7.5 散列查找（开放定址法、线性探测法、平方探测法、伪随机序列法、再散列法）

最新推荐文章于 2025-06-24 21:30:37 发布
原创 最新推荐文章于 2025-06-24 21:30:37 发布 · 2.9k 阅读 · 25 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
文章标签：

#散列表 #数据结构 #算法

本文介绍了哈希表中处理冲突的两种主要方法：开放定址法和再散列法。开放定址法包括线性探测和平方探测，通过寻找下一个可用位置解决冲突。再散列法则使用不同的哈希函数来避免冲突。这些方法在数据结构和算法设计中起着关键作用，提高哈希表的效率和性能。
哈希表 平方探测再散列
spch2008的专栏
12-08 7920
1. 头文件   enum KindOfEntry { Deleted, Empty, Legitimate }; struct Node { int key; KindOfEntry info; }; class MyHash { public: MyHash(int tableSize); ~MyHash(); void Insert(int key);
线性探测法和平方探测法 - 哈希表 - 完整代码
weixin_45653525的博客
04-28 1792
直接上代码 #include <iostream> #include <cmath> using namespace std; #define MAX 100000 //允许开辟的最大散列表长度 typedef int ElementType; typedef int Index; // 散列地址类型 typedef Index Position; // 数据所在...
散列表：解决散列表的冲突：线性探测、平方探测等
weixin_46063117的博客
11-22 1714
散列表：解决散列表的冲突：线性探测、平方探测等
数据结构和算法——哈希查找冲突处理方法（开放地址法-线性探测、平方探测、双散列探测、再散列，分离链接法）
li13437542099的博客
08-10 1万+
数据结构和算法——哈希查找冲突处理方法（开放地址法-线性探测、平方探测、双散列探测、再散列，分离链接法） 在开放地址散列表中，删除操作要很小心。通常只能“懒惰删除”，即需要增加一个“删除标记（Deleted）”，而并不是真正删除它。以便查找时不会“断链”。其空间可以在下次插入时重用。
java 解决Hash(散列)冲突的四种方法--开放定址法(线性探测,二次探测,伪随机探测)、链地址法、再哈希、建立公共溢出区
请叫我大师兄
08-21 4万+
一）哈希表简介 非哈希表的特点：关键字在表中的位置和它之间不存在一个确定的关系，查找的过程为给定值一次和各个关键字进行比较，查找的效率取决于和给定值进行比较的次数。     哈希表的特点：关键字在表中位置和它之间存在一种确定的关系。 哈希函数：一般情况下，需要在关键字与它在表中的存储位置之间建立一个函数关系，以f(key)作为关键字为key的记录在表中的位置，通常称这个函数f
7.5.3_2处理冲突的方法-开放定址法
一寸一寸光阴
06-24 955
新元素可以插入到已经被逻辑删除的元素的位置，但是在查找的时候还要经过这些元素，比如如下图假如目标元素1前边的冲突散列地址上的元素都已经被逻辑删除了，但是还要从第一个冲突散列地址上开始查找目标元素1，则效率低下，即散列表看起来很满，但是实际很空，所以为了提高效率，则建议定期清理数据，即把已经逻辑删除的元素全都真正物理删除，然后把实际还存储在散列表中的数据根据要求的探测序列再重新放到该放的位置上，则散列表在查找的时候就不用再经过逻辑删除元素了。
Hash函数--除留余数法--开放定址法--线性探测再散列
Pre_waist_L的博客
03-31 6819
Hash函数计算--常用方法之--除留余数法：假设哈希表长为m，p为小于等于m的最大素数，则哈希函数为h（k）=k  %  p ，其中%为模p取余运算。例如，已知待散列元素为（18，75，60，43，54，90，46），表长m=10，p=7，则有    h(18)=18 % 7=4    h(75)=75 % 7=5    h(60)=60 % 7=4       h(43)=43 % 7=1  ...
散列表（三）：冲突处理的方法之开地址法（线性探测再散列的实现）
Meditation
07-31 3万+
一、开地址法 基本思想：当关键码key的哈希地址H0 = hash(key)出现冲突时，以H0为基础，产生另一个哈希地址H1 ，如果H1仍然冲突，再以H0 为基础，产生另一个哈希地址H2 ，…，直到找出一个不冲突的哈希地址Hi ，将相应元素存入其中。这种方法有一个通用的再散列函 数形式：  其中H0 为hash(key) ，m为表长，di称为增量序列。增量序列的取值方式不同，相应的
伪随机探测再散列法
07-24
伪随机探测再散列法是一种开放地址法中的冲突解决策略，其核心思想是当发生哈希冲突时，通过一个伪随机数序列来计算下一个探测地址，从而避免线性探测中可能出现的“聚集”问题。具体来说，初始的哈希地址由哈希函数...
开放定址法伪随机法实现和查找
最新发布
12-10
伪随机探测（Pseudorandom Probing）是开放定址法的一种，它使用一个基于键值的伪随机序列来确定探测路径，从而减少聚集现象（如线性探测中的主聚集问题）。下面我将逐步解释伪随机探测法的实现和查找过程，并参考...
用线性探测开放定址法来按顺序输出表中所有关键字
05-31
用线性探测开放定址法来按顺序输出表中所有关键字
开放定址法(线性探测)，拉链法 -Hash算法
《我是你的正能量》
12-30 7979
总结：哈希别名为：Hash 或者 散列表； 开放定址法是为了解决hash值碰撞后的处理；散列表（哈希）是算法在时间和空间上作出权衡的经典例子。 如果没有内存限制，我们可以直接将键作为（可能是一个超大的）数组的索引，那么所有查找操作只需要访问内存一次即可完成。但这种情况不会经常出现，因此当键很多时需要的内存太大。 另一方面，如果没有时间限制，我们可以使用无序数组并进行顺序查找，这样就只需要很少的
散列的开放定址法中的平方探测法
u012178728的博客
07-20 1958
平方探测是消除线性探测中聚集问题的冲突解决办法。平方探测就是冲突函数为二次函数的探测方法。流行的选择函数是F（i）=i²，例如插入89，18，49，58，69可以由下图看出，   空表 插入89 插入18 插入49 插入58 插入69 0       49 49 49 1         ...
数据结构学习笔记（六）散列之线性探测法、平方探测法
Cherish__it的博客
05-15 8796
线性探测法：线性探测法中函数是位置i的函数，这相当于当发生冲突的时候，逐个单元甚至回绕查询到一个空单元，也就是说数据都需要放置在这一个表格中，当发生冲突的时候就出发上面的机制，不过这样做，花费的时间是相当多的，这样单元会形成一些区域块，其结果称作为一次聚焦，也就是是说经过多次的查找才能找到一个空的单元：    Hkey（x） = Hkey（n）+ i;也就是当出现和n重复的hash值的时候，则需要...
详细图解什么叫平方探查法即二次探测再散列和线性探测再散列(数据结构 哈希函数 哈希冲突)
热门推荐
请叫我大师兄
08-28 9万+
虽然上文有提到怎么解释的开放地址法处理hash冲突，但是当时只是给了个简单的图，没有 详细讲解一下， 我当时有点不明白，回头查查资料，然后亲自动手，整理了一下。 然后我就三幅图详细讲解一下： 什么叫线性探测再散列； 什么叫平方探测再散列(二次探测再散列)； 老师的ppt吧。 给个原始数据如上图。 下面详细解析。 上面的是线性探测再散列。这个简单。
开发定址法之，平方探测法
woyixinyiyi的博客
04-08 1964
package com.algorithm.charactor1; /** * 和线性探测法差不多 ，寻找的下标不一样而已。 * 就是，中文版的类名，get到没 */ public class 平方探测法 { private HashEntry[] array ;//可以是任意泛型 private int currentSize; private static int DEFA...
开放定址法+平方探测法+再散列
weixin_30287169的博客
08-06 249
1 #include <stdio.h> 2 #include <stdlib.h> 3 #include <stdbool.h> 4 5 typedef int ElementType; 6 enum KindOfEntry {Legitimate,Empty,Deleted}; 7 8 struct OA...
哈希查找算法之线性探测法（开放地址法）
m0_45901455的博客
08-03 2万+
哈希查找是一种时间复杂度为O(1)的一种效率极高的查找方法，与常见的遍历查找不同，哈希算法是通过数组元素数值与哈希表下标构建的一种查找方法，因此我们不需要遍历整个数组，即可对其进行访问。...
线性探测再散列和平方探测再散列(二次探测再散列)算法
xpisme
10-16 1万+
用于解决冲突的两种算法 线性探测再散列 平方探测再散列(二次探测再散列)参考这个blog，写的很好。 http://blog.csdn.net/qq_27093465/article/details/52348366
评论 1
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
表情包 代码片
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包

打赏作者

2021、小林子

你的鼓励将是我创作的最大动力

¥1 ¥2 ¥4 ¥6 ¥10 ¥20
扫码支付：¥1
获取中
扫码支付

您的余额不足，请更换扫码支付或充值

打赏作者

实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值