开放地址法散列开放地址法代码实现
开放地址法
开放地址法是另一种（相对于分离链接法）解决散列冲突的方法。适用于装填因子（散列表中元素个数和散列表长度比）较小（小于0.5）的散列表。
开放地址法中索引的计算方法为$$h_{i}(x) = (Hash(X) + F(i)) % TableSize$$，其中：
- Hash(x)为索引的计算方法
- F(i)为冲突的解决函数，有F(0) = 0，i为已经尝试计算索引的次数
F(i)一般有：
- 线性探测法：$$F(i) = i$$，即每次冲突则向下寻找1个位置，直到找到不冲突的位置，容易产生“一次聚集”的现象（数据集中在某一个地址区域）
- 平方探测法：$$F(i)=i^{2}$$，每次冲突按平方寻找下一个位置，直到找到不冲突的位置
- 双散列：$$F(i) = i\cdot hash_{2}(x)$$，即发生冲突后使用第二个散列函数计算下一个位置
代码实现
数据结构
结构体
// 节点数据
type tableData struct {
data int
}
// 节点
type tableNode struct {
flag bool //是否已经插入数据，用于冲突检测
key string //关键字
data tableData //节点数据
}构造函数
func newTableNode(key string, data tableData) *tableNode {
return &tableNode{false, key, data}
}散列表
结构体
type hashTable struct {
table [17]tableNode
length int
}方法
计算散列值
func (h *hashTable) hashCompute(key string) int {
hash := 0
for i := range key {
hash = hash + int(key[i])*32
}
return hash % h.length
}插入方法
func (h *hashTable) insert(key string, data tableData) error {
hash, i := h.hashCompute(key), 0
// 若发生冲突，则搜索下一个位置
for i = 0; h.table[(i+hash)%h.length].flag != false && h.table[(i+hash)%h.length].key != key; i++ {
if i == h.length {
// 若找不到，则表满，返回错误
return errors.New("table full")
}
}
hash = (i + hash) % h.length
// 插入数据
h.table[hash].data = data
h.table[hash].flag = true
h.table[hash].key = key
return nil
}访问方法
func (h *hashTable) visit(key string) (tableData, error) {
hash := h.hashCompute(key)
for index := 0; h.table[(index+hash)%h.length].flag == true; index++ {
if h.table[(index+hash)%h.length].key == key {
return h.table[(index+hash)%h.length].data, nil
}
}
return tableData{}, errors.New("not find")
}构造函数
func newHashTable() *hashTable {
data := &hashTable{}
data.length = 17
for i := range data.table {
data.table[i] = *newTableNode("", tableData{})
}
return data
}本文参与 腾讯云自媒体同步曝光计划，分享自作者个人站点/博客。
原始发表：2018.01.23 ，如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除
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