算法导论第十一章11.4例题——开放寻址法代码实现

本代码根据开放寻址法的三种方法——线性探查、二次探查、双重探查法实现散列表的插入，删除，寻找。

开放寻址法一个槽只插入一个元素，完全避免冲突，但是查找时间可能会增大。

以上三种方法要做到降低集群现象的发生（即大量的元素密集的排列在散列表中的某一段区域，这样会增加插入查找的时间复杂度）。

具体代码如下：

//开放寻址法
//散列函数包括线性探测、二次探测、双重探测
#include<iostream>
using namespace std;
//除法散列法
int h1(int k,int m)
{
		return k%m; 
}
//乘法散列法
int h2(int k,int m,float A)
{
		float fnum=(float)k;
		float re=((fnum*A)-(int)(fnum*A))*m;
		return (int)re;
}
//全域散列法,p为质数
int h3(int k,int p,int m)
{
	int a,b;
	a=11;
	b=13;
	return ((a*k+b)%p)%m;
}
//线性探查
int LinerProbing(int k,int m,int i)
{
	return (h1(k,m)+i)%m;
}
//二次探查
int QuadraticProbing(int k,int m,int i)
{
	int c1=17,c2=67;

	return (h1(k,m)+c1*i+c2*i*i)%m;
}
//双重探查
int DoublefunProbing(int k,int m,int i)
{
	return (h3(k,17,m)+i*h1(k,m))%m;
}
//插入值为k的元素到具有m个槽的T中
int Insert(int *T,int k,int m)
{
	int i=1,j;
	while(1)
	{
		//利用双重探查得出插入位置
		j=DoublefunProbing(k,m,i);
		if(i==m+1)
		{
			break;
		}
		//T[j]==-1表示该槽为空
		if(T[j]==-1)
		{
			T[j]=k;
			return j;
		}
		i++;
	}
	return -1;
}
//删除值为k的元素在具有m个槽的T中
bool Delete(int *T,int k,int m)
{
	int i=1,j;
	while(1)
	{
		j=DoublefunProbing(k,m,i);
		if(i==m+1)
		{
			return 0;
		}
		if(T[j]==-1)
		{
			return 0;
		}
		if(T[j]==k)
		{
			T[j]=-1;
			return 1;
		}
		i++;
	}
}
//搜索值为k的元素在具有m个槽的T中
int Search(int *T,int k,int m)
{
	int i=1,j;
	while(1)
	{
		j=DoublefunProbing(k,m,i);
		if(i==m+1)
		{
			return -1;
		}
		if(T[j]==-1)
		{
			return -1;
		}
		if(T[j]==k)
		{
			return j;
		}
		i++;
	}
}
int main()
{
	int a[10]={4,8,2,6,41,21,53,496,3216,48};
	int T[101]={0};
	int i;
	for(i=0;i<101;i++)
	{
		T[i]=-1;
	}
	for(i=0;i<10;i++)
	{
		Insert(T,a[i],100);
	}
	for(i=1;i<=100;i++)
	{
		if(T[i]!=-1)
		{
			cout<<T[i]<<" ";
		}
	}
	cout<<endl;
	cout<<Search(T,2,100)<<endl;
	Delete(T,2,100);
	cout<<Search(T,2,100)<<endl;
}