线性探测再散列法计算asl

最新推荐文章于 2023-08-10 08:00:00 发布
原创 最新推荐文章于 2023-08-10 08:00:00 发布 · 1.4k 阅读 · 0 ·
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。

本文探讨了再散列和平方散列两种不同的冲突解决策略。在散列表查找失败的情况下，平均查找长度的计算需考虑所有可能的地址映射。再散列方法简单地将冲突位置向后移动一位，而平方散列利用地址的平方作为新的散列地址。理解这些概念对于优化散列函数和提升查找效率至关重要。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

再散列和平方散列不同，再散列是遇到冲突时前进一位。
计算查找失败的平均查找长度，要特别注意防止思维定式，在查找失败的情况下，既不是根据表中的元素个数，也不是根据表长来计算平均查找长度。查找失败时，在等概率情况下，经过散列函数计算的地址只能映射到0-p-1的位置。

【数据结构】考点十七： 散列表（线性探查算法 + 二次探测法）
超越的博客
04-19 2698
散列表（Hash Table），也称为哈希表或字典，是一种使用哈希函数组织数据结构，以便进行快速数据查找的数据结构。哈希表通过计算键（key）的哈希值（hash value），将键映射到哈希表中的一个位置，从而实现数据的快速存取。线性探查算法与二次探测法 是一种解决哈希冲突的方法。
哈希表线性探测再散列（纯数字）
12-22
c代码实现哈希表线性探测再散列。关键字均为纯数字。查找时为单次查找，未加入循环
＜数据结构＞线性探测法处理冲突时查找成功和失败的ASL计算方法
djs_snowyyy的博客
11-23 1万+
Hash表线性探测处理法计算比较成功和失败时的 ASL
哈希表（线性探测再散列）
zyq_19960204的博客
11-28 1884
#include #include typedef struct elem{ int key; int flag; int count; }elem; typedef struct node{ elem *base; int length; }Table; void Creat(Table &s) { int i,m,n,j; int a[100],b[100],c[
随机产生n个数，生成哈希表，用线性探测解决冲突，验证数组的正确性并计算查找成功时的ASL
m0_57673664的博客
12-07 356
#include<stdio.h> #include<time.h> #include<stdlib.h> #include<math.h> int a[1000]={0};//全局数组初始化为0 enum EntryType{Legitimate,Empty,Deleted}; struct HashEntry{ int Data; enum EntryType Info; }; struct HashTable{ int TableSize.
链地址法和线性探测法求查找成功与不成功的平均查找长度ASL
晴空云鹤
04-08 4万+
一、链地址法在等概率下查找成功和查找不成功的平均查找长度：将关键字序列{1 13 12 34 38 33 27 22} 散列存储到散列表中。散列函数为：H(key)=key mod 11，处理冲突采用链地址法，求在等概率下查找成功和查找不成功的平均查找长度1mod11=1，所以数据1是属于地址1 12mod11=1，所以数据12也是属于地址1（这个数据是数据1指针的另一个新数据）
基于线性探测再散列法的Hash表的平均查找时间计算
LDF-Dicky的博客
06-11 5586
基于线性探测再散列法的Hash表的“查找成功的ASL”和“查找不成功的ASL”ASL指的是 平均查找时间关键字序列：（7、8、30、11、18、9、14）散列函数： H(Key) = (key x 3) MOD 7装载因子： 0.7处理冲突：线性探测再散列法查找成功的ASL计算方法：因为现在的数据是7个，填充因子是0.7。所以数组大小=7/0.7=10，即写出来的散列表大小为10，下标从0~9...
现有长度为 7、初始为空的散列表HT，散列函数H(k)=k%7，用线性探测再散列法解决冲突。将关键字 22, 43, 15 依次插入到HT后，查找成功的平均查找长度是：
06-07
当发生冲突时，线性探测再散列法会沿着散列表的下一个位置继续查找，直到找到空位置或者查找的次数超过了散列表的长度。因此，平均查找长度取决于散列表的装填因子，即关键字个数与散列表长度的比值。 在这个例子中...
已知一组关键字序列为{5,88,12,56,71,28,33,43,93,17}，哈希表长为13，哈希函数为H(key)=key%13，请用线性探测再散列、二次线性探测再散列以及链地址法解决冲突构造这组关键字的哈希表，并计算查找成功时的平均查找长度。 ‌
06-12
首先，在下标为2的位置查找，发现存储的是12而不是28，于是按照二次线性探测再散列的公式计算下一个探测位置，即： H(28, 1) = (2 + 1 + 1^2) % 13 = 4 然后，在下标为4的位置查找，发现存储的是71而不是28，于是...
4. (共15分)设哈希表长为m=13,散列函数为H(k)=k mod 11,关键字序列为5,7,16,12,11,21,31,51,17,81;试求:散列后的表中关键字分布(假定解决冲突的方法为线性探测再散列法);求平均查找长度ASL;计算
05-12
首先，将关键字序列散列到哈希表中，使用线性探测再散列法解决冲突： |位置|关键字| |---|---| |0|17| |1|81| |2|11| |3|31| |4|12| |5|5| |6|16| |7|7| |8|51| |9|21| |10|| |11|| |12|| 其中，第10个位置发生了...
Hash表法实现散列以及再散列
03-08
属于哈希表法，用C++实现的，可进行哈希散列以及在散列，可用于电话号码簿等程序中
线性探测再散列详解
qq_21843499的博客
11-11 7884
线性探测再散列是这样的，以408 10年真题为例，当遇到18时第一次散列值为5，冲突。 由开放定址法公式，Hi={H(key)+di}mod m 误导之处就是 ⚠️注意此处的M是表长而不是散列函数的值 很多人把再散列当作再用给定的H(key)处理，其实再散列就是Hi这个函数 此处H(key)为已经求过的5，di取1 总体为6再模，这个再模的过程就是再散列 扔冲突，取di=2，总体=7 取模后不冲突 添入7号 ...
哈希表查找——成功和不成功时的平均查找长度
icaiyuniyue的博客
06-12 1693
哈希表查找——成功和不成功时的平均查找长度 http://lib.youkuaiyun.com/article/datastructure/15569 题目 例子：（2010年全国硕士研究生入学统一考试计算机科学与技术学科联考计算机学科专业基础综合试题第一题） 将关键字序列（7、8、30、11、18、9、14）散列存储到散列表中。散列表的存储空间是一个下标从0开始的一维数组。散列函数为： H(key)
Hash表的平均查找长度ASL计算方法
小二的茶馆
09-23 4万+
Hash表的“查找成功的ASL”和“查找不成功的ASL” 鉴于网络上流传了各种计算方法，有的甚至错误百出。本人感觉此种计算方法比较合理，故采纳之。特著此文，以备查阅，欢迎交流。
coding A&D：计算哈希表 - 线性探测法、拉链法 - ASL成功、ASL不成功
ScorpC的博客
10-21 8727
例题（来源：2010年全国统考专业课408 第一题） 一. 哈希表—线性探测法的ASL成功、不成功计算 将关键字序列（7、8、30、11、18、9、14）散列存储到散列表中。散列表的存储空间是一个下标从0开始的一维数组。散列函数为： H(key) = (keyx3) MOD 7，处理冲突采用线性探测再散列法，要求装填（载）因子为0.7。 (1) 请画出所构造的散列表； (2) 分别计算等概率情况...
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）
最新发布
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。
散列函数的查找——线性探测、拉链法的ASL
weixin_52971839的博客
03-25 1130
线性探测、链地址法在查找成功和不成功下的ASL
数据结构——哈希表解析
一只笨蛋的博客
07-30 590
数据结构——哈希表解析 哈希表概念   哈希表又称散列表：是根据关键字的值直接访问元素存储位置的存储结构。也就是说，在元素的存储地址和它的关键字之间建立的一个确定的对应关系H，使每个关键字和一个唯一的存储位置向对应。   散列表既是一种存储方式，也是一种查询方式。   当不同的关键字通过相同的散列函数计算得到同一地址的现象称为冲突或碰撞，称这些发生冲突的关键字相对于散列函数的同义词，在一般的情况下，冲突只能尽量减少，而不能完全避免。 构造散列函数的方法 1.直接定址法 2.折叠法 3.数值分析法 4.平方
hash算法原理详解
热门推荐
至道
05-19 24万+
一.概念 哈希表就是一种以 键-值(key-indexed) 存储数据的结构，我们只要输入待查找的值即key，即可查找到其对应的值。 哈希的思路很简单，如果所有的键都是整数，那么就可以使用一个简单的无序数组来实现：将键作为索引，值即为其对应的值，这样就可以快速访问任意键的值。这是对于简单的键的情况，我们将其扩展到可以处理更加复杂的类型的键。 使用哈希查找有两个步骤: 1. 使用哈希函数将被
评论
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
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