解决哈希冲突的方法一般有:开放寻址法、链式地址发、建立公共溢出区和再哈希法。 Python中字典在遇到哈希冲突时使用是开放寻址法。而开放寻址法又分为线性探测、再平方探测、伪随机探测等。 Python中特殊的开放寻址法 首先看一下Cpython中lookdict函数代码。 /*<Objects/dictobject.c>*/staticPy_ssize_t_Py_HOT_F...
//求哈希地址 //发生冲突 while (hashTable->elem[hashAddress] != NULLKEY) { //利用开放定址法解决冲突 hashAddress = (++hashAddress) % HASHSIZE; } hashTable->elem[hashAddress] = data; } /** * @Description: 哈希表的查找算法 * @Param: HashTable *hashTable 结构体指针,int data 哈希的数...
二、哈希冲突解决方法1、外链法---把具有相同哈希地址的关键值都存放在一个同义词链表中,若有m个同义词,就建m个链表。2、开放地址法---当冲突发生时,使用某种方法在基本表中形成一个探查序列,沿着此序列逐个地址去探查,直到找到一个开放的地址(空位置),然后将发生冲
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...
它的实现是在插入一个元素的时候,先通过哈希函数进行判断,若是发生哈希冲突,就以当前地址为基准,根据再寻址的方法(探查序列),去寻找下一个地址,若发生冲突再去寻找,直至找到一个为空的地址为止。所以这种方法又称为再散列法。 有几种常用的探查序列的方法:...
所以哈希值是有冲突的,如果一旦冲突,那么Python底层会改变策略重新映射,直到映射出来的索引没有人用。比如我们设置一个新的key、value,d["tomoyo"]=88,可是我们对"tomoyo"这个key进行映射之后得到的结果也是5,而索引为5的地方已经被key为"satori"的键给占了,那么Python就会改变规则来对"tomoyo"重新进行运算,找到一...
解决哈希冲突的方法有三种,分别是: 寻找下一个为空的数组下标,而后将冲突元素存储 再散列法(二次哈希法):再次使用一个不同的哈希算法再计算一次 (第一次%16换另一个数进行%运算) 链地址法(拉链法):将所有冲突元素按照链表存储,冲突后时间复杂度变为O(1+n)n为冲突元素个数)[hashMap就是用这种方法] ...
百度试题 结果1 题目哈希表的冲突可以通过以下哪种方法来解决? A. 链地址法 B. 排序 C. 插入排序 D. 选择排序 相关知识点: 试题来源: 解析 A 反馈 收藏