数据结构 —— 6 散列查找

1 散列表

1.1 散列的基本思路

定义1个变量n

要使用n就要判断这个变量是否定义过，什么类型，能不能这样用

定义的指针变量就不能*2

查找树，AVL树，但不能完成对变量管理

字符串要一个一个字符的比较

半序：某些数之间存在顺序，比如查找树

1.2 什么是散列表

二维数组，但只能解决1个元素冲突

2 散列函数的构造方法

2.1 数字关键词的散列函数的构造方法

观察可知，第6、10、14、16、17、18位比较随机，所以取这几位出来组成



任意取中间的几位，不能取最后一位，因为最后一位受乘数的最后一位影响

2.2 字符串关键词的散列函数的构造方法

ASSCII值为0-127
假设变量有10位，变量名组合很多，很容易就会使和相同，就会造成冲突

为什么会是27？因为26个字母，还可能会有空格


x*32相当于x<<5

2.3 冲突处理方法

2.3.1 开放地址法（Open Addressing）

线性探测（Linear Probing）

注意30，多次冲突

反过来后，冲突的值就变了


ASL_s ：key值的冲突次数

• 查找11，冲突0次
• 查找30，冲突6次
  .。。。
  ASL_u ：
• 求余得0，需要比较3次，即H(key)=0，1，2，H(key)=2时没有值才停止
  
  

平方探测法（Quadratic Probing）—— 二次探测

平方探测法避免了线性探测法聚集的现象

平方探测法的实现

希望表的大小为素数，所以使用NextPrime(TableSize)，比如TableSize为12，就找一个素数13


对每个元素做一个标记，表示该元素的状态（empty,delete,…）

双散列探测法

再散列

例如：当把mod的值11换为23后，所有散列值（散列地址）都要重新计算

2.3.2 分离链接法（Separate Chaining）

2.4 散列表的性能分析

2.4.1 线性探测法的查找性能

2.4.2 平方探测法和双散列探测法的查找性能

2.4.3 分离链接法的查找性能

2.4.4 散列表性质

2.4.5 开放地址法与分离链接法

2.5 应用实例：词频统计

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