手搓哈希表

C++手搓哈希表:从原理到实践打造高效电话号码查询系统 哈希表是一种基于键值对存储的高效数据结构,其核心原理是通过哈希函数将键映射到固定范围的索引,从而实现接近常数时间复杂度的查找、插入和删除操作。这种“空间换时间”的设计思想,使其在处理大规模数据查找时,相比线性查找的O(n)和二叉搜索树的O(log n)具有显著性能优势,技术价值在于为高频实时查询场景提供了底层支撑。在工程实践中,哈希表广泛应用于数据库索引、缓存系统和编译器符号表等场景。本文以电话号码查询系统为例,深入探讨了针对数字字符串的哈希函数优化和链地址法冲突解决策略,通过C++实现了一个可管理负载因子 阅读详情

手搓哈希表

AcWing 840. 模拟散列表

开放寻址法

#include<iostream>
#include<algorithm>
#include<cstring>
using namespace std;

const int N = 1e7 + 9, null = 0x3f3f3f3f;

int h[N];

int get_mod(int x) {
    return (x % N + N) % N;
}

int find(int x) {			// 作用: 将一个大的范围的数映射为一个小范围的数 
    int t = get_mod(x);
    while (h[t] != null && h[t] != x) {
        t ++;
        if (t == N)
            t = 0;
    }
    return t;
}

void insert(int x) {		// 插入
    h[find(x)] = x;
}

bool check(int x) {			// 检查
    if (h[find(x)] != null) return true;
    return false;
}


int main() {
    memset(h, 0x3f, sizeof h);

    char op[2];
    int n, t;
    cin >> n;
    while (n --) {
        scanf("%s%d", op, &t);
        if (op[0] == 'I') {
            insert(t);
        } else {
            if (check(t)) cout << "Yes" << endl;
            else cout << "No" << endl;
        }
    }
    return 0;
}

拉链法

#include<iostream>
#include<algorithm>
#include<cstring>
using namespace std;

const int N = 1e7 + 9;

int h[N], e[N], ne[N], idx;

int get_mod(int x) {
    return (x % N + N) % N;
}

void insert(int x) {
    int t = get_mod(x);
    e[idx] = x, ne[idx] = h[t], h[t] = idx ++;
}

bool check(int x) {
    int t = get_mod(x);
    t = h[t];
    while (t != -1) {
        if (e[t] == x) return true;
        t = ne[t];
    }
    return false;
}


int main() {
    memset(h, -1, sizeof h);

    char op[2];
    int n, t;
    cin >> n;
    while (n --) {
        scanf("%s%d", op, &t);
        if (op[0] == 'I') {
            insert(t);
        } else {
            if (check(t)) cout << "Yes" << endl;
            else cout << "No" << endl;
        }
    }
    return 0;
}
别再用数组标记了!用C语言手搓一个简易哈希表搞定SWUST OJ整数去重 本文介绍了如何用C语言实现简易哈希表来解决SWUST OJ 1190整数去重问题,相比传统的数组标记法,哈希表能以O(n)的平均时间复杂度高效处理数据,同时保持原始数据完整性。文章详细讲解了哈希表的核心原理、实现步骤及性能优化技巧,帮助开发者掌握这一实用数据结构。 阅读详情

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手撕哈希表

如果我们真的这样做的话,效率极低不说,我们原本的元素本来就在自己合法的位置,可是经过我们这么一挪动,Key值与哈希地址的关系就全被破坏掉了,比如上面的98,当我们想要查找98时,根据哈希函数计算出来的哈希地址就是8,那么我们从该哈希地址处开始查找,可是都找到空了我们都没有找到98,这次查找就会失败,但是实际上98是存在于哈希表中的!可是我们真的需要进行尾差吗?因为,我们解决哈希冲突的手段就是不断的去抢别人的位置,可是当正主来了的时候,发现自己的位置被别人占着,它有会去占别人的位置,如此恶性循环……

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log2Nlog_2 Nlog2​N),搜索的效率取决于搜索过程中元素的比较次数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的关系,那么在查找时通过该函数可以很快找到该元素那么这种方式即为哈希(散列),举个例子:),其中capacity为存储元素空间的总大小。若我们将该集合存储在 capacity 为10的哈希表中,则各元素存储位置对应如下:用该方法进行搜索问题:按照上述哈希方式,向集合中插入元素44,会出现什么问题?

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手搓c哈希表

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