数据结构随手笔记之哈希表

本文是关于哈希表的数据结构笔记,介绍了哈希表的基本概念、构造方法、哈希函数的选择以及处理冲突的开放定址法和链地址法。通过实例解析了如何利用哈希表实现快速的查找、插入和删除操作。

好记性不如烂笔头~

哈希表又名散列,能够在O(1)的预期内完成对字典的获取插入和删除操作。


哈希表hash table,记为ht,每个ht有b个桶,记为ht[1].....ht[b-1]。每个桶由s个槽组成,每个槽可以放置一条记录。

关键字为K 的一个记录的地址或位置由哈希函数h确定,h(k)为k的哈希地址。


定义:关键字密度n/t,n是哈系表中记录的数目,t是所有可能的关键字数目。

             装填密度或者装填因子a为n/sb。


1.1 构造哈希表

       构造哈希表的方法是:设要存储的数据元素个数为   n,设置一个长度为m(m≥n)的连续内存单元(即数组),分别以每个数据元素的关键字Ki(0≤i≤n-1)为自变量,以哈希函数h(Ki)值为该数据元素在数组中的下标值存储该数据元素。

//抄的http://blog.youkuaiyun.com/yigelangmandeshiren/article/details/8257012  写的很不错

1.2 哈希函数

       要求是即容易计算又能够将冲突数目最小化

       1.除留余数法。应用最广泛。

          关键字是非负整数,通过模运算取得初始存储桶。

          h(k)=k%D

          D要取20以上的质数。这样分配是相当均匀的。

       2.平方取中法



       3.折叠法



       4.数字分析法

          数字分析法是取数据元素关键字中某些取值较均匀的数字位构造哈希函数的方法。它只适合于所有关键字值已知的情况。 


1.3 溢出/冲突处理

最常用的有开放定址法和链地址法。

         1.开放定址法

             线性探测法:s=1;

             1)计算h(k); 2)以  ht[ (h(k)+j)%b]  依次顺序找

                   均匀的哈希函数与现行探测同时使用,查询一个关键字的平均比较次数的期望是(2-a)/(2-2a).   a是装填因子

         2.链地址法

             若有数字,每个桶指向链表的第一个节点。搜寻平均比较次数的期望是1+a/2。


无论什么方法,最坏情况下比较次数都是O(n).

下载方式:https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 布线问题(分支限界法)是计机科学和电子工程领域中一个广为人知的议题,它主要探讨如何在印刷电路板上定位两个节点间最短的连接路径。 在这一议题中,电路板被构建为一个包含 n×m 个方格的矩阵,每个方格能够被界定为可通行或不可通行,其核心任务是定位从初始点到最终点的最短路径。 分支限界法是处理布线问题的一种常用策略。 该法与回溯法有相似之处,但存在差异,分支限界法仅需获取满足约束条件的一个最优路径,并按照广度优先或最小成本优先的原则来探索解空间树。 树 T 被构建为子集树或排列树,在探索过程中,每个节点仅被赋予一次成为扩展节点的机会,且会一次性生成其全部子节点。 针对布线问题的解决,队列式分支限界法可以被采用。 从起始位置 a 出发,将其设定为首个扩展节点,并将与该扩展节点相邻且可通行的方格加入至活跃节点队列中,将这些方格标记为 1,即从起始方格 a 到这些方格的距离为 1。 随后,从活跃节点队列中提取队首节点作为下一个扩展节点,并将与当前扩展节点相邻且未标记的方格标记为 2,随后将这些方格存入活跃节点队列。 这一过程将持续进行,直至法探测到目标方格 b 或活跃节点队列为空。 在实现上述法时,必须定义一个类 Position 来表征电路板上方格的位置,其成员 row 和 col 分别指示方格所在的行和列。 在方格位置上,布线能够沿右、下、左、上四个方向展开。 这四个方向的移动分别被记为 0、1、2、3。 下述表格中,offset[i].row 和 offset[i].col(i=0,1,2,3)分别提供了沿这四个方向前进 1 步相对于当前方格的相对位移。 在 Java 编程语言中,可以使用二维数组...
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