散列表、散列函数和散列冲突
散列表（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（转化后的值叫做散列值或哈希值），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 ...
原文：散列函数之双重散列算法解决冲突问题
. 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 个非负整数，用不多于 个的储存单元来存放，如何存放这 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 个带号码的球，放到编号为 , , , , 共 个盒子中，每个盒子最多放一个，问如何放，使能够用最少的次数打开盒子，知道任一个球所在的盒子 ...
2017-01-13 17:13 0 8194 推荐指数：
相关推荐
散列的概念、构造散列函数以及解决冲突的方法
定义 散列表（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散列表。 概念 ...
Hash算法：双重散列
双重散列是线性开型寻址散列（开放寻址法）中的冲突解决技术。双重散列使用在发生冲突时将第二个散列函数应用于键的想法。 此算法使用： (hash1(key) + i * hash2(key)) % TABLE_SIZE 来进行双哈希处理。hash1() 和 hash2 ...
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3种冲突解决方式，建立3个类，分别代表3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10000条记录，比较各自所需要的时间。 先介绍下： MAD ...
散列冲突解决的方式
一、散列思想 散列表的英文叫Hash Table，也叫哈希表或者Hash表。散列表用的是数组支持按照下标随机访问数据的特性，所以散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，就没有散列表。 散列表时间复杂度是O(1)的特性。我们通过散列函数 ...
【Python】说说字典和散列表，散列冲突的解决原理
散列表 Python 用散列表来实现 dict。散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，散列表里的单元通常叫做表元（bucket）。在 dict 的散列表当中，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 ...
HashMap中的散列函数、冲突解决机制和rehash
一、概述 散列算法有两个主要的实现方式：开散列和闭散列，HashMap采用开散列实现。 HashMap中，键值对（key-value）在内部是以Entry（HashMap中的静态内部类）实例的方式存储，散列表table是一个Entry数组，保存Entry实例。 对于冲突的情况，在开散列中 ...
散列冲突（哈希碰撞）的解决办法
散列冲突（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(散列算法)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 ...