hash二次探测麻痹

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h(x) = (hash(x)+j*j)%Tsize; Hash(x) = x%Tsize;

PAT甲级1078：hashing

【数据结构】考点十七： 散列表（线性探查算法 + 二次探测法）
超越的博客
04-19 2885
散列表（Hash Table），也称为哈希表或字典，是一种使用哈希函数组织数据结构，以便进行快速数据查找的数据结构。哈希表通过计算键（key）的哈希值（hash value），将键映射到哈希表中的一个位置，从而实现数据的快速存取。线性探查算法与二次探测法 是一种解决哈希冲突的方法。
构造哈希表以及二次探测法
Stu_zkl的博客
09-16 1万+
构造哈希表（散列表）以及二次探测法 今天做笔试题时，遇到一道构造哈希表的题，hash函数是 k%11 ，然后一个数组记不清了，然后就是问二次探测法进行，问下面那个是正确，懵逼啊，没做过，不知道，乱选直接下一题，于是有这个博客，赶紧学习一波。 网上查询了一下。 构造哈希表的几种方法 常用方法是直接定址法和除留余数法 直接定址法（取关键字的某个线性函数为哈希地址） 类似于这样的...
Hash散列函数——二次探查以及链式探查实现
12-24
【数据结构】散列函数
用二次探测再散列法解决冲突建立哈希表并查找
04-13
输入(从文件中读取)： 　　Data.txt 　　每行：编号，权重 　　（1）建立数组，从 “Data.txt” 中读取编号和权重； 　　（2）从键盘读入待查找的权重数值，以除留余数法为哈希函数，二次探测再散列法解决冲突建立哈希表，基于哈希算法从数组中查找相应的记录，计算相应的查找时间，并在屏幕上输出显示。(提示:当前计算机时间 函数 C\C++中参见GetTickCount)。 　　（3）从键盘读入待查找的权重数值，以顺序查找算法从数组中查找相应的记录。计算相应的查找时间，并在屏幕上输出显示。 　　（4）在实验报告（格式已给出）中记录由（2）和（3）查找同一个数时的实验结果。
Hash二次探测
weixin_33717298的博客
09-08 273
　　Hash的二次探测，当hash的长度为n；插入val，当Hash[val]不为0时，选择新地址newval = val +(-) 1*1,val+(-)2*2,val+(-)(n-1)*(n-1); 　 　　具体例题见：PAT1078 #include<iostream> #include<cstdio> #include<cstdlib>...
二次探测法
热门推荐
小小程序员
05-04 3万+
设哈希表长为11，哈希函数为Hash (key)=key%11。存在关键码{43,7,29,22,16,92,44,8,19}，采用二次探测法处理冲突，建立的hash表为（ ） 二次探测法：采用开放定址法处理冲突中的二次探测再散列（也即是题目中的二元探测法）,则哈希函数变为Hash(key） = (Hash(key) + d) % 11，其中d = 1^2, -1^2, 2^2, -2^2...
二次探测再散列举例_散列表(四)冲突处理的方法之开地址法: 二次探测再散列的实现...
weixin_39986435的博客
12-19 4290
前面的文章分析了开地址法的其中一种：线性探测再散列，这篇文章来讲开地址法的第二种：二次探测再散列(二)、二次探测再散列为改善“堆积”问题，减少为完成搜索所需的平均探查次数，可使用二次探测法。通过某一个散列函数对表项的关键码 x 进行计算，得到桶号，它是一个非负整数。若设表的长度为TableSize = 23，则在线性探测再散列举的例子中利用二次探查法所得到的散列结果如图所示。比如轮到放置Blum...
DS哈希查找—二次探测再散列
weixin_52028906的博客
12-28 1421
题目描述 定义哈希函数为H(key) = key%11。输入表长（大于、等于11），输入关键字集合，用二次探测再散列构建哈希表，并查找给定关键字。探测时如遇到已存在于哈希表的相同数字，则新数字不存入。 输入 测试次数t 每组测试数据格式如下： 哈希表长m、关键字个数n n个关键字 查找次数k k个待查关键字 输出 对每组测试数据，输出以下信息： 构造的哈希表信息，数组中没有关键字的位置输出NULL 对k个待查关键字，分别输出： 0或1（0—不成功，1—成功）、比较次数、查找成功的位置（从1开始） 样例输入1
哈希表之二次探测法
m0_72542983的博客
02-08 6087
二次探测法
（C++）DS哈希查找—二次探测再散列（附思路和详细注释）
程序源的博客
12-26 1万+
定义哈希函数为。输入表长（大于、等于11），输入关键字集合，用二次探测再散列构建哈希表，并查找给定关键字。
HashTable二次探测
Moons_is_me的博客
06-01 710
先来了解一下哈希表的二次探测的原理 当前容量为：10 定义两个size_t 类型的变量 index，i = 0； index = 89 % 10 = 9；查看下标为9的位置为空，所以89放在下标为9的位置； index = 18 % 10 = 8；查看下标为8的位置为空，所以18放在下标为8的位置； index = 49 % 10 = 9；查看下标为9的位置不为空，i++；inde
开放地址法哈希实现——二次探测法
实践求真知
07-29 1万+
二次探测法是指采用前后跳跃方式探测的方法，发生冲突时，向后1位探测，向前1位探测，向后4位探测，向前4位探测......以跳跃式探测，避免堆积。二次探测的增量序列为d=1，-1,4，-4,9，-9。
DS哈希查找—二次探测再散列（附图解）
hhhertzzz的博客
12-23 1万+
题目描述 定义哈希函数为H(key) = key%11。输入表长（大于、等于11），输入关键字集合，用二次探测再散列构建哈希表，并查找给定关键字。 输入 测试次数t 每组测试数据格式如下： 哈希表长m、关键字个数n n个关键字 查找次数k k个待查关键字 输出 对每组测试数据，输出以下信息： 构造的哈希表信息，数组中没有关键字的位置输出NULL 对k个待查关键字，分别输出： 0或1（0—不成功，1—成功）、比较次数、查找成功的位置（从1开始） 样例输入 1 12 10 22 19 21 8 9 30 33.
数据结构之二（hash）
onyheart的专栏
11-03 942
Hash表 Hash表作为一种动态集合数据结构，一般只支持：插入、查询、删除操作；而且每个操作的时间复杂度一般控制在O(1)内。 Hash表是普通数组的一种推广。因为数组可以在直接通过下标来定位要查找的元素，时间为O(1)。因此hash表目标也是使用一些技术，以达到可以在O(1)的时间内完成操作。（严格来说时间是和装载因子a相关的） Hash的方法。 1.        直接寻址法 前提
Hash Quadratic function (二次探测)
幸福安康！
04-25 1179
https://en.wikipedia.org/wiki/Quadratic_probing 看spark源码的时候，看到其借用hash二次探测法来解决冲突问题。下面贴出示例： 为啥一个数加上一个三角数，以二次幂为模后，会有这个性质？ 什么是三角数，https://simple.wikipedia.org/wiki/Triangular_number
使用两次Hash的Hash表——Twice_Hash_Map
12-28 302
先回顾一下hash表的相关内容，STL里面的unordered_map和map。 使用unordered_map，通过hash函数，将key映射到一个位置，如果这个位置原本没有值，那么就可以将这个key作为唯一的下标来访问这个位置。但是如果这个位置已经被占了，那么就需要比较这个key和已经存在的下标是否一样。所以unordered_map需要提供key的hash和等于函数。由于是使用h...
二次探测法处理冲突
最新发布
10-08
### 原理 二次探测法是为了解决哈希冲突而出现的方法，在使用哈希函数计算出一个初始位置（即哈希值）后，如果该初始位置已被占用，就不是简单地线性查找下一个可用位置，而是使用二次函数来计算下一个桶的位置。具体来说，会通过不断增加步长来找到下一个可用的插入位置。二次探测函数中的变量会逐渐增加，直至找到一个空的桶，然后将键值对插入到该桶中。例如，当发生哈希冲突时，计算下一个位置的过程不是加一个固定的偏移量，而是依据二次函数来确定，避免像线性探测那样让冲突越堆越多，因为线性探测会占用其他可能的位置，而二次探测法能更灵活地寻找空位 [^1][^2]。 ### 应用 二次探测法在哈希表的实现中应用广泛。在需要存储大量数据并使用哈希表进行快速查找、插入和删除操作的场景下，当哈希冲突不可避免时，二次探测法可有效解决冲突，提高哈希表的性能。例如，在数据库索引、缓存系统等领域，都可能会使用二次探测法来处理哈希冲突，确保数据的高效存储和快速访问 [^1][^3]。 ### 实现 以下是一个使用 Python 实现二次探测法处理哈希冲突的示例代码： ```python class HashTable: def __init__(self, size): self.size = size self.table = [None] * size def hash_function(self, key): return key % self.size def insert(self, key): index = self.hash_function(key) i = 0 while self.table[index] is not None: # 二次探测 i += 1 index = (index + i * i) % self.size self.table[index] = key return index def search(self, key): index = self.hash_function(key) i = 0 while self.table[index] is not None: if self.table[index] == key: return index i += 1 index = (index + i * i) % self.size return -1 # 示例使用 hash_table = HashTable(15) keys = [14, 36, 42, 38, 40, 15, 19, 12, 51, 65, 34, 25] for key in keys: hash_table.insert(key) # 搜索关键字 search_key = 38 result = hash_table.search(search_key) if result != -1: print(f"关键字 {search_key} 在哈希表中的位置是 {result}") else: print(f"关键字 {search_key} 不在哈希表中") ``` 在上述代码中，`HashTable` 类实现了一个简单的哈希表，其中 `hash_function` 方法用于计算哈希值，`insert` 方法使用二次探测法处理冲突来插入元素，`search` 方法使用相同的二次探测逻辑来查找元素。
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