散列查找-（五）散列表的性能分析

最新推荐文章于 2025-04-08 09:00:00 发布
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博客围绕散列表展开，介绍入门理解与基本概念，阐述散列函数构造方法、处理冲突的方法，分析散列表性能，提及影响冲突的因素如散列函数均匀性、处理冲突方法和填装因子等，还进行查找性能分析对比，给出应用实例。

 

（一）入门理解

（二）基本概念

（三）散列函数的构造方法

（四）处理冲突的方法

（五）散列表的性能分析

（六）应用实例

 

 

影响冲突的三个因素：

  • 散列函数是否均匀
  • 处理冲突的方法
  • 散列表的填装因子α

 

ASL：平均查找长度

 

查找性能分析对比

  • 线性探测法
  • 平方探测法
  • 分离链接法
  •  
m数据结构 day22 查找（六）散列表（哈希表）查找：非常非常高效
wulimmya的博客
07-31 879
文章目录 散列查找的原理和之前的查找全部不同 弊端：记录之间没有任何关联 适用于查找性能要求高，记录之间的关系没有要求的数据
18. 二叉树（下）：二叉查找树与散列表的优缺点
扮猪吃老虎二号的博客
08-28 3405
二叉查找树（Binary Search Tree） 二叉查找树是二叉树中最常用的一种类型，也叫二叉搜索树。顾名思义，二叉查找树是为了实现快速查找而生的。不过，它不仅仅支持快速查找一个数据，还支持快速插入、删除一个数据。它是怎么做到这些的呢？ 这些都依赖于二叉查找树的特殊结构。二叉查找树要求，在树中的任意一个节点，其左子树中的每个节点的值，都要小于这个节点的值，而右子树节点的值都大于这个节点的值...
第七章 查找（下）【散列查找及其性能分析】
zdlzf的博客
11-24 2037
采⽤“开放定址法”时，删除元素不能简单地将被删元素的空间置为空，否则将截断在它之后的探 测路径，可以做⼀个“已删除”标记，进⾏逻辑删除。Step 2：若关键字不匹配，则根据“探测序列”对⽐下⼀个地址的关键字，直到“查找成功”或“查 找失败”注：有的教材会把“空指针的对⽐”也计⼊查找⻓度。构造更适合的散列函数，让各个关键字尽可能地映射 到不同的存储位置，从⽽减少“冲突”思路：需确定⼀个“探测的顺序”，从初始散列地址出发，去寻找下⼀个空闲位置。Step 3：若“查找成功”，则删除找到的元素。
散列表查找的性能分析
weixin_33895604的博客
12-20 642
散列表的查找过程基本上和造表过程相同。一些关键字可通过散列函数转换的地址直接找到，另一些关键字在散列函数得到的地址上产生了冲突，需要按处理冲突的方法进行查找。在处理冲突的方法中，产生冲突后的查找仍然是给定值与关键码进行比较的过程。所以，对散列表查找效率的量度，依然用平均查找长度来衡量。 查找过程中，关键字的比较次数，取决于产生冲突的多少，产生的冲突少，查找效率就高，产生的冲突多，查找效率就低。因...
​ 散列表查找性能分析总结
代码草根的专栏
12-28 1612
散列表，也叫哈希表，英文名是HashTable。是数据结构里面“查找”目录下的一个子知识点。如果散列表没有冲突，则散列查找是我们介绍的所有查找效率最高的。因为散列查找时间复杂度是O(1)。可惜的是，没有冲突的散列表只是一种理想，实际应用中冲突是不可避免的。散列函数的构造方法：1.直接定址法。即取关键字的某个线性函数值为散列地址。2.数字分析法。3.平方取中法。4.折叠法。5.除留余数发。6.随机数...
查找算法【哈希表】 - 散列查找及性能分析
代码改变世界
10-23 2314
查找算法【哈希表】 - 散列查找及性能分析
数据结构（六）—— 散列查找（4）：散列表的性能分析
大彤小忆的博客
06-08 2894
4. 散列表的性能分析4.1 线性探测法的查找性能4.2 平方探测法和双散列探测法的查找性能4.3 分离链接法的查找性能4.4 开放地址法 vs 分离链法 4. 散列表的性能分析   ⋆\star⋆ 平均查找长度（ASL）用来度量散列表查找效率：成功、不成功   ⋆\star⋆ 关键词的比较次数，取决于产生冲突的多少    影响产生冲突多少有以下三个因素：     (1）散列函数是否均匀；     (2）处理冲突的方法；     (3）散列表的装填因子α。    分析： 不同冲突处理方法、装填因子对效率的.
26考研——查找_散列（Hash）表_散列查找及性能分析的应用 & 散列表的代码实操（7）
最新发布
主攻整理408、专升本资料~
04-08 801
26考研408数据结构——查找，持续更新ing
【数据结构实验五】- 散列查找
m0_46233342的博客
03-06 2704
文章目录一、实验题目：二、实验目的：三、实验内容：实现提示1.散列查找程序代码：程序运行结果截图：四、实验心得体会 实验五 一、实验题目： 散列查找 二、实验目的： ⑴ 掌握散列查找的基本思想； ⑵ 掌握闭散列表的构造方法； ⑶ 掌握线性探测处理冲突的方法； ⑷ 验证散列技术的查找性能。 三、实验内容： ⑴ 对于给定的一组整数和散列函数，采用线性探测法处理冲突构造散列表； ⑵ 设计查找算法，验证查找性能。 实现提示 首先将待查找集合存储到闭散列表ht中，然后随机生成待查元素的下标，考查在查找成功情况下的比
查找——散列表（哈希表）的查找
Blusher1的博客
07-11 1294
这篇文章则介绍散列表（即哈希表）的查找方法。
11.4散列表的性能分析
Ke_vin_Xue的博客
03-02 653
散列表的性能分析 平均查找长度（ASL）用来度量散列表查找效率：成功、不成功 关键词的比较次数多少，取决于产生冲突的多少 影响产生冲突多少有以下三个因素： 散列函数是否均匀； 处理冲突二点方法； 散列表的装填因子α\alphaα. 分析：不同冲突处理方法、装填因子对效率的影响 线性探测法的查找性能 平方探测法和双散列探测法的查找性能 期望探测次数与装填因子α\alphaα...
散列表的性能分析
蒟蒻本蒻的博客
03-02 343
平均查找长度（ASL）用来衡量散列表查找效率：成功（ASLS），不成功（ASLU） 关键词的查找次数，取决于产生冲突的多少，影响冲突多少的三个主要因素 1.散列函数是否均匀 2.处理冲突的方法 3.散列表的装填因子α 1.线性探测法查找性能 期望探测p满足： 2.平方探测法和双散列探测法查找性能 期望探测p满足： 3.分离链法 期望探测p满足： ...
数据结构查找-散列查找（哈希查找）
weixin_30347335的博客
05-27 533
通常我们查找数据都是通过一个一个地比较来进行，有一种方法，要寻找的数据与其在数据集中的位置存在一种对应的关系，通过这种关系就能找到数据的位置。这个对应关系成为散列函数（哈希函数），因此建立的表为散列表（哈希表）。 散列查找是关键字与在数据集中的位置一一对应，通过这种对应关系能快速地找到数据，散列查找中散列函数的构造和处理冲突的方法尤为重要 ===========================...
散列查找
weixin_45823991的博客
02-28 1000
散列查找不同于其他的查找找一个元素要遍历很多东西，散列查找是尽量给每个元素都找到他所特有的一个特点（构建散列函数关系），然后找的时候只需要找其特点就行，不需要遍历，所以比其他的查找效率要高很多，适用于大量数据，当其他查找难以解决时就用到它，并且可用于字符串，我们将字符串赋值，然后同样当成一串数字处理。 散列表 散列表是用来存元素数据的容器，他的标志就是这些元素的特点，查找时，在直接找到散列表中的对...
数据结构——散列表查找性能综合实验 #散列表 #树表 #线性探测法 #拉链法 #装填因子 #查找 #实验报告
YSL22的博客
05-22 1437
通过编写两种具有不同冲突处理方式的散列表，并改变散列表的哈希除数，装填因子等，探究其对平均查找长度 ASL，即查找效率的影响。并将散列表查找和树查找进行结合，发挥各自优势，寻找效率更高的散列表查找方法。
（P25）miniftpd项目实战25：散列法的性能分析：散列法的性能分析，哈希法性能分析，几种查找方法对比
喜欢打篮球的普通人
11-28 806
文章目录 由于冲突的存在，散列法在进行搜索的时候，实际上也要进行关键码的比较。 散列法的搜索过程：给定一个待查数据项的关键码，通过散列函数得到该数据项在表当中的散列地址，如果该地址没有冲突，那么在该地址上就可以访问相应的数据项，而不需要关键码的比较，若存在冲突，则需要进一步的探查，实际上在进一步的探查过程中也要进行关键码的比较 用平均搜索长度ASL (Averagy Search Length)衡量散列方法的搜索性能。 根据搜索成功与否，它又有搜索成功的平均搜索长度ASLsucc和搜索不成功的平
第8天：散列HASH（五）性能
ddlqhd的专栏
01-01 624
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