1078. Hashing (25)

本文介绍如何使用二次探测法解决哈希表中的冲突问题,并实现了一个简单的哈希表插入算法。具体包括如何确定哈希表的大小、二次探测的具体步骤及其实现代码。

The task of this problem is simple: insert a sequence of distinct positive integers into a hash table, and output the positions of the input numbers. The hash function is defined to be "H(key) = key % TSize" where TSize is the maximum size of the hash table. Quadratic probing (with positive increments only) is used to solve the collisions.

Note that the table size is better to be prime. If the maximum size given by the user is not prime, you must re-define the table size to be the smallest prime number which is larger than the size given by the user.

Input Specification:

Each input file contains one test case. For each case, the first line contains two positive numbers: MSize (<=104) and N (<=MSize) which are the user-defined table size and the number of input numbers, respectively. Then N distinct positive integers are given in the next line. All the numbers in a line are separated by a space.

Output Specification:

For each test case, print the corresponding positions (index starts from 0) of the input numbers in one line. All the numbers in a line are separated by a space, and there must be no extra space at the end of the line. In case it is impossible to insert the number, print "-" instead.

Sample Input:
4 4
10 6 4 15
Sample Output:
0 1 4 -

任务是建立一个哈希表,处理冲突的方法是二次探测法(只往增加的方向探测,即根据公式 hi=(h(key)+i*i)%m 0≤i≤m-1 )。注意哈希表的大小规定是大于或等于给出的大小msize的最小素数。所以一开始要计算哈希表的大小,然后对于每个要插入的数,进行二次探测(最多查找m遍,一旦遇到一个位置是空的就停止循环),然后最后的位置如果能插入就插入且输出位置,不能插入就输出“-“。


代码:

#include <iostream>
#include <cstring>
#include <cstdlib>
#include <cstdio>
#include <vector>
#include <map>
#include <cmath>
using namespace std;

bool isprime(int n)
{
	if(n<=1) return false;
	for(int i=2;i<=sqrt(n);i++)
	{
		if(n%i==0) return false;
	}
	return true;
}

int main()
{
	int msize,n;
	cin>>msize>>n;
	while(!isprime(msize))
	{
		msize++;
	}
	vector<bool>isoccupied(n,false);
	for(int i=0;i<n;i++)
	{
		int a;
		cin>>a;
		int idx1=a%msize,idx2=idx1;
		if(i!=0) cout<<" "; 
		int d=1,j=0;
		while(isoccupied[idx2]&&j<msize)
		{
			idx2=(idx1+d*d)%msize;
			d++;
			j++;
		}
		if(!isoccupied[idx2])
		{
			cout<<idx2;
			isoccupied[idx2]=true;
		}
		else
		{
			cout<<"-";
		}
	}
}


<think>好的,我需要详细解释哈希表中的平方探测法(QuadraticProbing)。首先,用户提到了Quadratic Probing的工作原理,需要涵盖基本概念、冲突解决机制、数学表达式、优缺点以及代码示例。同时,用户给出的引用中有关于平方探测法的具体实现和应用场景,比如引用2、3、4中的内容,这些需要整合到回答中。首先,我应该从哈希表的基本原理开始,引出冲突问题,再介绍开放寻址法中的平方探测法。需要明确平方探测法的公式,比如H(key)= (h(key)+ i²)% TSize,其中i从0开始增加。这里要注意TSize必须是素数,这一点在引用2和3中都有提到,所以需要强调素数表长的重要性,以及如何调整用户给定的非素数表长。然后,需要解释平方探测法如何解决冲突,逐步增加i的值,直到找到空槽或遍历所有可能的位置。要提到二次探测法的优点,比如减少聚集现象,但也要指出其缺点,如可能无法找到空槽,即使表未满,这涉及到探测序列的覆盖范围问题,需要引用数学证明,比如当表长为素数时,平方探测法可以覆盖至少一半的位置。 代码示例部分,可以参考引用4中的C++代码,但需要转换为Python,并确保语法正确。同时,要注释代码的关键部分,解释每一步的作用,比如如何计算初始位置,如何循环进行平方探测,如何处理无法插入的情况。 另外,用户可能想知道平方探测法与其他方法(如线性探测、双重哈希)的区别,所以可以简要比较,突出其优势。应用场景方面,可以引用实际应用中的例子,比如数据库索引或缓存系统,但需要确保引用准确。 最后,生成相关问题时要围绕工作原理、数学证明、优化策略、比较分析等方面展开,确保问题具有针对性和延伸性。需要检查所有数学表达式是否正确使用$$...$$格式,独立公式单独成段,行内公式用$...$,并确保中文回答结构清晰。</think>### 平方探测法(Quadratic Probing)的详细说明 #### 1. 基本概念 **平方探测法**是开放寻址法(Open Addressing)中解决哈希冲突的一种策略。其核心思想是:当哈希函数计算的位置已被占用时,通过二次函数$i^2$生成探测序列,寻找下一个可用位置。公式如下: $$H(key) = \left( h(key) + i^2 \right) \mod TSize \quad (i=0,1,2,\dots)$$ 其中$h(key)$是初始哈希函数(如$h(key)=key \mod TSize$),$TSize$为哈希表长度[^2][^3]。 #### 2. 工作原理 - **冲突解决流程**: 1. 计算初始位置$M = key \mod TSize$; 2. 若$M$为空,直接插入; 3. 若发生冲突,依次尝试$M + 1^2, M + 2^2, \dots$的位置(模$TSize$); 4. 直到找到空槽或探测次数超过表长[^3][^4]。 - **表长要求**:$TSize$必须为**素数**,否则可能出现探测序列无法覆盖所有槽位的情况。若用户输入非素数,需调整为大于该数的最小素数[^2][^4]。 #### 3. 数学特性与优化 - **探测覆盖范围**:当$TSize$为素数且满足$TSize \equiv 3 \mod 4$时,平方探测法可覆盖至少$\frac{TSize+1}{2}$个位置,避免无限循环[^3]。 - **聚集现象**:相比线性探测,平方探测能显著减少**初级聚集**(Primary Clustering),但无法完全避免**次级聚集**(Secondary Clustering)。 #### 4. 代码示例(Python实现) ```python def quadratic_probing_insert(hash_table, key, tsize): index = key % tsize if hash_table[index] is None: hash_table[index] = key return index else: for i in range(1, tsize): new_index = (index + i*i) % tsize if hash_table[new_index] is None: hash_table[new_index] = key return new_index raise Exception("哈希表已满或无法插入") ``` #### 5. 优缺点分析 | **优点** | **缺点** | |-----------------------------------|-----------------------------------| | 减少初级聚集现象 | 无法覆盖所有槽位(需素数表长保证) | | 实现简单,无需额外数据结构 | 可能因探测步长过大导致缓存不友好 | #### 6. 应用场景 - **数据库索引**:快速定位记录位置; - **缓存系统**:减少键值查找时间; - **编译器符号表**:高效管理变量名[^1][^3]。 ---
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