【C++】:哈希和哈希桶

朋友们、伙计们,我们又见面了,本期来给大家解读一下有关哈希和哈希桶的知识点,如果看完之后对你有一定的启发,那么请留下你的三连,祝大家心想事成!

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目录

1. 哈希概念

2. 哈希表的插入 

2.1 哈希冲突

2.2 哈希冲突的解决

2.2.1 闭散列(开放定址法)

2.2.2 开散列 (哈希桶/拉链法)

2.3 闭散列的代码实现

2.3.1 闭散列代码优化

2.3.2 闭散列完整代码 

2.4 开散列的代码实现 

2.4.1 开散列代码优化

2.4.2 开散列完整代码 


1. 哈希概念

顺序结构以及平衡树中,元素关键码与其存储位置之间没有对应的关系,因此在查找一个元素时,必须要经过关键码的多次比较。顺序查找时间复杂度为O(N),平衡树中为树的高度,即O(\log N),搜索的效率取决于搜索过程中元素的比较次数。


理想的搜索方法:可以不经过任何比较,一次直接从表中得到要搜索的元素。
如果构造一种存储结构,通过某种函数(hashFunc)使元素的存储位置与它的关键码之间能够建立一 一映射的关系,那么在查找时通过该函数可以很快找到该元素。

2. 哈希表的插入 

1. 直接定址法

根据所要插入的关键值在哈希表中所对应的存储位置建立起的一种一 一映射关系。
这种方法所适合的场景:数据范围集中,数据量较小。

与存储位置的关系是一对一的关系,不存在哈希冲突。

2. 除留余数法

用所要插入的元素和哈希表的大小进行取模操作,这样就可以将大范围的数据缩小,根据对应关系存储在哈希表中。

这种方法所适合的场景:数据范围不集中,且数据量较多。

与存储位置的关系是多对一的关系,并且存在哈希冲突。

2.1 哈希冲突

我们经常使用除留余数法,但是会面临哈希冲突,那么什么是哈希冲突呢?

不同的关键值通过映射关系所得到的存储位置是一样的,这种情况被叫做哈希冲突或者哈希碰撞。

2.2

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