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哈希表查找方法原理哈希表查找方法什么是哈希表•哈希表是一种常见的数据结构，也被称为散列表。
•它可以提供快速的插入、删除和查找操作，时间复杂度在平均情况下为O(1)。
•哈希表由数组组成，每个数组元素称为桶(bucket)。
•存储数据时，通过哈希函数将数据映射到对应的桶中。
哈希函数的作用•哈希函数是哈希表的核心部分，它将数据转换为哈希值。
•哈希函数应该具备以下特点：–易于计算：计算哈希值的时间复杂度应尽量低。
–均匀分布：哈希函数应能将数据均匀地映射到不同的桶中，以避免桶的过度填充或者空闲。
–独特性：不同的输入应该得到不同的哈希值，以尽量减少冲突。
哈希冲突及解决方法•哈希冲突指两个或多个数据被哈希函数映射到同一个桶的情况。
•常见的解决哈希冲突的方法有以下几种：–链地址法(Chaining)：将相同哈希值的数据存储在同一个桶中，通过链表等数据结构来解决冲突。
–开放地址法(Open Addressing)：当发生冲突时，通过特定的规则找到下一个可用的桶来存储冲突的数据，如线性探测、二次探测等。
–再哈希法(Rehashing)：当发生冲突时，使用另一个哈希函数重新计算哈希值，并将数据存储到新的桶中。
哈希表的查找方法•哈希表的查找方法分为两步：1.根据哈希函数计算数据的哈希值，并得到对应的桶。
2.在桶中查找目标数据，如果找到则返回，否则表示数据不存在。
哈希表的查找性能•在理想情况下，哈希表的查找时间复杂度为O(1)。
•然而，由于哈希冲突的存在，查找时间可能会稍微增加。
•如果哈希函数设计得不好，导致冲突较多，可能会使查找时间复杂度接近O(n)。
•因此，选择合适的哈希函数和解决冲突的方法对于提高哈希表的查找性能非常重要。
总结•哈希表是一种高效的数据结构，适用于快速插入、删除和查找操作的场景。
•哈希函数的设计和解决冲突的方法直接影响哈希表的性能。
•在实际应用中，需要根据数据特点选择合适的哈希函数和解决冲突的方法，以提高哈希表的查找性能。
哈希表查找不成功怎么计算？解答：先建好表，然后可以算出每个位置不成功时的比较次数之和，再除以表空间个数！例如：散列函数为hash(x)=x MOD 13，用线性探测，建立了哈希表之后，如何求查找不成功时的平均查找长度！？地址：0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12数据： 39 1228154244 625－－ 36－ 38成功次数： 1 3 1 2 2 1 191 1不成功次数：98 7 65 4 3 2 1 1 2 110查找成功时的平均查找长度:ASL=(1+3+1+2+2+1+1+9+1+1)/10 =2.2查找不成功时的平均查找长度:ASL=(9+8+7+6+5+4+3+2+1+1+2+1+10)/13=4.54说明：第n个位置不成功时的比较次数为，第n个位置到第1个没有数据位置的距离。
至少要查询多少次才能确认没有这个值。
（1）查询hash(x)=0,至少要查询9次遇到表值为空的时候，才能确认查询失败。
（2）查询hash(x)=1,至少要查询8次遇到表值为空的时候，才能确认查询失败。
（3）查询hash(x)=2,至少要查询7次遇到表值为空的时候，才能确认查询失败。
（4）查询hash(x)=3,至少要查询6次遇到表值为空的时候，才能确认查询失败。
（5）查询hash(x)=4,至少要查询5次遇到表值为空的时候，才能确认查询失败。
（6）查询hash(x)=5,至少要查询4次遇到表值为空的时候，才能确认查询失败。
（7）查询hash(x)=6,至少要查询3次遇到表值为空的时候，才能确认查询失败。
（8）查询hash(x)=7,至少要查询2次遇到表值为空的时候，才能确认查询失败。
（9）查询hash(x)=8,至少要查询1次遇到表值为空的时候，才能确认查询失败。
（10）查询hash(x)=9,至少要查询1次遇到表值为空的时候，才能确认查询失败。
（11）查询hash(x)=10,至少要查询2次遇到表值为空的时候，才能确认查询失败。
哈希表的平均查找长度
哈希表是计算机科学中最常用的存储结构之一，它也被称为散列表。
它的功能是将数据的键(key)映射到另一个存储空间，即值（value）。
由于它的高效查找性能，哈希表正在被广泛使用，例如使用哈希表实现集合、映射和缓存。
一. 什么是哈希表?
1. 定义：哈希表是一种存储结构，它通过键（key）映射到其对应的值（value）。
2. 特点：哈希表具有较高的查找效率，可以在常数时间内获取键对应的值。
二. 如何实现哈希表?
1. 数组：哈希表可以使用一个数组来存储键值对，使用数组索引作为键（key），值（value）是存储在数组中的相应元素。
2. 链表：哈希表也可以使用链表来实现，将键（key）哈希成索引，索引对应的是一个链表。
三. 哈希表的平均查找长度
1. 一致性Hash：实现一致性哈希函数，把数据映射到一个虚拟环上，以哈希函数实现数据的索引，中间没有冲突，可以实现O（1）平均时间查找。
2. 拉链法：使用一个数组，其中每个数组元素是一个链表，当存有多条Key值相同的元素时可以放在同一个链表中，使用拉链法实现哈希表，查找的时间复杂度是O(n)。
3. 开放寻址法：开放寻址法通过查找空位和再散列的方式解决Key值的冲突，使用平方探测和双散列来发现空位，查找的时间复杂度是
O(1+α)，其中α是探测次数。
总结：哈希表是一种非常有效的存储结构，由于它的高效查找性能，哈希表可以实现O（1）的平均查找长度，它有三种实现方式，分别是数组，链表和开放寻址法，它们的查找时间复杂度也有所不同，由于查找的时间复杂度越低效率越高，所以选择一种实现方式时要根据自身的需求做出最佳选择。
哈希表——线性探测法、链地址法、查找成功、查找不成功的平均长度⼀、哈希表1、概念哈希表(Hash Table)也叫散列表，是根据关键码值（Key Value）⽽直接进⾏访问的数据结构。
它通过把关键码值映射到哈希表中的⼀个位置来访问记录，以加快查找的速度。
这个映射函数就做散列函数，存放记录的数组叫做散列表。
2、散列存储的基本思路以数据中每个元素的关键字K为⾃变量，通过散列函数H（k）计算出函数值，以该函数值作为⼀块连续存储空间的的单元地址，将该元素存储到函数值对应的单元中。
3、哈希表查找的时间复杂度哈希表存储的是键值对，其查找的时间复杂度与元素数量多少⽆关，哈希表在查找元素时是通过计算哈希码值来定位元素的位置从⽽直接访问元素的，因此，哈希表查找的时间复杂度为O（1）。
⼆、常⽤的哈希函数1. 直接寻址法取关键字或者关键字的某个线性函数值作为哈希地址,即H(Key)=Key或者H(Key)=a*Key+b(a,b为整数),这种散列函数也叫做⾃⾝函数.如果H(Key)的哈希地址上已经有值了,那么就往下⼀个位置找,知道找到H(Key)的位置没有值了就把元素放进去.2. 数字分析法分析⼀组数据,⽐如⼀组员⼯的出⽣年⽉,这时我们发现出⽣年⽉的前⼏位数字⼀般都相同,因此,出现冲突的概率就会很⼤,但是我们发现年⽉⽇的后⼏位表⽰⽉份和具体⽇期的数字差别很⼤,如果利⽤后⾯的⼏位数字来构造散列地址,则冲突的⼏率则会明显降低.因此数字分析法就是找出数字的规律,尽可能利⽤这些数据来构造冲突⼏率较低的散列地址.3. 平⽅取中法取关键字平⽅后的中间⼏位作为散列地址.⼀个数的平⽅值的中间⼏位和数的每⼀位都有关。
因此，有平⽅取中法得到的哈希地址同关键字的每⼀位都有关，是的哈希地址具有较好的分散性。
该⽅法适⽤于关键字中的每⼀位取值都不够分散或者较分散的位数⼩于哈希地址所需要的位数的情况。
4. 折叠法折叠法即将关键字分割成位数相同的⼏部分,最后⼀部分位数可以不同,然后取这⼏部分的叠加和(注意:叠加和时去除进位)作为散列地址.数位叠加可以有移位叠加和间界叠加两种⽅法.移位叠加是将分割后的每⼀部分的最低位对齐,然后相加;间界叠加是从⼀端向另⼀端沿分割界来回折叠,然后对齐相加.5. 随机数法选择⼀个随机数,去关键字的随机值作为散列地址,通常⽤于关键字长度不同的场合.6. 除留余数法取关键字被某个不⼤于散列表表长m的数p除后所得的余数为散列地址.即H(Key)=Key MOD p,p<=m.不仅可以对关键字直接取模,也可在折叠、平⽅取中等运算之后取模。
c语言hashmap 查找方法
在C语言中，实现哈希表（hashmap）的查找方法通常需要经历
以下步骤：
1. 哈希函数设计，首先，你需要设计一个哈希函数，它能够将
输入的键（key）映射到哈希表中的一个位置。
一个好的哈希函数应
该能够尽可能地均匀地将键映射到不同的位置，以减少冲突的发生。
2. 冲突处理，由于哈希函数的映射可能会导致不同的键映射到
同一个位置，因此需要一种方法来处理这种冲突。
常见的冲突处理
方法包括链地址法和开放寻址法。
在C语言中，你需要根据具体情
况选择合适的冲突处理方法，并实现相应的逻辑。
3. 查找操作：一旦哈希表中的数据经过哈希函数映射并存储起来，你就可以通过键来查找对应的数值。
在C语言中，通常可以通
过以下步骤来实现查找操作：
使用哈希函数计算键对应的哈希值。
根据哈希值找到对应的存储位置。
如果使用链地址法，需要遍历对应位置的链表来查找键；如果使用开放寻址法，需要根据特定的规则来寻找下一个位置，直到找到对应的键或者确定该键不存在。
4. 错误处理，在实现查找方法时，需要考虑键可能不存在的情况，因此需要实现相应的错误处理逻辑，以便在查找失败时能够返回适当的错误信息或者值。
总的来说，实现C语言中哈希表的查找方法需要考虑哈希函数设计、冲突处理、具体的查找逻辑以及错误处理。
这些步骤需要根据具体的应用场景和数据特点来进行合理的设计和实现。
希望这些信息能够帮助到你理解C语言中哈希表的查找方法。
云南大学数学与统计学实验教学中心
实验报告
一、实验目的
通过实验掌握散列存储的基本概念，进行哈希问题的处理，同时附带进行字符串的处理的练习。
二、实验内容
为某单位的人名（n=30人）设计一个哈希表，使得平均查找长度<2，要求完成相应的哈希建表和查表。
三、实验环境
Windows XP
程序设计语言C
四、实验过程
1．实验要求：
1、设人名长度<10个字符，用二维字符数组存储哈希表：char hash[ ][10];
2、要求哈希函数用除留余数法，并用人名的10个字符代码和作为分子；
用（补偿性）线性探测再散列处理冲突。
3、依题意有：平均查找长度=（1+1/(1-α)）/2< 2，∴取α=0.6，
由此哈希表长m=n/α=30/0.6=50; 所以有char hashlist [ 50][10]；
令：除留余数法中的P取47；
（补偿性）线性探测再散列的地址：j=(j+Q)% m中的Q取17。
4、对程序结构的要求：
①要求为哈希建表和哈希查表分别编写和设计相应的函数：
createhash( ... ... ); hashsearch(... ...)；
②再设计一个哈希函数表的输出函数printhash( )，对构造的哈希表进行输出，注
意输出格式要在屏幕好看，先输出序号（1~30），再输出该序号
的人名或null，每行输出10项，共输出5行。
③还应有一个初始化char hashlist [ 50][10]的函数Inithashlist( )，
初始时将50个人名全赋值为null.
5、在主函数中：
调用Inithashlist( )初始化哈希表；
调用createhash( hashlist，30 )构造哈希表；
调用printhash( )输出所建立的哈希表；
接受待查找人名到字符数组name[ ]；
调用hashsearch(hashlist，name )进行查找，若查到显示"found！"并显示
人名在数组中的序号；若未查到显示"no found！"
[测试数据]：健表时输入以下数据：
January February march april may june july august september
October November December
Sunday Monday Tuesday wednesday thurday f riday Saturday
One two three four five six serve eight nine ten data
[实现提示]：
参照杨秀清主编《数据结构》西安电子科技大学出版社P171。
[附加要求]：
1．在哈希查表时考虑插入。
当查找失败，且查找时的冲突次数<规定数字(如表长之半)时插入待查找的字符串，并给出“已插入”的显示；
2．在哈希查表时考虑删除。
接受待删除人名到字符数组name[ ]；在hash表中找到，并删除之。
须注意，删除后不能影响以后的查找。
2．实验设计的（各）流程图：（以下内容请同学认真填写）
3．程序设计的关键代码及解释：（注意对程序代码给出必要的注解，保证可读性）
4．实验（程序运行）结果的粘贴：（必需是你的程序运行结果）
五、实验总结
1．遇到的问题及分析：（请结合你的试验过程认真总结）
2．解决方案（列出遇到的问题和解决办法，列出没有解决的问题）：
3．体会和收获。
六、参考文献
《数据结构C语言版》严蔚敏、吴伟民编著清华大学出版社出版（国家级规划教材）《数据结构题集C语言版》严蔚敏、吴伟民编著清华大学出版社出版
《数据结构》扬秀金西安电子科技大出版社（高等学校电子信息类教材）
《数据结构实用教程C/C++描述》徐孝凯编著清华大学出版社出版
《数据结构》许卓群、张乃孝等编著高等教育出版社出版
《算法与数据结构》付清祥、王小东编著电子工业出版社出版
《数据结构极其应用教程》严蔚敏、陈文博编著清华大学出版社出版
七、教师评语：。
