设计一个好的哈希函数,可以降低哈希冲突的出现次数。哈希表提供了很多解决哈希冲突的方案,比如线性探测法、再哈希法、链地址法 ?线性探测法 当使用线性探测法解决哈希冲突,解决方法是:当元素的索引值(存储位置)发生冲突时,从当前位置向后查找,直至找到一个空闲位置,作为冲突元素的存储位置。仍以图 3 中的哈希表为...
即线性探测解决冲突namespace open_address{enumState{EXIST,EMPTY,DELETE};template<classK,classV>struct HashData{pair<K,V>_kv;State _state=EMPTY;};template<classK,classV,classHash=HashFunc<K>>classHashTable{public:HashTable(){_tables.resize...
第2种解决哈希冲突的做法,即为每个Hash值,建立一个Hash桶(Bucket),桶的容量是固定的,也就是只能处理固定次数的冲突,如1048576个Hash桶,每个桶中有4个表项(Entry),总计4M个表项。其实这两种的实现思路雷同,就是对Hash表中每个Hash值建立一个冲突表,即将冲突的几个记录以表的形式存储在其中; 废话不多说,上代码...
我们设计一个哈希表,用于存储20个中国人的姓名(汉语拼音形式)。要求平均查找长度不超过2,哈希函数采用除留余数法,冲突解决采用二次探测再散列法。 基本要求 输入形式:20个姓名的汉语拼音形式。 输入值范围:每个姓名长度在1到20之间。 输出形式:显示哈希表。 程序功能:输入20个姓名,通过哈希函数计算地址,查找并显示...
二、处理冲突的方法: 1、开放定址法,又称下标加1法 这种方法也称再散列法,其基本思想是:当关键字key的哈希地址p=H(key)出现冲突时,以p为基础,产生另一个哈希地址p1,如果p1仍然冲突,再以p为基础,产生另一个哈希地址p2,…,直到找出一个不冲突的哈希地址pi ,将相应元素存入其中。这种方法有一个通用的再散列...
总的来说,“直接定址”与“解决冲突”是哈希表的两大特点。 函数构造:构造函数的常用方法(下面为了叙述简洁,设 h(k) 表示关键字为 k 的元素所对应的函数值): 除余法: 选择一个适当的正整数 p ,令 h(k ) = k mod p ,这里, p 如果选取的是比较大的素数,效果比较好。而且此法非常容易实现,因此是最...
2.哈希函数的常见设计 3.哈希冲突 4.哈希函数的设计原则 三.解决哈希冲突 解决哈希冲突两种常见的方法是:闭散列和开散列 1.闭散列(开放定址法) 因为线性探测跟二次探测很像,所以这里就只实现线性探测了 1.线性探测 1.动图演示 2.注意事项 3.代码的注意事项 ...
C++实现哈希表 HashMap冲突链式解决 简述: 考虑到有大量数据的情况,所以使用Hash表 使用泛型实现 TypeA 是Key的类型,TypeB 是value的类型 1. 主要函数 1). TypeB Put(HashNode<TypeA,TypeB> 函数用来加入一个新的MapNode 2). TypeB Delete(const TypeA& key) 用来删除一个键值为key的节点 ...
简介:实现一个哈希表,并考虑哈希冲突的解决方案。 算法思路 哈希表(Hash Table,也叫散列表)是一种有着很快插入和查找速度的数据结构,适用于一些需要快速查找、插入数据的应用场合。哈希冲突常用的解决方法包括线性探测与链地址法。 线性探测:当发生哈希冲突时,将待插入元素放到下一个空闲槽中,如果下一个位置已经被...
最后一部分为结论部分,对哈希表的优缺点进行总结,并对哈希表有序性问题、底层数据结构实现、构造算法和冲突解决方法进行总结与展望。 1.3 目的 本文旨在通过对哈希表有序性问题、底层数据结构实现、构造算法和冲突解决方法等方面进行深入研究,以期能够更加全面地理解和应用哈希表。通过本文的阐述,读者将能够了解到不同...