专栏首页nnngu算法09 五大查找之:哈希查找

算法09 五大查找之:哈希查找

前面的几篇文章分别总结了:顺序查找二分查找索引查找二叉排序树。这一篇文章要总结的是五大查找的最后一个:哈希查找(也称为散列查找)。提起哈希,我的第一印象就是java中的Hashtable类,它是由 key/value 的键值对组成的集合,它就是应用了哈希技术。

那什么是哈希查找呢?在弄清楚什么是哈希查找之前,我们要弄清楚哈希技术,哈希技术是在记录的存储位置和记录的 key 之间建立一个确定的映射 f(),使得每个 key 对应一个存储位置 f(key)。若查找集合中存在这个记录,则必定在 f(key) 的位置上。哈希技术既是一种存储方法,也是一种查找方法。

六种哈希函数 f(key) 的构造方法:

1、直接定址法

哈希地址:f(key) = a*key+b  (a,b为常数)

这种方法的优点是:简单,均匀,不会产生冲突。但是需要事先知道 key 的分布情况,适合查找表较小并且连续的情况。

2、数字分析法

比如我们的11位手机号码“136xxxx5889”,其中前三位是接入号,一般对应不同运营公司的子品牌,如130是联通如意通,136是移动神州行等等。中间四位表示归属地。最后四位才是用户号。

若我们现在要存储某家公司员工登记表,如果用手机号码作为 key,那么极有可能前7位都是相同的,所以我们选择最后四位作为 f(key) 就是不错的选择。

3、平方取中法

故名思义,比如 key 是1234,那么它的平方就是1522756,再抽取中间的3位就是227作为 f(key) 。

4、折叠法

折叠法是将 key 从左到右分割成位数相等的几个部分(最后一部分位数不够可以短些),然后将这几部分叠加求和,并按哈希表的表长,取后几位作为 f(key) 。

比如我们的 key 是 9876543210,哈希表的表长为3位,我们将 key 分为4组,987|654|321|0 ,然后将它们叠加求和 987+654+321+0=1962,再取后3位即得到 f(key) = 962 。

5、除留余数法

哈希地址:f(key) = key mod p (p<=m) m为哈希表表长。

这种方法是最常用的哈希函数构造方法。下面的代码中也使用了这种方法。

6、随机数法

哈希地址:f(key) = random(key)  

这里 random 是随机函数,当 key 的长度不等时,采用这种方法比较合适。

哈希函数冲突的两种解决方法:

我们设计得再好的哈希函数也不可能完全避免冲突,当我们使用哈希函数后发现有 key1 != key2,但却有 f(key1) = f(key2) ,即发生冲突。

1、开放定址法:

开放定址法就是一旦发生了冲突,就去寻找下一个空的哈希地址,只要哈希表足够大,空的哈希地址总是能找到,然后将记录插入。这种方法是最常用的解决冲突的方法。下面的代码中也使用了这种方法。

2、链地址法:

链地址法不做详细展开。

代码:

HashSearch.java

import java.io.IOException;
import java.util.Scanner;

public class HashSearch {
    // 初始化哈希表
    static int hashLength = 7;
    static int[] hashTable = new int[hashLength];

    // 原始数据
    static int[] list = new int[]{13, 29, 27, 28, 26, 30, 38};

    public static void main(String[] args) throws IOException {
        System.out.println("*******哈希查找*******");

        // 创建哈希表
        for (int i = 0; i < list.length; i++) {
            insert(hashTable, list[i]);
        }
        System.out.println("展示哈希表中的数据:" + display(hashTable));

        while (true) {
            // 哈希表查找
            System.out.print("请输入要查找的数据:");
            int data = new Scanner(System.in).nextInt();
            int result = search(hashTable, data);
            if (result == -1) {
                System.out.println("对不起,没有找到!");
            } else {
                System.out.println("数据的位置是:" + result);
            }
        }
    }

    /**
     * 方法:哈希表插入
     */
    public static void insert(int[] hashTable, int data) {
        // 哈希函数,除留余数法
        int hashAddress = hash(hashTable, data);

        // 如果不为0,则说明发生冲突
        while (hashTable[hashAddress] != 0) {
            // 利用 开放定址法 解决冲突
            hashAddress = (++hashAddress) % hashTable.length;
        }

        // 将待插入值存入字典中
        hashTable[hashAddress] = data;
    }

    /**
     * 方法:哈希表查找
     */
    public static int search(int[] hashTable, int data) {
        // 哈希函数,除留余数法
        int hashAddress = 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,表示查找失败
            if (hashTable[hashAddress] == 0 || hashAddress == hash(hashTable, data)) {
                return -1;
            }
        }
        // 查找成功,返回下标
        return hashAddress;
    }

    /**
     * 方法:构建哈希函数(除留余数法)
     *
     * @param hashTable
     * @param data
     * @return
     */
    public static int hash(int[] hashTable, int data) {
        return data % hashTable.length;
    }

    /**
     * 方法:展示哈希表
     */
    public static String display(int[] hashTable) {
        StringBuffer stringBuffer = new StringBuffer();
        for (int i : hashTable) {
            stringBuffer = stringBuffer.append(i + " ");
        }
        return String.valueOf(stringBuffer);
    }
}

运行结果:

本文参与腾讯云自媒体分享计划,欢迎正在阅读的你也加入,一起分享。

我来说两句

0 条评论
登录 后参与评论

相关文章

  • Spring的编程式事务和声明式事务

    事务管理对于企业应用来说是至关重要的,当出现异常情况时,它也可以保证数据的一致性。 Spring事务管理的两种方式 spring支持编程式事务管理和声明式事务管...

    nnngu
  • 02 Java类的加载机制

    1、什么是类的加载 类的加载指的是将类的.class文件中的二进制数据读入到内存中,将其放在运行时数据区的方法区内,然后在堆区创建一个java.lang.Cla...

    nnngu
  • 01 深入理解JVM的内存区域

    先来看看JVM运行时候的内存区域,如下图: ?   大多数 JVM 将内存区域划分为 Heap(堆)、方法区、Stack(栈)、本地方法栈、程序计数器。其中 H...

    nnngu
  • 算法和数据结构: 十一 哈希表

    在前面的系列文章中,依次介绍了基于无序列表的顺序查找,基于有序数组的二分查找,平衡查找树,以及红黑树,下图是他们在平均以及最差情况下的时间复杂度:

    yaphetsfang
  • 散列表(哈希表)

    什么是散列表? 如果说起它的另一个名字, 你一定很熟悉, 它的英文叫"Hash Table", 哈希表, 很熟悉吧.

    烟草的香味
  • 图解:什么是哈希?

    假设我们要设计一个系统来存储将员工手机号作为主键的员工记录,并希望高效地执行以下操作:

    帅地
  • JavaSE(八)之Map总结

    上一篇是总结了Collection接口的各种实现类,这一篇我将分享的是Map的总结,希望大家点评! 一、Map接口 1.1、为什么Collection不能满足集...

    用户1195962
  • PhpSpreadsheet读取excel【包含图片】

    composer require phpoffice/phpspreadsheet=1.8.2

    梦_之_旅
  • Heartrate:如追综心跳般实时动态可视化监测 Python 程序运行

    项目地址:https://github.com/alexmojaki/heartrate

    崔庆才
  • 【蓝桥杯】ALGO-8 操作格子

    版权声明:本文为博主原创文章,遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议,转载请附上原文出处链接和本声明。 ...

    喜欢ctrl的cxk

扫码关注云+社区

领取腾讯云代金券