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查找----基于列表拉链

使用列表的查找算法分为两步: 用列函数将被查找的键转化成数组索引 处理碰撞冲突 有两种常见的碰撞处理的方法,分别是拉链和线性探测。...拉链:将大小为M的数组中的每个元素指向一条结点类型的链表,链表中保存列值为该元素的索引的键值对。 在一张含有M条链表和N个键的列表中,未命中查找和插入操作需要的比较次数为~N/M。...拉链的关键方法如下: private int hash(Key key) { //列 return (key.hashCode() & 0x7fffffff)%M; } public Value...列表的大小问题。目标是既不会因为空链表太多而浪费大量内存,也不会因为链表太长而在查询方面耗费太长时间。可以动态调整数组大小以保持短小的链表。 下一篇:基于列表(线性探测)的查找

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查找----基于列表(线性探测

上一篇:基于列表拉链)的查找 参照数据结构--符号表API实现。 除了拉链,实现列表的另一种方式就是用大小为M的数组保存N个键值对。 线性探测:当碰撞发生时,直接检测列表中的下一位置。...这样线性探测可能发生三种结果: 命中--该位置的键和被查找的键相同 未命中--键为空(该位置没有键) 继续查找--该位置的键和被查找的键不同 开放地址类的列表的核心思想是与其将其内存用作链表,不如将它们作为列表中的空元素...线性探测的核心方法如下: private int hash(Key key) { //列 return (key.hashCode()&0x7fffffff)%M; } public...所以当我们删除一个元素时,应该将其后的元素重新插入到列表中。 public void delete(Key key) { if(!...contains(key)) return; int i = hash(key); //找到键值对在列表中的位置 while(!

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    列表(上)——开放定址

    概述 列表,又称哈希表,hash表。列表是一种特殊的数据结构,它同数组、链表以及二叉排序树等相比较有很明显的区别,它能够快速定位到想要查找的记录,而不是与表中存在的记录的关键字进行比较来进行查找。...这个源于列表设计的特殊性,它采用了函数映射的思想将记录的存储位置与记录的关键字关联起来,从而能够很快速地进行查找。...下面有两种方式解决冲突:开放定址与分离链接法(链地址)。由于篇幅问题,这篇博文主要介绍开放定址。...3)双列探测 di 为i*h2(key),h2(key)是另一个列函数。探测序列成:h2(key),2h2(key),3h2(key),……。对任意的key,h2(key) ≠ 0 !...探测序列还应该保证所有的列存储单元都应该能够被探测到。

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    列表(三):冲突处理的方法之开地址(线性探测再列的实现)

    主要有以下四种: 线性探测再列 二次探测再列 伪随机探测再列 双 (一)、线性探测再列 ?...Broad) = 1hash (Blum) = 1 hash (Attlee) = 0hash (Hecht) = 7 hash (Alton) = 0hash (Ederly) = 4 又设列表为...采用线性探查处理溢出,则上述关键码在列表列位置如图所示。红色括号内的数字表示找 到空桶时的探测次数。...若列函数不好、或装 填因子a 过大,都会使堆积现象加剧。 下面给出具体的实现代码,大体跟前面讲过的链地址差异不大,只是利用的结构不同,如下: ?...void hash_free_entry(hash_t *hash, void *key, unsigned int key_size); #endif /* _HASH_H_ */ hash.c

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    列表采用线性探测法会出现_平方探测解决冲突

    static AtomicInteger nextHashCode = new AtomicInteger(); private static final int HASH_INCREMENT = 0x61c88647...; 这里定义了一个AtomicInteger类型,每次获取当前值并加上HASH_INCREMENT,HASH_INCREMENT = 0x61c88647,这个值和斐波那契列有关(这是一种乘数,...只不过这个乘数比较特殊,是32位整型上限2^32-1乘以黄金分割比例0.618…的值2654435769,用有符号整型表示就是-1640531527,去掉符号后16进制表示为0x61c88647),其主要目的就是为了让哈希码能均匀的分布在...第四、ThreadLocalMap中的set() ThreadLocalMap使用闭列:(开放地址或者也叫线性探测)解决哈希冲突,线性探测的地址增量di = 1, 2, … 其中,i为探测次数...cleanSomeSlots(i, sz) && sz >= threshold) rehash();//扩容 } 第五、闭列 当我们要往哈希表中插入一个数据时,通过哈希函数计算该值的哈希地址,当我们找到哈希地址时却发现该位置已经被别的数据插入了

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    【数据结构实验】查找(二)基于线性探测列表

    引言 本实验将通过C语言实现基于线性探测列表 2. 实验原理 2.1 列表   列表(Hash Table)是一种常用的数据结构,用于快速存储和查找数据。...线性探测是一种解决冲突的方法,它在发生冲突时,顺序地检查下一个位置,直到找到一个空闲的位置或者遍历完整个列表。...2.2 线性探测   基于线性探测列表查找是一种解决列冲突(Hash Collision)的方法之一。具体的线性探测查找过程如下: 根据关键字计算列值,得到初始的索引位置。...如果不匹配,则继续检查下一个位置(通过线性探测的方式,即加1),直到找到一个空闲位置或者遍历完整个列表。 如果找到空闲位置,表示查找失败,返回结果。...实验内容 3.1 实验题目    编写算法构造教材图 8.47 的拉链表,输出列表每个槽对应的单链表,并编程计算查找成功时的平均查找长度。

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    科学计数 C语言

    现以科学计数的格式给出实数 A,请编写程序按普通数字表示输出 A,并保证所有有效位都被保留。 输入格式: 每个输入包含 1 个测试用例,即一个以科学计数表示的实数 A。...输出格式: 对每个测试用例,在一行中按普通数字表示输出 A,并保证所有有效位都被保留,包括末尾的 0。...C语言中的%[] %[]的功能是只读入[]内的字符,比如下面我的代码中的%[0-9]就是值只读入0到9这10个数字,碰到其他的字符就停止,如果加上^这个字符,变成%[^],那就是不读入[]内的字符,比如...c.%[0-9]E%c%d",&sign,&n[0],n+1,&signindex,&index); if(sign=='-') printf("-"); if(signindex=='-')...; while(index--) printf("0"); printf("%s",n); } else { for(i=0;n[i];i++) { printf("%c"

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    列表(四):冲突处理的方法之开地址(二次探测再列的实现)

    前面的文章分析了开地址的其中一种:线性探测再列,这篇文章来讲开地址的第二种:二次探测再列 (二)、二次探测再列 为改善“堆积”问题,减少为完成搜索所需的平均探查次数,可使用二次探测。...通过某一个列函数对表项的关键码 x 进行计算,得到桶号,它是一个非负整数。  ?...若设表的长度为TableSize = 23,则在线性探测再列 举的例子中利用二次探查所得到的列结果如图所示。 ?...void hash_free_entry(hash_t *hash, void *key, unsigned int key_size); #endif /* _HASH_H_ */ hash.c:...        {             // 不是,返回0             return 0;         }     }     // 是,返回1     return 1; } main.c

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    列表(二):冲突处理的方法之链地址的实现(哈希查找)

    列方法首先对关键码集合用某一个列函数计算它们的存放位置。 若设列表地址空间的所有位置是从0到m-1,则关键码集合中的所有关键码被划分为m个子集,具有相同地址的关键码归于同一子集。...采用的列函数是:取其第一个字母在 字母表中的位置。 ...1、通常,每个桶中的同义词子表都很短,设有n个关键码通过某一个列函数,存放到列表中的 m 个桶中。那么每一个桶中的同 义词子表的平均长度为 n / m。...2、应用链地址处理溢出,需要增设链接指针,似乎增加了存储开销。事实上,由于开地址必须保持大量的空闲空间以确保搜索 效率,如二次探查要求装填因子 ?...,(a = n / m)而表项所占空间又比指针大得多,所以使用链地址反而比开地址节省存 储空间。

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    java 哈希冲突

    拉链与开放地址法相比的缺点: 拉链的优点 与开放定址法相比,拉链有如下几个优点: ①拉链处理冲突简单,且无堆积现象,即非同义词决不会发生冲突,因此平均查找长度较短; ②由于拉链中各链表上的结点空间是动态申请的...而拉链中可取α≥1,且结点较大时,拉链中增加的指针域可忽略不计,因此节省空间; ④在用拉链构造的列表中,删除结点的操作易于实现。只要简单地删去链表上相应的结点即可。...而对开放地址构造的列表,删除结点不能简单地将被删结 点的空间置为空,否则将截断在它之后填人列表的同义词结点的查找路径。这是因为各种开放地址中,空地址单元(即开放地址)都是查找失败的条件。...因此在 用开放地址处理冲突的列表上执行删除操作,只能在被删结点上做删除标记,而不能真正删除结点。...拉链的缺点 拉链的缺点是:指针需要额外的空间,故当结点规模较小时,开放定址较为节省空间,而若将节省的指针空间用来扩大列表的规模,可使装填因子变小,这又减少了开放定址中的冲突,从而提高平均查找速度

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    C语言选择与冒泡排序

    自学计算机网络的时候看到一张哈佛案例教学精髓的图片,觉得说的不错,顺便想了一下正在学习的C语言,被动学习都做到位了,看课,看书,理解后做笔记等等;主动学习也做了一部分,但只做了实战演练,没有转教别人,结合我...C语言学习过程中遇到的各类麻烦,写篇C语言排序的文章,用我自己的方式讲述,帮助不能理解的朋友理解,顺便得到一些反馈帮助我自己 ?...C语言的排序有很多种,目前我只学到了选择和冒泡,这两种排序主要考察的就是for循环的嵌套循环和数组,里面还涉及一个交换算法,本文的顺序是 交换算法,选择排序,冒泡排序 交换算法 交换算法是一个非常常见的算法...选择排序 选择排序也是一种很简单的排序,只不过要用for的嵌套循环和条件语句 算法内容: #include int main(void){ int i,j; //定义循环变量...一趟趟的冒泡,排序也就完成了 怎么说呢,冒泡排序就像打地鼠一样,第一遍把最大的地鼠打到最后,然后第二遍把第二大的地鼠打到最后,依次类推。

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    java解决hash算法冲突

    1、开放定址      用开放定址解决冲突的做法是:当冲突发生时,使用某种探查(亦称探测)技术在列表中形成一个探查(测)序列。...若选定的列表长度为m,则可将列表定义为一个由m个头指针组成的指针数 组T[0..m-1]。凡是列地址为i的结点,均插入到以T[i]为头指针的单链表中。T中各分量的初值均应为空指针。...而拉链中可取α≥1,且结点较大时,拉链中增加的指针域可忽略不计,因此节省空间; ④在用拉链构造的列表中,删除结点的操作易于实现。只要简单地删去链表上相应的结点即可。...而对开放地址构造的列表,删除结点不能简单地将被删结 点的空间置为空,否则将截断在它之后填人列表的同义词结点的查找路径。这是因为各种开放地址中,空地址单元(即开放地址)都是查找失败的条件。...(3)拉链的缺点      拉链的缺点是:指针需要额外的空间,故当结点规模较小时,开放定址较为节省空间,而若将节省的指针空间用来扩大列表的规模,可使装填因子变小,这又减少了开放定址中的冲突,

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    解决哈希冲突

    拉链与开放地址法相比的缺点: 拉链的优点 与开放定址法相比,拉链有如下几个优点: ①拉链处理冲突简单,且无堆积现象,即非同义词决不会发生冲突,因此平均查找长度较短; ②由于拉链中各链表上的结点空间是动态申请的...而拉链中可取α≥1,且结点较大时,拉链中增加的指针域可忽略不计,因此节省空间; ④在用拉链构造的列表中,删除结点的操作易于实现。只要简单地删去链表上相应的结点即可。...而对开放地址构造的列表,删除结点不能简单地将被删结 点的空间置为空,否则将截断在它之后填人列表的同义词结点的查找路径。这是因为各种开放地址中,空地址单元(即开放地址)都是查找失败的条件。...因此在 用开放地址处理冲突的列表上执行删除操作,只能在被删结点上做删除标记,而不能真正删除结点。...拉链的缺点  拉链的缺点是:指针需要额外的空间,故当结点规模较小时,开放定址较为节省空间,而若将节省的指针空间用来扩大列表的规模,可使装填因子变小,这又减少了开放定址中的冲突,从而提高平均查找速度

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    hash冲突解决方法

    开放定址 2. 拉链 3....在哈希 开放定址拉链对比: 拉链的优点: (1)处理冲突简单,没有堆积现象,平均查找长度较短 (2)拉链中的链表上的节点空间是动态申请的,更适合于创造表之前无法确定表长的情况 (3)开放定址为了减少冲突...,要求装填因子较小,节点规模大时会浪费空间,结点较大时,拉链中增加的指针域可以忽略不计,节省空间 (4)用拉链构造的列表中,删除节点的操作易于实现,只要删掉相应节点就可以,而开放地址构造的列表,...拉链的缺点: 指针需要额外的空间,节点规模较小,开放定址较为节省空间。 参考:https://taoyongpan.iteye.com/blog/2401102

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