---- 简单的哈希表的实现，c语言。 哈希表原理 哈希表是为了根据数据的部分内容（关键字），直接计算出存放完整数据的内存地址。...因为这个哈希表中保存的是键值对，所以这个方法是从哈希表中查找key对应的value的。...//在哈希表中查找key对应的value //找到了返回value的地址，没找到返回NULL const char* findValueByKey(const table* t , const char...//在哈希表中查找key对应的entry //找到了返回entry，并将其从哈希表中移除 //没找到返回NULL entry* removeEntry(table* t , char* key) {...:根据哈希值得出index, 然后到对应的链表中查找*/ NODE *lookup(const char *key) { char *value = NULL; uint index=0
一、哈希搜索算法原理 哈希搜索，也叫散列查找，是一种通过哈希表（散列表）实现快速查找目标元素的算法。...在理想情况下，不同的元素可以被映射到哈希表的不同位置，从而实现快速查找；但是在实际应用中，由于哈希函数的不完美或者数据的特殊分布等原因，不同的元素可能会被映射到相同的位置，这就会导致哈希碰撞（Hash...总的来说，哈希搜索是一种简单而高效的查找算法，但是它的实现涉及到许多细节问题，需要根据不同的应用场景和数据特征来选择最适合的哈希函数和哈希表结构，以保证其正常运行和高效性能。...二、哈希查找算法的C语言实现 下面是哈希查找算法的C语言实现示例： #include #include #define TABLE_SIZE 100 // 哈希表的大小...需要注意的是，哈希表的实现涉及到很多细节问题，比如哈希函数、冲突解决方法等，如果没有特殊需求，可以使用已经实现好的哈希表库，例如C++ STL库中的 unordered_map 类。
哈希查找(Hash) #1 哈希查找步骤 关键字(key),经过哈希函数计算得到一个结果,这个结果叫哈希地址(addr) 然后根据哈希地址(addr),将关键字存到一个一维数组下标为addr的位置 此时...,可能存在多个关键字(key)经过哈希函数计算得到的哈希地址(addr)相同,这种线程称为哈希冲突,这几个具有相同哈希地址的关键字称为同义词 #2 哈希函数 #2.1 构造哈希函数 构造哈希函数需要注意一下几点...: 哈希函数的定义域必须包含需要存储的关键字(key),而值域的范围则依赖于散列表的大小 哈希函数计算出来的地址应该能等概率/均匀的分布在整个地址空间.从而减少冲突的发生 散列函数应尽量简单,能够在较短时间内就计算出任意关键字对应的哈希地址...#2.2 常用的哈希函数 #2.2.1 直接定址法 直接取关键字的某个线性函数值为哈希地址,哈希函数为: H(key) = a*key + b 其中,a和b为常数 不足: 这种方法简单,不会产生冲突...#3.1.2 再散列法 当通过第一个哈希函数H1(key)得到的哈希地址发生冲突时,利用第二个哈希函数H2(key)计算该关键字的哈希地址 #3.2 拉链法 对于不同的关键字可能会通过哈希函数映射到同一个地址
参考链接： C++ bsearch() C语言中可以用bsearch()实现二分查找。同qsort()一样，bsearch()也包含在库中，且同样要自定义比较子函数。...size_t nmem, size_t size, int (*comp)(const void *, const void *)); 头文件：#include key指向所要查找的元素...，base指向进行查找的数组，nmem为查找长度，一般为数组长度，size为每个元素所占的字节数，一般用sizeof(...)表示，comp指向比较子函数，它定义比较的规则。...如果查找成功则返回数组中匹配元素的地址，反之则返回空。对于有多于一个的元素匹配成功的情况，bsearch()未定义返回哪一个。
C语言实现二分查找法 #define _CRT_SECURE_NO_WARNINGS 1 #include 1.计算元素个数 left为左下标（以中间元素的下标为标准） right...7; int sz = sizeof(arr) / sizeof(arr[0]); int left = 0; int right = sz-1; 若查找的元素存在...k) { left = mid + 1; } else { printf("找到了，下标是:%d\n",mid); break; } } 若查找的元素不存在
注：哈希查找与线性表查找和树表查找最大的区别在于，不用数值比较。 冲突 若 key1 ≠ key2 ，而 f(key1) = f(key2)，这种情况称为冲突(Collision)。...当程序查找哈希表时，如果没有在第一个对应的哈希表项中找到符合查找要求的数据元素，程序就会继续往后查找，直到找到一个符合查找要求的数据元素，或者遇到一个空的表项。...（2）拉链法 将哈希值相同的数据元素存放在一个链表中，在查找哈希表的过程中，当查找到这个链表时，必须采用线性查找方法。...实现一个哈希表 假设要实现一个哈希表，要求 a. 哈希函数采用除留余数法，即 f(key) = key % p (p ≤ m) b....JAVA实现 1 class HashTable { 2 public int key = 0; // 关键字 3 public int data = 0; // 数值 4 public
，也就是元素在l中的下标 2.为什么哈希表查询速度快 理解了哈希表的基本思路，我们也就不难理解为什么哈希表查询效率高了： 由于每个元素都能通过哈希函数直接计算获得地址，所以查找消耗时间非常少。...举个例子： 我们有哈希函数f(n)=n%3，现有元素{1,2,3}，我们使用哈希函数分别获得其哈希值，并把哈希值作为下标存入一个数组， 也就是放f(1)=1，f(2)=2，f(3)=0，如果使用传统线性查找...，需要遍历四次，而使用哈希函数计算并查找，只需要一步就能找到， 可以看得出，理想情况下，哪怕数列再长，找到某个元素都只需要一步。...二、代码实现 在这里我们实现一个基于分离链表法的哈希表： 1.节点类 /** * @Author：huang * @Date：2020-06-20 10:19 * @Description：节点...} } } } 发布者：全栈程序员栈长，转载请注明出处：https://javaforall.cn/170809.html原文链接：https://javaforall.c
，但是这样的实现会存在一个问题，扩容是根据有效数据的个数和vector容量来确定的，但是查找的时候是根据当前元素的状态是否为空来判断后面还有没有要查找的数据，如果为空的话则说明当前元素的后面没有我们要查找的元素...，如果为存在或者被删除的话就说明当前元素的后面还有我们要查找的数据，如果我们不停的插入数据并且删除数据的话就会导致容器中的每个元素的状态都变成了被删除这样在查找一个不存的数据时，就会陷入死循环的状态那么这就是我们之前模拟实现的一个缺点...拉链法/哈希桶的原理 这个方法就是每个位置上都是一个链表，如果有多个位置发生冲突了，那么就挂在这个位置的链表上，这样就不会导致占领别人的位置，当我们要查找的时候就是先找到插入数据的位置，然后再通过这个位置的链表来按照顺序来进行查找...，那么这就是哈希桶的实现思路接下来我们就来看看这种方法的准备工作。...(0) { _tables.resize(10); } private: vector _tables; size_t _n; }; 看到这里我们的准备工作就完成了接下来就要实现哈希的每个函数
1、问题提出 实现两种基本算法，顺序查找和折半查找 2、数据结构设计 typedef struct { KeyType key; //关键字域 }ElemType; typedef struct {...*ST) //创建查找表 void Output(SSTable *ST) //输出查找表 int Search_Seq(SSTable *ST,KeyType key)//顺序查找 int Binary_Search..."); printf("\n\t\t 1.创建查找表"); printf("\n\t\t 2.显示查找表"); printf("\n\t\t 3.顺序查找...\n",key); else printf("关键字为%d的数据，在查找表的位置：%d。"...\n",key); else printf("关键字为%d的数据，在查找表的位置：%d。"
哈希表查找算法的实现首先定义一个散列表的结构以及一些相关的常数。其中，HashTables是散列表结构。结构当中的elem为一个动态数组。...= (addr + 1) % m; /*线性探测*/ H->elem[addr] = key; /*直到有空位后插入关键字*/ ｝ 查找操作.../*查找*/Status SearchHash(HashTable H,int key,int *addr){ *addr = Hash(key); /*求哈希地址*/ while...那么所查找的时间复杂度为Ｏ(1);如果没有时间限制，那么我们可以使用无序数组并进行顺序查找，这样只需要很少的内存。哈希表使用了适度的时间和空间来在这两个极端之间找到了平衡。...只需要调整哈希函数算法即可在时间和空间上做出取舍。
C语言函数二分查找(折半查找) 参考视频讲解哔哩哔哩比特鹏哥的视频 ——链接 二分查找 #include //二分查找 //在一个有序数组中查找具体的某个数 //如果找到了返回...//查找了一次范围就缩小了一半，这样的速度是比较快的 //这就叫二分查找(折半查找) //那么怎么找到中间元素的下标呢 //原来的数组是1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 //他们的下标是...//左右下标又可以求出一个平均值是7，又找到一个对应的元素是8 //所以这一组查找范围的中间元素是8 //用8再跟我要找的元素比一下，比我找的元素要大 //说明我要查找的元素在8的左边 //这时候要查找的范围被再次的缩小成了...(int arr[], int k) { //算法实现 int sz = sizeof(arr) / sizeof(arr[0]); int left = 0;//左下标 int right =...stdio.h> int number_search(int arr[], int k) //实际上这地方传递过来的数组arr是首元素地址 //本质上这里的arr是个指针，因为指针才可以接收地址 { //算法实现
第三行包含一个整数a，为待查找的数。 输出 如果a在数列中出现了，输出它第一次出现的位置(位置从1开始编号)，否则输出-1。...1 <= n <= 1000 源代码： #include #define n 1000 int main() { int a[n],m,b,c; scanf("%d",&m
使用递归来实现的，逻辑比较简单，也不是太复杂的东西，直接上代码了 ?...如果需要下载代码，请移步至文末 代码：Github[1] 引用链接 [1] Github: https://github.com/veselwuxin/code.seclibs.com/blob/master/c/...引用链接 [1] Github: https://github.com/veselwuxin/code.seclibs.com/blob/master/c/Simple_binary_search.c
题目描述 Trie树又称单词查找树，是一种树形结构，如下图所示。 它是一种哈希树的变种。典型应用是用于统计，排序和保存大量的字符串（但不仅限于字符串），所以经常被搜索引擎系统用于文本词频统计。...它的优点是：利用字符串的公共前缀来节约存储空间，最大限度地减少无谓的字符串比较，查询效率比哈希表高。 输入的一组单词，创建Trie树。输入字符串，计算以该字符串为公共前缀的单词数。
1、哈希表的基本介绍 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。...也就是说，它通过把关键码值映射到表中的一个位置来访问记录，以加快查找的速度。这个映射函数叫做散列函数，存放记录的数组叫做散列表。...需求：有一个公司，当有新员工来报道时，要求将该员工的信息加入，当输入该员工的id时，要求查找到该员工的信息。当该员工离开公司时，删除他的信息。...使用链表来实现哈希表，该链表不带头节点 代码实现： Emp类： public class Emp { int id; String name; Emp next;...} temp = temp.next; } System.out.println(); } //根据id查找雇员
简单的哈希表实现 这是一个简单的哈希表的实现，用c语言做的。 原理 先说一下原理。 先是有一个bucket数组，也就是所谓的桶。...)); e->key = strDup(key); e->value = strDup(value); e->next = NULL; ep->next = e; } return index; } 哈希表中查找...因为这个哈希表中保存的是键值对，所以这个方法是从哈希表中查找key对应的value的。...//在哈希表中查找key对应的value //找到了返回value的地址，没找到返回NULL const char* findValueByKey(const table* t , const char...//在哈希表中查找key对应的entry //找到了返回entry，并将其从哈希表中移除 //没找到返回NULL entry* removeEntry(table* t , char* key) {
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。...true) { // 哈希表查找 System.out.print("请输入要查找的数据："); int data = new Scanner
建立了关键字与存储位置的映射关系，公式如下： 存储位置 = f（关键字） 这里把这种对应关系f称为散列函数，又称为哈希（Hash）函数。...采用散列技术将记录存在在一块连续的存储空间中，这块连续存储空间称为散列表或哈希表。那么，关键字对应的记录存储位置称为散列地址。 散列技术既是一种存储方法也是一种查找方法。...在查找时，对给定值通过散列函数计算出散列地址后，先与基本表的相应位置进行比对，如果相等，则查找成功；如果不相等，则到溢出表中进行顺序查找。...散列表查找实现 #include #include typedef struct hash{ int *elem; //数据元素存储基地址，动态分配数组 int...=key;i++) //哈希表位置为addr的值不为空，且不等于key，则线性探测 { if(!
，映射 至表中对应的位置，实现存储，利用空间换时间，哈希表的查找效率非常高，可以达到 O(1)，哈希表的实现主要分为两种：闭散列 与 开散列，本文中将利用这两种方案实现哈希表 ---- ️正文 1、模拟实现哈希表...的最大高度不过为 2 因此，哈希桶可以做到常数级别的查找速度，并且不存在 踩踏 问题 其实库中的 unordered_set 和 unordered_map 就是使用 哈希桶 封装实现的，就像 红黑树...---- 3、源码 本文中涉及的所有代码位于下面这个 Gitee 仓库中 《哈希表的模拟实现》 ---- 总结 以上就是本次关于 C++【哈希表的模拟实现】的全部内容了，在本文中，我们主要对哈希表的两种实现方式...：闭散列与开散列（哈希桶）进行了简单模拟实现，学习了 线性探测 和 单链表 这两种哈希冲突的解决方法，之前觉得没什么用的单链表，在此处闪闪发光 ---- 相关文章推荐 C...++ 进阶知识 C++【初识哈希】 C++【一棵红黑树封装 set 和 map】 C++【红黑树】 C++【AVL树】 C++【set 和 map
基本概念 所谓完美哈希函数。就是指没有冲突的哈希函数。即对随意的 key1 != key2 有h(key1) != h(key2)。 设定义域为X，值域为Y, n=|X|,m=|Y|。...=h(key2)，那么称h为完美哈希函数，当m=n时，h称为最小完美哈希函数（这个时候就是一一映射了）。 在处理大规模字符串数据时。常常要为每一个字符串分配一个整数ID。...经常使用字符串哈希函数有 BKDRHash。APHash。DJBHash，JSHash，RSHash，SDBMHash，PJWHash，ELFHash等等。对于以上几种哈希函数。...数据2为100000个有意义的英文句子哈希冲突个数。数据3为数据1的哈希值与 1000003(大素数)求模后存储到线性表中冲突的个数。...数据4为数据1的哈希值与10000019(更大素数)求模后存储到线性表中冲突的个数。 经过比較。得出以上平均得分。 平均数为平方平均数。能够发现，BKDRHash不管是在实际效果还是编码实现中。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
即时通信 IM
ICP备案
对象存储
实时音视频
