散列表 - Hash Table

源自<<数据结构与算法分析c++>>

几种散列算法

int hash(const string &key, int tableSize)
{
	int hashValue = 0;
	for (int =0; i<key.length(); i++)
		hashValue += key[i];
	
	return hashValue % tableSize;
}

int hash(const string &key, int tableSize)
{
	return ( key[0] + 27*key[1] + 27^2*key[2]) % tableSize;
}

int hash(const string &key, int tableSize)
{
	int hashValue = 0;
	for (int =0; i<key.length(); i++)
		hashValue += 37*hashValue + key[i];

	hashValue  %= tableSize;
	if( hashValue < 0)
		hashValue  += tableSize;

	return hashValue ;
}

解决冲突 

1.分离链接法： 把具有相同映射的元素保存到一个链表中。

应用：

HashObj通过hash函数得到vector下标号（链表号），再再对应链表作insert/search/remove操作。

（类似的，我们还可以使用二叉树、甚至另外一个散列表。但我们期望的是如果散列表大而且散列函数好，那么所有链表都应该很短。因此不值得去进行任何复杂的尝试。）

2.  探测法

线性探测：发生冲突时，从下一个单元开始逐个查找空位

平方探测：发生冲突时，从下一个n^2单元开始查找空位  (第一次冲突1^2，第二次冲突2^2,第三次冲突3^2)

双散列：发生冲突时，用第二个散列函数查找空位

3. 再散列

当表的元素填的太满，发生冲突的概率很大，那么意味着操作的运行时间消耗过长，甚至插入操作可能失败。此时解决的方法是再建立一个大约两倍大的表。将原始散列表中的元素通过新的散列函数映射到新表中。