---- 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
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
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)。...构造哈希表这个场景就像汽车找停车位，如果车位被人占了，只能找空的地方停。 ? 构造哈希表 由以上内容可知，哈希查找本身其实不费吹灰之力，问题的关键在于如何构造哈希表和处理冲突。...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。...; // 关键字 public int data = 0; // 数值 public int count = 0; // 探查次数 } （2）在哈希表中查找关键字key 根据设定的哈希函数，计算哈希地址
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...//一直找到左右下标无法确定新的范围，他们之间没有元素可以被查找的时候，结束，说明没有找到 //如果在某一次查找的时候，找到了，下标相等了，说明找到了，把下标给过来 int number_search...//在这里要进行很多次 //每一次二分查找的第一步是找被查找范围的中间元素的下标 while (left <= right) { int mid = (right + left
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
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。
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。...哈希搜索的核心思想是使用哈希函数将数据映射到一个哈希表中的某个位置，以便在需要查找时快速定位数据的位置，并进行数据访问。...线性探测法（Linear Probing）：使用一个数组存储整个哈希表，在发生哈希碰撞时，从当前位置开始向后依次查找第一个空闲的位置，并将元素插入到该位置中，当需要查找某个元素时，首先计算出该元素的哈希值...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。
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。...=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(!...也就说，散列表的平均查找长度取决于装填因子，而不是取决于查找集合中的记录个数。
文件哈希码比较,用于更新文件 public static bool CompareFile(string str1, string str2) { string...p_1 = str1; string p_2 = str2; //计算第一个文件的哈希值 var hash = System.Security.Cryptography.HashAlgorithm.Create...byte[] hashByte_1 = hash.ComputeHash(stream_1); stream_1.Close(); //计算第二个文件的哈希值...byte[] hashByte_2 = hash.ComputeHash(stream_2); stream_2.Close(); //比较两个哈希值
一、哈希相关概念 1.哈希概念 顺序结构以及平衡树 中，元素关键码与其存储位置之间没有对应的关系，因此在 查找一个元素 时，必须要经过关键码的多次比较 。...我们还需要设置一个size_t类型变量来记录哈希表中有效元素的数量。 每一个位置还需要有三种状态：空、存在、删除，以便后序的插入删除和查找。我们可以用枚举变量。...查找：获取数据对应的hashi，找到数据对应的位置，如果不在该位置，则继续往后查找，直到位置上的状态为 EMPTY。（注意：这里是不能在状态DELETE的时候停下的，有可能会影响查找后面的元素。）...在全是DELETE和EXIST的情况下，会陷入死循环，所以我们设置一个初始值 starti，每次查找完 hashi %= 哈希表元素个数，如果 hashi == starti ，那么说明回到了原点，就应该停止查找...查找: 获取元素对应位置，通过链表一直遍历下去，找到了就返回该节点，没找到返回空指针。 删除：和查找类似，找到节点，需要判断一下删除节点是不是头结点，是的话需要改变头结点。
– 哈希表中元素的状态全为 EXIST 和 DELETE，此时如果我们找空就会造成死循环，所以我们需要对这种情况单独进行处理； 删除：复用查找函数，查找到就通过查找函数的返回值将小标位置数据的状态置为...，所以 C++ STL 中的unordered_map 和 unordered_set 容器以及 Java 中的 HashMap 和 HashSet 容器其底层哈希表都是使用开散列来实现的，只是某些细节方面有些不同...因此，哈希表的除数通常是严格的素数或者质数，比如 C++ STL 中的 unordered_map 和 unordered_set，其底层哈希表都是使用素数作为除数； 但并不是所有的哈希表实现都使用严格的素数或者质数作为除数...同样，C++11 也引入了一个新的数据结构 – 开放定址哈希表 (open addressing hash table)，用于存储哈希冲突时的元素；开放定址哈希表是一种不使用链表来解决冲突的哈希表实现方式...也就是说，在 C++11 及以后的版本中，unordered_map 的哈希桶使用了两种不同的数据结构，包括单链表和开放定址哈希表 – 当桶中元素数量较少时，使用链表；当桶中元素数量超过一定阈值时，会自动转换为开放定址哈希表
一、二分查找算法 所谓二分查找，就是要在一组有序的数列中，查找给定的数是否在此数列中。...最主要的步骤有三个： 1.确定被查找的范围的左右下标left、right 2.根据left和right，确定中间元素的下标mid 3.根据mid锁定的元素和查找的元素比较，确定新的查找范围left
Python 算法基础篇之散列查找算法：哈希表、哈希集合、哈希映射 引言 散列查找算法是一种高效的查找技术，通过散列函数将键映射到数组的索引位置，实现快速的查找、插入和删除操作。...哈希集合的概念 哈希集合是一种基于哈希表的集合数据结构，它存储唯一的元素，并支持快速的插入、查找和删除操作。哈希集合使用散列函数将元素映射到数组的索引位置，从而实现快速的查找能力。...哈希映射的概念 哈希映射是一种基于哈希表的映射数据结构，它存储键值对，并支持快速的插入、查找和删除操作。哈希映射使用散列函数将键映射到数组的索引位置，从而实现快速的查找能力。...哈希映射的实现类似于哈希表，它存储键值对而不仅仅是键。当需要查找或操作键对应的值时，可以通过散列函数计算出键的哈希值，然后查找哈希映射中的索引位置，从而快速地获取键对应的值。 5....总结 本篇博客介绍了散列查找算法的三种常见应用：哈希表、哈希集合和哈希映射。哈希表是一种高效的数据结构，用于存储键值对并支持快速的查找、插入和删除操作。
哈希概念 理想的搜索方法：可以不经过任何比较，一次直接从表中得到要搜索的元素。...如果构造一种存储结构，通过某种函数(hashFunc)使元素的存储位置与它的关键码之间能够建立 一一映射的关系，那么在查找时通过该函数可以很快找到该元素。...(散列)方法，哈希方法中使用的转换函数称为哈希(散列)函数，构造出来的结构称 为哈希表(Hash Table)(或者称散列表) 2....与15取模后的值都为5 解决哈希冲突方法1 ——闭散列 闭散列又称 开放定址法，当发生哈希冲突时，如果哈希表未被装满，说明哈希表中必然还有空位置，则可以把key存放到冲突位置中的下一个位置去 ----...，哈希冲突减少了 3.
前提： 看本文章之前，建议先看看这篇对哈希算法的讲解哦，可能事半功倍哦~ 传送门：常见的三种哈希结构（数组，set，map）-CSDN博客 题目链接： 349....nums1Size : nums2Size; // int* c = (int*)malloc(a * sizeof(nums1[0])); // int i = 0, j = 0,...h = 0; // //i:nums1的下标 j:nums2的下标 h:c的下标 // while (i < nums1Size && j < nums2Size) // {...if (book[nums1[i]] == 0) // { // book[nums1[i]] = 1; // c[...i]; // } // return b; // } 法二：哈希表 /*法二：哈希表*/ int* intersection(int* nums1, int nums1Size, int
散列表通常是一个数组，每个元素代 表一个桶（Bucket），通过散列值的映射，待查找的键应该被存储在对应的桶中。 3、在散列表的索引位置上查找桶。...双重散列法（Double Hashing）： 当发生冲突时，使用第二个哈希函数计算出一个步长，然后按照步长向后探测。...再哈希法： 使用不同的哈希函数来处理冲突，当发生冲突时，再次计算哈希值，直到找到 一个空槽位。...再哈希法和伪随 机数法可以提供较好的散列性能，但需要更复杂的实现。...当散列表的负载因子超过一定阈值时，可以考虑 重新创建一个更大的散列表来提高查找性能。 性能总结 总体来说，散列表的查找性能是较高的，平均情况下，查找操作的时间复杂度为 O(1)，即常数时间。
，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。...分离链表法处理冲突简单，且无堆积现象，平均查找长度短 链表中的结点是动态申请的 相对开放地址法更加节省空间 插入与删除结点比较方便 在jdk8中，使用的就是分离链表法，当哈希冲突超过一点的限制，链表会转为红黑树...} } } } 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
strchr函数 返回第一次出现字符c的地址，要用指针去接收 #define _CRT_SECURE_NO_WARNINGS #include #include...char str[100] = "123456789@qq.com"; char* pos = strchr(str, '@'); if (pos == NULL) { printf("没有查找到...\n", qqNum); //方式2： int qqPosition = pos-str; for (int i = 0; i < qqPosition; i++) { printf("%c"
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