}//////哈希表查找//////哈希表///待查找的值///<returns></returns>publicstaticintSearch(int[] hashTable,intdata) {//哈希函数,除留余数法inthashAddress =Hash(hashTable,data);//冲突发生while(hashTable[hashAddress] !=data) {//利用开放定址的线性探测法解决冲突hashAddress = (++hashAddress)...
一个更好的方法，是我们可以发挥哈希表的威力，利用它能迅速查找某元素是否存在的特点，将复杂度降下来。所以一个可能的流程是这样的：1. 用一个哈希表将数组的元素和下标存起来； 2. 遍历新建的哈希表，从第一个元素开始查找是否有可以匹配的另一个元素，直到找到为止。由于我们有哈希表，因此流程的第二步最坏...
}/*** 方法:哈希表查找*/publicstaticintsearch(int[] hashTable,intdata) {//哈希函数,除留余数法inthashAddress =hash(hashTable, data);while(hashTable[hashAddress] !=data) {//利用 开放定址法 解决冲突hashAddress = (++hashAddress) %hashTable.length;//查找到开放单元 或者 循环回到原点,表示查找...
哈希也称散列,哈希表是一种与数组、链表等不同的数据结构,与他们需要不断的遍历比较来查找的办法,哈希表设计了一个映射关系f(key)= address,根据key来计算存储地址address,这样可以1次查找,f既是存储数据过程中用来指引数据存储到什么位置的函数,也是将来查找这个位置的算法,叫做哈希算法。
因此,哈希查找需要做两方面事情:选择一个“好”的哈希函数;提供一种“处理冲突” 的方法。 eg: 在学号范围内:XX000 ~ XX999,查找学号:17138,选择查找的方法 (1)顺序查找: O(n),平均约比较500次(平均比较的次数为:n/2) (2)二分查找: O(logn),平均约比较10次 ...
装填因⼦会直接影响 散列表的查找效率;装填因子越大,表示冲突的可能性更大,需要查找的平均长度越长。 那么问题来了:如何通过设计冲突更少的哈希函数,使查找效率提高? 2. 常见散列函数 除留余数法—— H(key) = key \% p 散列表表⻓为m,取⼀个不⼤于m但最接近或等于m的质数p。 注意:这里选择...
二、哈希表最常见操作 哈希算法是遍历大数组查找技术，其中“插入”与“查找”是哈希表上最常见的两个操作。（１）哈希表插入操作。如图3.1哈希表存储形态和图3.2哈希表插入操作，依据n的ASCII是110，计算node哈希值为440，如果哈希表中该位置为空，则元素被插入到该位置上，该位置不为空，则替换该位置上的元素...
一、哈希表概念 根据设定的哈希函数H(key)和处理冲突的方法将一组关键字映像到一个有限的连续的地址集（区间）上，并以关键字在地址集中的“像”作为记录在表中的存储位置，这种表便称为哈希表，这一映像过程称为哈希造表或散列，所得存储位置称为哈希地址或散列地址。解读：假设M中包含了n个结点，Ri(0≤i≤...
哈希查找的名词解释 哈希查找(HashSearch)是一种快速检索技术,通过计算一个项目的哈希值,来快速检索该项目是否存在于数据表中。它的原理是:数据集合中的每一个元素首先通过哈希函数映射成一个数字,然后根据这个数字对查询表进行定位,再根据查找表中的信息检索出查找的数据。哈希查找可用于查看某个数据是否存在于某集合...