ASCII表的简要记法

最新推荐文章于 2025-06-27 13:44:30 发布

Danna_Danna

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分类专栏：计算机文章标签：图形

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ASCII表

分析此表：

1. 此表前三列不经常用，故只需记住前三列中四个特别的，其为：

名字	用途	二进制（B）	十六进制（H）	十进制（D）
LF	软回车	0000,1010	0A	10
CR	回车	0000,1101	0D	13
ESC	退出	0001,1011	1B	27
SP	空格	0010,0000	20	32

2. 后五列经常用，得记住，不可单一的记某个数，应记住去除前三列后的整个表。我的方法是这样的。

首先记住这三个：

名字	十进制（D）	十六进制(H)
1	49	31
A	65	41
a	97	61

对此表分析：为什么不把十六进制为51的Q加入进去。

答：记忆多余，Q可根据英文字母的顺序写出来。

总结：1、A、a只能帮我们推算并记住数字及字母在表中的位置，而表中特殊的字符却不方便记忆。

3.针对2的总结，就提出了问题，怎么记忆其他的特殊字符。

我的方法是这样的：

1）、先看第四列阿拉伯数字下的特殊字符，分别是：； < = > ？注意其排列，再看键盘你会发现他的特点，只要别忘了中间加了=

2）、101列中的[ \ ]刚好对应着英文大写的符号。同样结合键盘记忆。

3）、111列中的{ | }配合键盘与[ \ ]的位置记忆。

4）、特殊记忆，A的上面有@ ，a上面有、；101，1110与101，1111的字符；~ 与DEL

注意：记忆时装的是整个图形，最好不要单独分开记忆。

我的观点就是这些，有点乱，呵呵，但愿能明白。

给自己的警告：记忆东西要讲方法，不能死背。

要仔细观察，发现规律。

确定要放弃本次机会？

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Danna_Danna

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C语言使用哈希表对字符串操作

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<think>我们被要求使用C语言实现哈希表对字符串的操作，特别是去重。但根据引用内容，哈希表可以用于快速查找和存储字符串。在字符串去重中，我们可以利用哈希表来记录已经出现过的字符串（或字符），从而实现高效的去重。然而，用户之前的问题是关于字符串去重，而本次问题则更广泛：如何在C语言中使用哈希表对字符串进行操作（包括去重、统计等）。因此，我们将重点介绍哈希表的实现，并展示如何利用哈希表进行字符串去重。根据引用，我们注意到：引用[1]给出了哈希表的基本结构（开散列法）和数据结构定义。引用[2]展示了如何遍历哈希表。引用[3]说明了哈希表的基本原理：通过哈希函数根据关键字计算地址。引用[4]给出了一种哈希函数的例子（间隔取字符）。因此，我们将： 1. 设计一个简单的哈希表结构（开散列法）。 2. 实现哈希函数（这里我们使用一个经典的字符串哈希函数，比如djb2）。 3. 实现插入和查找操作。 4. 利用哈希表实现字符串去重：遍历字符串的每个字符（或单词，但这里用户之前是字符去重，我们以字符为例，但也可以扩展到单词），使用哈希表记录已经出现过的字符，只保留第一次出现的字符。注意：字符串去重有两种常见情况：字符去重和单词去重。由于用户之前的问题是关于字符去重，我们将以字符去重为例，但方法可以推广。步骤： 1. 定义哈希表结构（参考引用[1]）： - 哈希表由多个槽（bucket）组成，每个槽是一个链表，链表的节点存储键（这里键是字符，但字符用整数表示，所以我们实际上可以用整数作为键，但为了通用性，我们也可以存储字符串，但字符去重时，我们只需要存储字符的ASCII值，所以可以简化）。 - 但是，为了展示字符串操作，我们可以设计一个存储字符串的哈希表，然后用于单词去重。不过用户之前是字符去重，所以这里我们考虑两种： a) 字符去重：键是字符（一个字符，所以可以用整数表示） b) 字符串（单词）去重：键是字符串（需要动态分配内存）考虑到用户之前的问题是关于字符去重，而引用中提到的哈希表是针对字符串的，为了统一，我们这里先实现一个针对字符串（以'\0'结尾的字符数组）的哈希表，然后用于字符串去重（即整个字符串作为元素去重，比如一个字符串数组，去除重复的字符串）？但用户之前是单个字符串内部的字符去重。因此，我们需要明确：用户可能希望用哈希表实现单个字符串内字符的去重，或者也可能是多个字符串的去重（即一个字符串数组，去除重复的字符串）。由于问题描述是“对字符串进行操作”，我们考虑两种情况：情况1：单个字符串内字符去重（如"hello"->"helo"）我们可以使用一个哈希集合（HashSet）来记录出现过的字符。由于字符数量有限（256个），我们可以直接使用一个大小为256的数组作为简单的哈希表（数组下标就是字符的ASCII值）。但是，如果为了展示通用的哈希表实现，我们可以用哈希表结构。情况2：字符串数组去重（如{"hello", "world", "hello"} -> {"hello", "world"}）由于引用中提供的哈希表结构是针对字符串（char*）的，所以我们先实现情况2：字符串数组去重。然后，我们也可以展示如何用哈希表实现情况1（虽然情况1用数组更简单，但为了演示哈希表，我们可以用哈希表来存储字符）。但是，注意引用[1]中的哈希表结构体定义： typedef struct _htItem { struct _htItem *next; char *key_string; uint fid; // 记录值（这里我们可以用来记录出现次数等） } htItem; 我们计划： 1. 设计哈希表的基本操作（创建、插入、查找、销毁）。 2. 使用哈希表实现字符串数组去重：遍历数组，将每个字符串插入哈希表，如果已经存在则跳过，否则加入结果数组。 3. 使用哈希表实现单个字符串内字符去重：遍历字符串，对每个字符，将其视为一个长度为1的字符串，插入哈希表，如果已存在则跳过，否则保留。但是，对于单个字符串的字符去重，用哈希表（链表实现）显然比直接使用数组（visited数组）效率低，因为需要计算哈希值、处理冲突等。但为了演示，我们仍实现。我们选择实现一个通用的字符串哈希表（键为字符串），然后用于两种情况： - 对于字符串数组去重：键就是每个字符串。 - 对于单个字符串的字符去重：我们将每个字符转换为一个长度为2的字符串（第一个字符为原字符，第二个为'\0'）作为键。步骤：一、定义哈希表结构和函数 1. 哈希表节点（htItem）： - 键（key_string）：字符串（需要动态分配内存存储，因为原字符串可能被修改） - 值（这里我们不需要存储额外信息，所以可以省略，但为了通用，我们保留一个整数域，比如可以存储出现次数） - 指向下一个节点的指针 2. 哈希表：实际上是一个指向指针数组的指针（每个指针指向一个链表），我们还需要记录哈希表的大小（桶的数量）。 3. 哈希函数：我们使用一个经典的字符串哈希函数（djb2）： unsigned long hash_function(char *str) { unsigned long hash = 5381; int c; while ((c = *str++)) hash = ((hash << 5) + hash) + c; // hash * 33 + c return hash; } 4. 基本操作： - 创建哈希表：初始化一个固定大小的指针数组（初始为NULL） - 插入：计算哈希值，取模得到桶索引，然后在链表中查找是否已经存在相同的键（字符串比较），如果存在则返回已存在；如果不存在，则在链表头部或尾部插入新节点。 - 查找：计算哈希值，找到桶，然后遍历链表比较字符串。 - 销毁：释放所有节点和哈希表。二、实现字符串数组去重三、实现单个字符串内字符去重（将字符转换为字符串）但是，由于单个字符串内字符去重用哈希表效率不高，而且实现复杂，我们这里主要展示字符串数组去重，然后简要说明如何用于字符去重。由于时间限制，我们实现一个简化版的哈希表（固定大小，不考虑动态扩展），并实现插入和查找。具体代码实现：步骤： 1. 定义哈希表节点和哈希表结构。 2. 实现哈希函数。 3. 实现初始化哈希表函数。 4. 实现插入函数：如果键已存在，则返回0；否则插入新节点，返回1。 5. 实现查找函数。 6. 实现销毁哈希表。然后，我们写一个函数，使用哈希表对字符串数组去重。注意：字符串数组去重后，我们需要返回一个新的字符串数组（不含重复元素）。由于要去重，我们遍历原数组，使用哈希表检查每个字符串，如果未出现过，则将其添加到新数组中。示例：输入：char *arr[] = {"hello", "world", "hello", "world", "!"}; 输出：{"hello", "world", "!"} （顺序保持第一次出现的顺序）我们使用插入顺序？哈希表本身不保证顺序，但我们可以按遍历顺序将第一次出现的字符串加入新数组，这样就是原顺序。代码结构： 1. 数据结构定义： typedef struct HashNode { char *key; struct HashNode *next; } HashNode; typedef struct { HashNode **buckets; // 桶数组 int size; // 桶的数量 } HashTable; 2. 哈希函数（使用djb2）： #define TABLE_SIZE 1000 3. 创建哈希表： HashTable *create_table(int size) { HashTable *table = malloc(sizeof(HashTable)); table->size = size; table->buckets = calloc(size, sizeof(HashNode*)); return table; } 4. 插入操作（如果不存在则插入，并返回1；存在则返回0）： int insert(HashTable *table, char *key) { // 计算桶索引 unsigned long index = hash_function(key) % table->size; HashNode *node = table->buckets[index]; // 遍历链表 while (node) { if (strcmp(node->key, key) == 0) { return 0; // 已存在 } node = node->next; } // 不存在，创建新节点（头插法） HashNode *new_node = malloc(sizeof(HashNode)); new_node->key = strdup(key); // 复制字符串 new_node->next = table->buckets[index]; table->buckets[index] = new_node; return 1; } 5. 销毁哈希表：释放所有节点和表。 6. 字符串数组去重函数： char **remove_duplicates(char **array, int length, int *result_length) { HashTable *table = create_table(TABLE_SIZE); char **result = malloc(length * sizeof(char*)); int count = 0; for (int i = 0; i < length; i++) { if (insert(table, array[i])) { // 第一次出现，添加到结果 result[count++] = strdup(array[i]); } } *result_length = count; destroy_table(table); return result; } 7. 注意：使用后需要释放结果数组（每个字符串和数组本身）。但是，由于用户之前的问题是关于单个字符串去重（字符去重），我们也可以用一个哈希表来存储字符（将字符当作字符串）： char *remove_duplicate_chars(char *str) { // 创建一个哈希表 HashTable *table = create_table(256); // 桶的数量为256，因为字符只有256种可能 int len = strlen(str); char *result = malloc(len+1); int p = 0; for (int i=0; i<len; i++) { // 将当前字符转换为字符串（临时构造一个字符串） char char_str[2] = {str[i], '\0'}; if (insert(table, char_str)) { result[p++] = str[i]; } } result[p] = '\0'; destroy_table(table); return result; } 但是，这种方法效率较低，因为每个字符都要构造一个临时字符串，而且哈希表操作比直接使用数组（visited数组）慢。因此，对于字符去重，推荐使用数组标记法（如之前回答的方法1），这里只是为了演示哈希表的用法。由于实现一个完整的哈希表代码较长，我们只展示关键部分。下面我们给出一个完整的示例，实现字符串数组去重。完整代码示例（字符串数组去重）：</think>### C语言使用哈希表操作字符串的方法在C语言中，哈希表是实现高效字符串操作（如去重、统计等）的核心数据结构。它通过哈希函数将字符串映射到固定大小的数组中，实现$O(1)$平均时间复杂度的查找和插入。以下是详细实现方法： --- #### 一、哈希表核心结构设计 ```c #include <stdio.h> #include <stdlib.h> #include <string.h> // 哈希表节点结构 typedef struct HashNode { char *key; // 字符串键 int count; // 出现次数统计 struct HashNode *next; // 开散列冲突解决 } HashNode; // 哈希表主体结构 typedef struct { int size; // 哈希表大小 HashNode **buckets; // 桶数组 } HashTable; ``` --- #### 二、关键操作实现 ##### 1. 哈希函数设计（djb2算法） ```c unsigned long hash_function(const char *str) { unsigned long hash = 5381; int c; while ((c = *str++)) hash = ((hash << 5) + hash) + c; // hash * 33 + c return hash; } ``` - **原理**：通过多项式累积减少冲突[^3] - **特点**：均匀分布，时间复杂度$O(n)$ ##### 2. 哈希表初始化 ```c HashTable* create_table(int size) { HashTable *table = malloc(sizeof(HashTable)); table->size = size; table->buckets = calloc(size, sizeof(HashNode*)); return table; } ``` ##### 3. 字符串插入/更新 ```c void insert_or_update(HashTable *table, const char *key) { unsigned long index = hash_function(key) % table->size; HashNode *node = table->buckets[index]; // 检查是否已存在 while (node) { if (strcmp(node->key, key) == 0) { node->count++; return; } node = node->next; } // 创建新节点 HashNode *new_node = malloc(sizeof(HashNode)); new_node->key = strdup(key); // 深拷贝字符串 new_node->count = 1; new_node->next = table->buckets[index]; table->buckets[index] = new_node; } ``` ##### 4. 字符串查找 ```c HashNode* search(HashTable *table, const char *key) { unsigned long index = hash_function(key) % table->size; HashNode *node = table->buckets[index]; while (node) { if (strcmp(node->key, key) == 0) return node; node = node->next; } return NULL; // 未找到 } ``` ##### 5. 哈希表遍历 ```c void print_table(HashTable *table) { for (int i = 0; i < table->size; i++) { HashNode *node = table->buckets[i]; while (node) { printf("Bucket %d: %s (count: %d)\n", i, node->key, node->count); node = node->next; } } } ``` ##### 6. 内存释放 ```c void free_table(HashTable *table) { for (int i = 0; i < table->size; i++) { HashNode *node = table->buckets[i]; while (node) { HashNode *temp = node; node = node->next; free(temp->key); // 释放字符串内存 free(temp); // 释放节点内存 } } free(table->buckets); free(table); } ``` --- #### 三、应用场景示例 ##### 1. 字符串去重 ```c void string_deduplicate(char **strings, int count) { HashTable *table = create_table(128); for (int i = 0; i < count; i++) { insert_or_update(table, strings[i]); } // 输出去重结果 printf("Unique strings:\n"); for (int i = 0; i < table->size; i++) { HashNode *node = table->buckets[i]; while (node) { printf("%s\n", node->key); node = node->next; } } free_table(table); } ``` ##### 2. 词频统计 ```c void word_frequency(const char *text) { HashTable *table = create_table(256); char *token = strtok((char*)text, " ,.?!"); while (token) { insert_or_update(table, token); token = strtok(NULL, " ,.!?"); } print_table(table); free_table(table); } ``` --- #### 四、性能优化技巧 1. **动态扩容**：当负载因子 > 0.7时，重建哈希表（双倍大小） ```c void resize_table(HashTable *table, int new_size) { // 创建新表->迁移数据->销毁旧表 } ``` 2. **素数大小**：使用素数作为表大小减少冲突 3. **内存池**：预分配节点内存减少malloc调用 4. **优化哈希函数**：针对特定数据集定制哈希函数[^4] --- #### 五、典型应用场景 1. **字符串去重**：快速识别重复项 2. **拼写检查**：字典单词高速查找 3. **编译器符号表**：变量名管理 4. **DNA序列分析**：k-mer计数 5. **缓存系统**：键值对快速检索通过合理设计哈希函数和冲突解决机制，C语言哈希表可实现接近$O(1)$时间复杂度的字符串操作，比传统方法（如嵌套循环）效率提升$O(n)$到$O(n^2)$[^1][^3]。