto it = buckets[index].begin(); it != buckets[index].end(); ++it) { if (it->first == key) { // 更新已有记录 it->second = value; return; } } // 添加新的键值对 buckets[index].push_back(Pair(key, value)); } ``` 此部分逻辑负责处理碰撞情况下的更新或新增行为[^1]。 #### 查找功能查找某个特定键是否存在及其关联的值的过程如下所示： ```cpp bool HashTable<KeyType, ValueType>::find(const KeyType& key, ValueType& outValue) const { auto index = DefaultHashFunction<KeyType>()(key) % this->capacity; for (const auto& pair : buckets[index]) { if (pair.first == key) { outValue = pair.second; return true; } } return false; } ``` 这段代码遍历指定索引处的所有条目直到找到匹配项为止[^3]。 #### 扩展思考实际开发过程中还需要考虑负载因子、动态调整容量等因素以优化性能表现。