算法导论-散列表

最新推荐文章于 2025-06-18 10:42:00 发布
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本文介绍了散列表的基本概念，作为数组特性的扩展，散列表能够实现O(1)时间复杂度的数据查找。主要内容包括直接寻址表、通过链表解决散列冲突的方法以及散列函数的设计。

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

      散列表是普通数组概念的推广。由于对普通数组可以直接寻址，能够在O(1)的时间内访问数组的任意一个位置。我们利用散列表来利用数组的这一特性。

1.直接寻址表


2.散列表



  *通过链表解决冲突



3.散列函数

（未完，待续）


清风忆痕
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《算法导论》散列表
天才XLM的博客
04-18 540
散列表（Hash Table）是实现字典操作（查找、插入、删除）的有效数据结构，具有很高的查找效率。一定情况下查找元素的期望时间是O(1)，优于链表（O(n)），和直接寻址的数组（查找也是O(1)）相当。但当实际存储的关键字数比可能的关键字总数小的时候，散列表比数组有效。直接寻址 vs 散列技术一些记号： 关键字的全域U 实际存储的关键字集合K（个数n） 散列映射的槽数m 关键字k 散列函数h 直接
【算法导论之五】散列表
天道酬勤
05-29 1871
1.  直接寻址表的局限，散列表的产生      直接寻址表：当关键字的全域U比较小时，直接寻址是一种简单有效的技术。假设某应用用到一个动态集合，其中每个元素都有一个取自全域U=｛0，1，... ，m-1｝的关键字，此处的m是一个不很大的数。另外假设，没有两个元素具有相同的关键字。      为表示动态集合，我们用一个数组（或称直接寻址表）T[0..m-1]，其中每个位置（或称为槽）对应全域U
算法导论—散列表
掉下个小石头
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华电北风吹 天津大学认知计算与应用重点实验室 日期：2015/9/8 散列表(hash table)是一种支持高效插入，查询，删除操作的动态集合结构。并且在满足一些合理假设下，这些操作的平均时间复杂度可以达到Θ(1)\Theta(1) ,这也是散列表能够和二叉搜索树(红黑树)抗衡的一个重要方面。 一、直接寻址表 当关键字集合很小的时候，例如[1,2,…,m]，直接寻址法的思路是分配一个长
算法导论第十一章：散列表的深度探索 - 从理论到工程实践
最新发布
SEU123WW的博客
06-18 554
本文是《算法导论》精讲专栏第十一章，通过散列机制图解、冲突解决可视化和性能对比实验，结合完整C语言实现，深入解析散列表的核心原理。包含直接寻址表、散列函数设计、开放寻址法、完全散列等高级主题，提供15个以上完整代码实现。
算法导论-----散列表
weixin_38853761的博客
09-19 188
一 散列表产生背景 散列表是根据数组可以直接随机访问的特性产生的。这样就可以在一定情况下，通过散列函数和很小的数组结构，对数据进行组织，实现在最坏情况下查找为O(n)，平均情况下O(1)的算法。 二 散列表组成 散列表是由散列函数和映射以后的数据存储结构组成的。 散列函数先将原始数据通过计算得到一个散列值，然后再将散列值存储到存储结构中 但是散列函数面对不同的原始值，可能计算出相同的散列值，这种情况成为冲突，解决冲突的办法有两种： 1、链接法：将数据存储结构申请为指针数组，如果有相同的散列值，将相同的散列值
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pokeyode的专栏
09-24 580
11.1直接寻址
算法导论-第三版(中文).rar
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算法导论---------------散列表（hash table）
chen
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算法导论-中文版
08-11
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04-05
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幸福在路上
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散列方法 哈系表有 m 个槽，如何将关键字 key 散列到哈系表的槽中呢？ 除法散列方法 散列结果由下列散列函数决定： hash(key)  mod m 其中 m 是 hash 表的大小，注意 m 的选择： (1) m 不应是 2 的幂。原因分析如下：
[算法导论]散列表
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    #include<stdio.h> #include<iostream> #include<stdlib.h> using namespace std; const int Length = 6;//待插入的数列长度 const int TableSize = 11;//哈希表的容量 应该打大于数列长度以保证每个元素都有处可放 ty...
算法导论散列表（哈希）
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/* 哈希的操作有插入，删除，查找，把某一键值K映射到对应的槽里面，通过的是哈希函数，一般情况下的槽的规模设为m，容易出现的一种情况就是叫做地址冲突 即不同的键值，通过一个哈希函数，映射到槽中的某一相同的位置； 一般的哈希方法有： 直接哈希：hash(k)=k||a*k+b;(a,b为常数)； 乘法哈希:hash(k)=m*( (k*A) mod 1)其中A的值见算法导论； 除法哈希：hash(k
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《算法导论》第11章：散列表
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一、直接寻址表 类似于计数数组，表中每一个槽只能放一个指针，一旦发生冲突无法解决 二、哈希表的链接法 每个槽保存一个链表，若是双链表可以方便删除 效率分析：一次不成功查找的平均时间为θ(1+α)，其中α=n/m称为装载因子。因此当槽的个数m为n的常数倍时，可以认为一次哈希操作耗费O(1)的时间 哈希函数 除法【形式简单】：h(k)=k%m，其中m不能取2^n，否则相当于取k的后n位数 ...
掌握算法精髓 - 麻省算法导论全集详解
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