回顾散列表

最新推荐文章于 2026-01-10 20:50:22 发布
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#数据结构 #算法

一 概述

        散列表是一种非线性的数据结构，通过利用Hash函数将指定的键(key)映射至对应的值(value),从而实现高效的元素查找。

        注意点：散列表的key要保证唯一的。

        对于Hash函数而言，需要保证低碰撞率，高鲁棒性(健壮性)等，这样才能够满足各类的数据和使用场景。

参考资料：图解算法数据结构 - LeetBook - 力扣（LeetCode）全球极客挚爱的技术成长平台 (leetcode-cn.com)icon-default.png?t=L892https://leetcode-cn.com/leetbook/read/illustration-of-algorithm/50e446/

散列表时间复杂度分析：O(1)真的成立吗？
AI 算法实战派
07-07 979
本文旨在深入分析散列表的时间复杂度特性，解答"O(1)时间复杂度是否真的成立"这一常见疑问。我们将探讨理想情况和实际应用中散列表的性能表现，以及影响其性能的各种因素。核心概念与联系：介绍散列表的基本原理和关键概念时间复杂度分析：详细分析散列表的时间复杂度数学建模：通过数学模型解释散列表性能实际应用与优化：探讨实际应用中的性能考虑总结与思考：回顾关键知识点并提出思考问题散列表(Hash Table)：一种通过哈希函数将键映射到值的数据结构哈希函数(Hash Function)
计算机考研408真题解析（2024-42 深入解析：散列表二次探测法在408真题中的应用与实现）
goodteacher408的博客
07-09 1294
本文基于2024年计算机考研408真题（[2024-DS-42]），对散列表的二次探测法进行深入剖析。通过详细的构造过程、查找分析以及C语言代码实现，旨在帮助读者全面理解二次探测法的原理、应用及其在实际问题中的解决策略。文章还将探讨散列表的性能特点、常见错误及优化建议，为计算机专业学生和开发者提供有价值的参考。
「数据结构详解·六」哈希表
Leo_Chenjy的博客
08-30 793
哈希表
线性表，树，hash表的优缺点
logarrow的专栏
10-03 8786
下面描述线性表，树以及hash表的常见特性以及优缺点，知道这些还是很有用的 1、线性表 2、树 3、hash表
数据结构基础知识
CS技术栈
05-30 682
概述 数据结构是为实现对计算机数据有效使用的各种数据组织形式，服务于各类计算机操作。不同的数据结构具有各自对应的适用场景，旨在降低各种算法计算的时间与空间复杂度，达到最佳的任务执行效率。 分类 线性数据结构（物理结构） 数组(Array)、链表(Linked List)、栈(Stack)、队列(Queue) 非线性数据结构（逻辑结构） 树(Tree)、堆(Heap)、散列表(Hashing)、图(Graph) 数组 数组是将相同类型的元素存储于连续内存空间的数据结构，其长度不可变。 如下图所示，构建此数组
数据结构分类之什么是线性结构、非线性结构
热门推荐
cy_an的博客
10-19 1万+
什么是线性结构、非线性结构 数据结构分类大多可以有三种分类方式，分别是逻辑结构、物理结构、存储结构。一般来讲大多数都是以逻辑结构进行划分的。 线性结构 简单地说，线性结构就是表中各个结点具有线性关系。如果从数据结构的语言来描述，线性结构应该包括如下几点： 1、线性结构是非空集。 2、线性结构有且仅有一个开始结点和一个终端结点。 3、线性结构所有结点都最多只有一个直接前趋结点和一个直接后继结点。 ...
数据结构总结---------非线性表（哈希表）
叁木大数据
03-02 3732
数据结构总结---------非线性表（哈希表）1.为什么有哈希表？2.哈希表的结构与特点1.特点2.结构3.图解4.结论3.哈希表涉及到的概念了解1.hashCode()2.equals()3.各种类型数据的哈希码应该如何获取hashCode()值4.如何避免插入数据时产生冲突？ 1.为什么有哈希表？ 由于前面结构的查询都是通过关键字与给定值比较，来确定位置，效率取决于比较的次数。而最理想的方法...
【数据结构】回顾散列表
nomasp
05-09 2194
1.散列表（hash table）的实现成为散列（hashing），是一种以常数平均时间执行输入、删除和查找的技术。但是那些需要元素间任何排序信息的数操作将不会得到有效的支持。2.散列函数示例int hash(const string & key, int tableSize) { int hashVal=0; for(int i=0;i<key.length();i++)
回顾散列表的7点
weixin_30493321的博客
05-09 83
1.散列表（hash table）的实现成为散列（hashing），是一种以常数平均时间执行输入、删除和查找的技术。但是那些需要元素间任何排序信息的数操作将不会得到有效的支持。 2.散列函数示例 int hash(const string & key, int tableSize) { int hashVal=0; for(int i=0;i&l...
数据结构复习指导之散列表（哈希表）
心碎烤肠的博客
05-30 1448
在前面介绍的线性表和树表的查找中，查找记录需进行一系列的关键字比较，记录在表中的位置与记录的关键字之间不存在映射关系，因此在这些表中的査找效率取决于比较的次数。散列函数(也称哈希函数)：一个把查找表中的关键字映射成该关键字对应的地址的函数，记为 Hash(key)=Addr(这里的地址可以是数组下标、索引或内存地址等)。
数据结构 - 散列表，再探
IT规划师
10-29 1190
散列表碰撞解决方案包括链式法、开放寻址法（含线性、平方、双重散列、随机探测）、再散列法。链式法用链表处理碰撞，开放寻址法通过探测解决，再散列法通过扩容并重计算位置。
计算机考研408真题解析（2023-09 深入解析散列表线性探测与惰性删除）
goodteacher408的博客
07-29 1389
散列表（哈希表）是计算机科学中一种高效的数据结构，广泛应用于各种场景。本文以2023年计算机考研408真题（DS-09）为例，深入探讨了基于线性探测再散列法的散列表构建、惰性删除机制及其对查找失败平均查找长度（ASL_unsuccessful）计算的影响。通过详细的步骤模拟和C语言代码实现，旨在帮助读者透彻理解散列表的动态变化过程和性能分析方法，有效规避考点陷阱。
算法学习笔记之散列表与非线性表结构
Dahlin哥's 博客
05-25 758
记录一些关于散列表与非线性表结构，包括二叉树，红黑树，堆，图等相关数据结构的学习笔记，接上一篇《算法学习笔记之复杂度分析与线性表》
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littlei416的博客
03-07 1万+
Richard Wu 2016年3月3日 考虑一个问题，当一个随机变量不一定服从正态分布时，是不是还可以使用参数检验？T检验思路是，分两种情况原假设是正确的情况下p-value是否是我们想象的那样和显著性水平相符合。在原假设错误的情况下在相同的样本容量，相同的均值差的情况下两者的功效相差多少？第一种情况：原假设是正确的若随机变量X服从正态分布，抽取一个样本取其t检验的p值，看看p值小于显著性水平
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小红书笔记详情 API 是提供笔记核心数据的标准化接口，主要用于合规场景下的内容展示、数据分析（需授权）等需求。该接口的设计围绕三大核心，其数据结构与调用方式具有鲜明的内容社区属性。
常用SCSI数据结构的详细注释和用法
追赶时代的博客
01-06 334
本文介绍了SCSI协议在USB存储设备中的核心数据结构及其应用。主要内容包括：1) SCSI命令块包装器(CBW)和状态包装器(CSW)的结构与用途，用于USB存储设备的命令封装和状态返回；2) 设备信息查询(INQUIRY)、容量报告(ReadCapacity)和错误感知(SenseData)等关键数据结构；3) 通用SCSI命令表示和请求封装方法。这些数据结构构成了SCSI协议栈的核心，特别适用于光存储项目中设备通信、识别、容量计算和错误处理等场景，为激光器/DMD控制命令的封装和管理提供了完整解决方案
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会周易的程序猿的博客
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stDataCompiler是一款基于工业级编译技术的PLC数据结构解析工具，能够自动解析ST/C99代码中的变量定义并生成标准化JSON描述文件。该工具采用Flex/Bison构建词法语法分析器，实现从预处理、词法分析到AST构建的完整编译流程，支持结构体、联合体等复杂类型的自动提取和内存布局分析。通过CMake集成版本管理功能，输出结构化JSON数据模型，有效解决工业控制系统中底层数据与上层应用间的语义鸿沟问题，为PLC程序调试、系统集成和数据可视化提供统一的数据基础。
03-BTC-数据结构
theflowerofac^MQLYES的专栏
01-08 719
摘要 区块链通过哈希指针构建防篡改链式结构，每个区块包含前驱区块的哈希值，篡改历史数据需重做后续所有区块的工作量证明。区块交易以默克尔树组织，根哈希存于区块头，实现高效成员验证。轻节点通过默克尔证明（包含交易哈希、兄弟哈希和位置索引）可验证交易存在性，复杂度O(logn)。非成员证明可通过排序默克尔树实现，但比特币未采用。哈希指针和默克尔树共同保障区块链数据完整性与验证效率。
【数据结构手札】顺序表实战指南（五）：查找 | 任意位置增删
最新发布
聆风吟的博客
01-10 5812
本文重点讲解顺序表的查找某个值的下标、在下标为 pos 位置插入 x、删除下标为 pos 位置的数据三大基础操作。
散列表长度的计算详写
05-07
<think>好的，用户想了解散列表长度计算的详细方法，包括公式和实现步骤。首先，我需要回顾之前提供的引用内容，看看有没有相关信息。引用[2]和[3]提到了装填因子和表长的关系，特别是引用[3]中的例子，装填因子为1/2时确定表长m。装填因子的定义是表中元素个数除以表长，即α = n/m。所以，当已知元素个数n和装填因子α时，表长m可以通过m = n/α来计算，并选择不小于这个值的素数作为实际表长。 接下来，用户可能需要具体的步骤，比如如何选择素数，如何处理冲突方法对表长的影响。比如，使用除留余数法时，通常建议表长是素数，以减少冲突。例如，在引用[3]中，关键字数量是8，装填因子是1/2，所以计算m = 8/(1/2)=16，但选择接近且不小于16的素数，可能实际选17。 另外，用户可能混淆了理论公式与实际实现的不同，比如是否需要向上取整或选择最近的素数。需要明确这些细节，并提供例子说明，比如当n=7，α=0.7时，m=7/0.7=10，然后取不小于10的最小素数11。但引用[2]中的例子，装填因子是0.7，但实际表长是10？这里可能需要注意，可能题目中直接使用计算值而不一定是素数，或者可能有其他考虑。需要解释不同教材或场景下可能的不同处理方式。 还需要考虑不同的冲突处理方法是否影响表长的选择，比如链地址法允许表长更灵活，而开放定址法可能需要表长足够大以避免聚集。在代码实现部分，可以给出根据装填因子计算表长，并寻找素数的步骤，例如Python中的实现示例，包括计算初始m，检查素数，调整到最近的素数。 用户可能还会关心实际应用中的注意事项，例如表长过小导致冲突增加，或者过大浪费空间。需要强调装填因子的重要性，以及如何根据应用场景选择合适的α值，比如在开放定址法中通常α不超过0.7-0.8，而链地址法可以更高。 最后，确保回答结构清晰，分步骤说明公式、实现方法和注意事项，并附上示例和代码，帮助用户理解。需要检查是否覆盖所有可能的疑问点，如装填因子计算、素数选择、不同冲突处理的影响等，确保回答全面准确。</think>### 散列表长度计算详解 #### 一、核心公式与原理 散列表长度（表长 $m$）的计算基于 **装填因子（load factor）**，定义式为： $$ \text{装填因子 } \alpha = \frac{\text{表中元素个数 } n}{\text{散列表长度 } m} $$ **核心公式**： $$ m \geq \frac{n}{\alpha} $$ 实际实现时需满足： 1. $m$ 为 **素数**（除留余数法中减少冲突的关键） 2. $m$ 需满足 $\alpha \leq \text{预设阈值}$（通常 $\alpha \leq 0.7$） #### 二、实现步骤与示例 ##### **步骤1：确定装填因子阈值** - 开放定址法（如线性探测）：$\alpha \leq 0.7$ - 链地址法：$\alpha \leq 0.9$ ##### **步骤2：计算初始表长** $$ m_{\text{初始}} = \left\lceil \frac{n}{\alpha} \right\rceil $$ 例如： - 关键字数量 $n=8$，预设 $\alpha=0.5$，则 $m_{\text{初始}}=16$ [^3] - 关键字数量 $n=7$，预设 $\alpha=0.7$，则 $m_{\text{初始}}=10$ [^2] ##### **步骤3：选择素数表长** 从 $m_{\text{初始}}$ 开始向上寻找最近的素数： - 示例1：$m_{\text{初始}}=16 \rightarrow$ 实际表长 $m=17$ [^3] - 示例2：$m_{\text{初始}}=10 \rightarrow$ 实际表长 $m=11$（但实践中可能直接取 $m=10$ 简化计算[^2]） #### 三、代码实现（Python） ```python import math def is_prime(num): if num < 2: return False for i in range(2, int(math.sqrt(num)) + 1): if num % i == 0: return False return True def calculate_hashtable_size(n, alpha=0.7): m_initial = math.ceil(n / alpha) m = m_initial while not is_prime(m): m += 1 return m # 示例计算 print(calculate_hashtable_size(7, 0.7)) # 输出：11（n=7, α=0.7） print(calculate_hashtable_size(8, 0.5)) # 输出：17（n=8, α=0.5） ``` #### 四、关键对比表 | 场景 | 公式 | 示例输入 | 示例输出 | |-----------------------|-------------------------|-------------------|----------| | 开放定址法（线性探测） | $m \geq n / 0.7$ | $n=7$ | $m=11$ | | 链地址法 | $m \geq n / 0.9$ | $n=8$ [^3] | $m=9$ | | 严格素数要求 | $m = \text{next\_prime}(n/\alpha)$ | $n=8, \alpha=0.5$ | $m=17$ | #### 五、注意事项 1. **冲突处理方式影响**： - 线性探测法需要更大的表长（$\alpha$ 较小） - 链地址法允许更高装填因子（$\alpha$ 可接近1） 2. **特殊场景调整**： - 若关键字分布不均匀，需额外增加 $m$ 的冗余量 - 动态扩容时，新表长通常取 $2 \times \text{原表长}$ 附近的素数 3. **常见错误**： - 未使用素数导致冲突率激增（如 $m=10$ 时，mod 10 易产生冲突[^2]） - 忽略 $\alpha$ 的阈值限制，导致查找效率下降[^4] --- ### 相关问题 1. 如何动态调整散列表大小以保持装填因子合理？ 2. 为什么除留余数法中表长必须为素数？ 3. 不同冲突处理方法对表长选择的具体影响有哪些？
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