原文:散列算法是怎么实现的 - 不同冲突解决方式比较

我们来比较下散列的 种冲突解决方式,建立 个类,分别代表 种不同的冲突解决方式: MyHash MAD 多槽位 MyHash MAD 独立链 MyHash MAD 线性探测法 然后在主程序中分别插入 条记录,比较各自所需要的时间。 先介绍下: MAD: multiply add divide method,乘法 加法 除法 取模 ,如下这个公式是散列核心公式 a collisionIndex b ...

2013-12-05 15:43 2 2034 推荐指数:

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冲突解决方式

一、思想 列表的英文叫Hash Table,也叫哈希表或者Hash表。列表用的是数组支持按照下标随机访问数据的特性,所以列表其实就是数组的一种扩展,由数组演化而来。可以说,如果没有数组,就没有列表。 列表时间复杂度是O(1)的特性。我们通过散列函数 ...

Tue Nov 17 07:32:00 CST 2020 0 448
散列函数之双重算法解决冲突问题

1. 问题 问题同《简单散列函数算法》,这个例子并不是特别恰当,当在于简单,数字小,方便验证,方便理解,特别是计算概率的部分。 设有10个非负整数,用不多于20个的储存单元来存放,如何存放这10个数,使得搜索其中的某一个数时,在储存单元中查找的次数最少? 问题类似于,有10个带号码的球,放到 ...

Sat Jan 14 01:13:00 CST 2017 0 8194
【Python】说说字典和列表,冲突解决原理

列表 Python 用列表来实现 dict。列表其实是一个稀疏数组(总是有空白元素的数组称为稀疏数组)。在一般书中,列表里的单元通常叫做表元(bucket)。在 dict 的列表当中,每个键值对都占用一个表元,每个表元都有两个部分,一个是对键的引用,一个是对值的引用。因为每个表 ...

Tue Oct 09 18:36:00 CST 2018 1 1688
列表解决冲突方式

1. 开放定址法 开放定址法就是一旦发生冲突,就去寻找下一个空的列地址,只要列表足够大,空的列地址总能找到,并将记录存入。 Hi = (H(key) + di) MOD m, i=1,2,…, k(k<=m-1),其中H(key)为散列函数,m为列表长,di为增量序列。di可有 ...

Sat Apr 14 00:29:00 CST 2018 0 2821
冲突(哈希碰撞)的解决办法

冲突(哈希碰撞)的解决办法 相关概念 哈希算法(散列函数) 哈希算法(算法)是信息存储和查询所用的一项基本技术,它是一种基于Hash函数的文件构造方法,可实现对记录的快速随机存取。它把给定的任意长关键字映射为一个固定长度的哈希值,一般用于鉴权、认证、加密、索引 ...

Wed Sep 01 06:23:00 CST 2021 0 297
的概念、构造散列函数以及解决冲突的方法

定义   列表(Hash Table,也称哈希表),是一种根据键(Key)而直接访问在内存存储位置的数据结构。也就是说,它通过计算一个关于键值的函数,将所需查询的数据映射到表中一个位置来访问记录,这加快了查找速度。这个映射函数称为散列函数,存放记录的数组称做列表。 概念 ...

Mon Dec 18 06:28:00 CST 2017 1 2156
列表、散列函数和冲突

列表(HashTable,也叫哈希表),是根据键(Key)直接访问在内存存储位置的数据结构。 其实现原理是:通过散列函数(也叫哈希函数)将元素的键映射为数组下标(转化后的值叫做值或哈希值),然后在对应下标位置存储记录值。当我们按照键值查询元素时,就是用同样的散列函数,将键值转化 ...

Sun Aug 04 00:29:00 CST 2019 0 607
处理冲突的方法

1. 开放定址法 开放定址法就是一旦发生冲突,就去寻找下一个空的列地址,只要列表足够大,空的列地址总能找到,并将记录存入。 Hi = (H(key) + di) MOD m, i=1,2,…, k(k<=m-1),其中H(key)为散列函数,m为列表长,di为增量序列。di可有 ...

Thu Dec 20 00:22:00 CST 2012 0 3355
 
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