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《图解算法》第5章 散列表
第5章 散列表 散列函数 散列函数：你给它什么数据，它都还你一个数字。散列函数将输入映射到数字 散列函数必须满足一些要求 它必须是一致的。 它使用散列函数来确定元素的存储位置 在你将学习的复杂数据结构中，散列表可能是最有用的，也被称为散列映射、映射、字典和关联数组。散列表的速度很快！ 最理想的情况是，散列函数将键均匀地映射到散列表的不同位置 如果散列表存储的链表很长，散列表的速度将急剧下降。然而，如果使用的散列函数很好，这些链表就不会很长！ 但在最糟糕情况下，散列表的各种操作都很慢。因此，在使用散列表时，避开最糟情况至关重要。为此，需要避免冲突。 而要避免冲突，需要有 较低的填装因子 良好的散列函数 填装因子 散列表的填装因子很容易计算 例如，下述散列表的填装因子为2/5，即0.4 一旦填装因子开始增大，你就需要在散列表中添加位置，这被称为调整长度
64140发布于 2020-08-13 - 来自专栏calmound
散列表
④ 将结点按其关键字的散列地址存储到散列表中的过程称为散列(Hashing) 散列表上的运算 散列表上的运算有查找、插入和删除。 HashTable[m]； //散列表类型 2、基于开放地址法的查找算法 散列表的查找过程和建表过程相似。 5、性能分析 插入和删除的时间均取决于查找，故下面只分析查找操作的时间性能。 虽然散列表在关键字和存储位置之间建立了对应关系，理想情况是无须关键字的比较就可找到待查关键字。 【例】例9.1和例9.2的散列表中，在等概率情况下，查找不成功时的线性探查法和拉链法的平均查找长度分别为： ASLunsucc=(9+8+7+6+5+4+3+2+1+1+2+1+10)/13=59/13 ②散列表的平均查找长度不是结点个数n的函数，而是装填因子α的函数。因此在设计散列表时可选择α以控制散列表的平均查找长度。 ③ α的取值 α越小，产生冲突的机会就小，但α过小，空间的浪费就过多。
1.2K120发布于 2018-04-17 - 来自专栏c++与qt学习
散列表
散列函数五种设计方法 1.直接地址法 2.除留余数法 3.数字分析法 4.平方取中法 5，折叠法 同理：在处理不同情况时，如果有更优解的散列函数，我们也可以自己进行设计 处理冲突的方法 拉链法 如何理解拉链法，下面举一个例子： 3.再散列函数法 公共溢出区法 在查找时，对给定值，通过散列函数计算得出散列地址后，先与基本表的相应位置进行比对，如果相等，则查找成功， 如果相对于基本表而言，有冲突的数据很少的情况下，公共溢出区的结构对于查找性能来说还是非常高的 有冲突的关键字存储到溢出表的时候，是按照顺序存储的，而不是通过散列函数计算得出散列地址再进行存储，并且查找的时候也是按顺序查找 int searchHash(int key) { int addr = Hash(key);//获取查找关键字的散列地址 //如果与哈希数组中对应的散列地址存储的关键字不一样，说明需要通过线性探测法往后查找 s.searchHash(47); cout << s.getKey(addr) << endl;; } int main() { test(); system("pause"); return 0; } 散列表性能分析
82260发布于 2021-11-15 - 来自专栏程序猿杂货铺
散列表
什么是散列表 是根据键 (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。 这个映射函数称做散列函数，存放记录的数组称做散列表。 通俗的解释 ? 基本思想 ? 散列表几个重要概念 ： 散列函数、装载因子、散列冲突 装载因子：= 填入表中的元素个数 / 散列表的长度 是散列表装满程度的标志因子。 因此，一些采用开放定址法的 hash库，如 Java 的系统库限制了荷载因子为 0.75，超过此值将 resize 散列表。 散列冲突： 就是指多个元素通过散列函数计算得到的散列地址是相同的。 ，因为散列表在我们敲代码的时候用的比较多，所以打好基础还是有必要的。
88420发布于 2019-09-03 - 来自专栏python读书笔记
《算法图解》NOTE 5 散列表1.散列表简介2.散列表的特点2.1优点2.2缺点3.应用
这是《算法图解》的第五篇读书笔记，内容主要涉及散列表（hash table）。 1.散列表简介 散列表，又名哈希表，是一种数据结构。 2.散列表的特点 2.1优点 由于散列表本质上是数组，因此支持随机访问，其时间复杂度为O(1)。同时，键的逻辑顺序并不是依赖于数组的索引序列，所以支持快速插入和删除键。 2.2缺点 对散列函数有较高的要求。为避免不同的键映射到同一个索引的情况（此种情况被称为冲突），散列函数必须能尽可能地将键均匀地映射到数组地索引。 可能需要重新调整数据的大小，即迁移数据的内存位置。 综上所述，散列表使用时，对于内存的开销较大，但能依次获得较高的数据处理速度。即“用空间换时间”。 3.应用 散列表可用于查找以及信息加密。
1.1K50发布于 2018-06-08 - 来自专栏程序员
散列表（哈希表）
散列表：通常，我们称散列的实现为散列表。 这样导致的问题是散列表使用的实际空间将会更大。下面给出开放定址法散列实现的ADT。 这时一种解决办法是建立一个新的表，这个表示现在哈希表的两倍大（并且使用一个新的散列函数）。扫描旧的散列表中元素，并且重新散列到新的散列表中。这个操作称之为再散列（rehashing）。 散列表的应用 在编译器设计方面，编译器使用散列表跟踪源代码中声明的变量。这种数据叫做符号表。 散列表还可以用于在线拼写检查。假设将整个词典先散列，单次可以在常数时间内被检测。散列表就表现的很好。 影响散列表性能的另一个关键因素是散列函数的选择，一个好的散列函数能起到事半功倍的效果。
98820发布于 2019-05-25 - 来自专栏Golang开发
HashTable哈希散列表
所以，我们常听到有人把 “散列表 ” 叫作 “哈希表”“Hash 表 ” ，把 “哈希算法 ” 叫作 “Hash 算法” 或者 “散列算法 ” 键转换成索引,同时键通过哈希函数得到的索引分布越均匀越好 同余定理的用途：同余定理其实就是用来分类 哈希算法用途 1.安全加密 哈希算法是MD5（MD5 Message-Digest Algorithm，MD5 消息摘要算法）和 SHA （Secure Hash 给这1亿张图片构建散列表大约需要多少台机器。 散列表中每个数据单元包含两个信息，哈希值和图片文件的路径。假设我们通过 MD5 来计算哈希值，那长度就是 128 比特，也就是 16 字节。 所以，散列表中每个数据单元就占 用 152 字节（这里只是估算，并不准确）。 假设一台机器的内存大小为 2GB ，散列表的装载因子为 0.75 ，那一台机器可以给大约 1000 万（ 2GB*0.75/152 ）张图片构建散列表。
68120发布于 2019-06-11 - 来自专栏Android相关
散列表(Hash Table)
定义 散列表是一种以平均O(1)时间插入、删除和查找的数据结构，可是类似于findMax，findMin等操作则需要以O(N)的时间才能完成 散列函数 散列函数是将关键字计算成Hash值的一个函数 散列函数的选择是非常重要的 ，它的复杂度影响着影响着插入、删除、查找的速度： 散列值的计算时间 每次操作前需要根据关键字进行散列，寻找关键字存储位置 散列值的重合度 根据散列冲突（Hash Conflict）的解决方案，从冲突的存储数据中找到真正的数据位置 分离链接法 方案2：开放寻址法-线性探测 根据关键字散列后，找到关键字散列位置，查找散列表中离冲突单元最近的空闲单元，并且把新的键插入这个空闲单元。当插入节点满了的话，则需要进行扩容。 荷载因子 散列表的载荷因子定义为：A = 填入表中的元素个数 / 散列表的长度 A越大，表明填入表中的元素越多，产生冲突的可能性就越大，A越小，标明填入表中的元素越少，产生冲突的可能性就越小 对于开放定址法 因此，一些采用开放定址法的hash库，如Java的系统库限制了荷载因子为0.75，超过此值将resize散列表
79530发布于 2018-10-24 - 来自专栏caoqi95的记录日志
散列表 - Hash Table
「总结自《Grokking Algotithms》这本书第五章内容」 散列函数 哈希表（Hash Table），学名散列表。散列表最核心的部分就是散列函数。 如果一个散列表无论对于什么输入，返回的结果都是 1，那它就不是一个好的散列表。一个好的散列表应该对于不同的输入映射到不同的数字。 散列表 散列函数表示了一种映射关系。 而存储这种映射记录的表就是散列表。散列表由键和值组成。例如，在建立的商品价格列表中，键就是商品名，值就是商品对应的价格。 下面是散列表和数组，链表的对比： 数组 链表 散列表(平均情况) 散列表(最糟情况) 插入 O(n) O(1) O(1) O(n) 查找 O(1) O(n) O(1) O(n) 删除 O(n) O(1 如果为 5 个位置的话，填装因子将为 2。即，散列表中的位置不够用，不可能让每个元素都有自己的位置。 所以，填装因子大于 1 意味着元素数量超过了数组的位置数量。
69820发布于 2019-03-28 - 来自专栏软件开发 -- 分享 互助 成长
散列表(哈希表)
所以散列技术就是： 存储位置=f（关键字） 不管是记录的存储还是查找，都用这种方法 散列技术具有很高的效率，但是使用起来有一些限制。 (5)除留余数法：取关键字被某个不大于散列表表长m的数p除后所得的余数为散列地址。即 H(key) = key MOD p,p<=m。不仅可以对关键字直接取模，也可在折叠、平方取中等运算之后取模。 它的公式是：Hi=(H(key) + di) MOD m, i=1,2,…, k(k<=m-1)，其中H(key)为散列函数，m为散列表长，di为增量序列，可有下列三种取法： 1. di=1,2,3 ，称伪随机探测再散列。 == (2)再散列法：事先准备多个散列函数，如果用一种函数产生冲突后，立马换另一中计算，如此循环，直到找到。
89480发布于 2018-02-05 - 来自专栏烟草的香味
散列表(哈希表)
概述 什么是散列表? 如果说起它的另一个名字, 你一定很熟悉, 它的英文叫"Hash Table", 哈希表, 很熟悉吧. 散列的思想, 其实就是利用数组的随机访问特性, 将key-value形式的数据, 其中的key转换成数组下标, 即可实现将其存放到数组中, 进而实现随机访问. 而其中将key转换成数字的函数, 被称为散列函数, 或哈希函数. 为了方便大家看, 以下统一称为哈希, 知道这俩是一回事就行. 哈希函数 设计一个哈希函数, 有如下三点要求: 散列函数计算得出的值是一个正整数(数组下标嘛) 若key相等, 则计算后的哈希值相等 若key不相等, 则计算后的哈希值不相等 后面两点, 说白了就是, 上面说的这种查找方法叫线性探测法, 顾名思义, 就是一个一个往后找, 另外还有两种经典查找方法: 二次探测和双重散列.
84030发布于 2019-07-25 - 来自专栏Android开发指南
HashMap、LRU、散列表
如果希望按照顺序遍历散列表中的数据，那我们需要将散列表中的数据拷贝到数组中，然后排序，再遍历。 这个要求看起来合情合理，但是在真实的情况下，要想找到一个不同的 key 对应的散列值都不一样的散列函数，几乎是不可能的。即便像业界著名的MD5、SHA、CRC等哈希算法，也无法完全避免这种散列冲突。 扩容解决 实际上，对于动态散列表，随着数据的删除，散列表中的数据会越来越少，空闲空间会越来越多。 当装载因子触达阈值之后，我们只申请新空间，但并不将老的数据搬移到新散列表中。 当有新数据要插入时，我们将新数据插入新散列表中，并且从老的散列表中拿出一个数据放入到新散列表。 对于查询操作，为了兼容了新、老散列表中的数据，我们先从新散列表中查找，如果没有找到，再去老的散列表中查找。 部分内容摘抄至极客时间《数据结构与算法之美》
1.4K51发布于 2020-03-27 - 来自专栏大数据和云计算技术
算法基础9：散列表
算法是基础，小蓝同学准备些总结一系列算法分享给大家，这是第9篇《散列表》，非常赞！希望对大家有帮助，大家会喜欢！ 使用散列表的查找算法分为两步 第一步用散列函数将被查找的键转化为数组的一个索引。理想情况下，不同的键都可以变为不同的索引，但有时有特殊情况，这就涉及到我们的第二步处理碰撞冲突的过程。 基于线性探测法来处理碰撞问题，开放寻址法中最简单的是线性探测法：当碰撞发生时即一个键的散列值被另外一个键占用时，直接检查散列表中的下一个位置即将索引值加1，这样的线性探测会出现三种结果： 命中，该位置的键和被查找的键相同 三、应用 散列表的应用是使用最广泛的算法之一 信息安全领域： Hash算法 可用作加密算法。 例如著名的MD5 ； 数据结构领域： Hash算法 通常还可用作快速查找。 这是今天我想说的部分。根据Hash函数 我们可以实现一种叫做哈希表（Hash Table）的数据结构。
86120发布于 2018-07-26 - 来自专栏悟空聊架构 | 公众号
算法图解笔记 - 散列表
散列表 避免冲突的两个条件： 小结 散列表 运行时间 O(1) 模拟映射关系 防止重复 缓存/记住数据，以免服务器再通知处理来生成它们 操作散列表平均情况散列表最糟情况数组链表 查找 O(1) O(n) O(1) O(n) 插入 O(1) O(n) O(n) O(1) 删除 O(1) O(n) O(n) O(1) 避免冲突的两个条件： 较低的填装因子 散列表包含的元素数 /位置总数 良好的散列 数组中的值呈均匀分布 糟糕的散列函数让值扎堆，导致大量的冲突 散列函数SHA 小结 结合散列函数和数组来创建散列表 冲突很糟糕，应该使用可以最大限度减少冲突的散列函数 散列表的查找 、插入和删除速度都非常快 散列表适用于模拟隐射关系 一旦填装因子超过0.7，就该调整散列表的长度 散列表可用于缓存数据（例如，在Web服务器上） 散列表算法图解笔记 - 快速排序
48500发布于 2019-04-18 - 来自专栏机器学习入门
算法原理系列：散列表
https://blog.csdn.net/u014688145/article/details/70053254 散列表 在刷题的时候散列表用的蛮多，刚好在《算法》查找章节中有它的介绍 关于映射函数有很多种做法，参考博文【散列表的基本概念及其运算】 直接定址法 取关键字或关键字的某个线性函数值为散列地址，如 h(key) = key; h(key) = a * key + b; 其中 除留余数法 取关键字被某个不大于散列表长m的数p除后所得的余数为散列地址，即： h(key) = key mod p, p <= m 随机数法 选取一个随机函数，取关键字的随机函数值为它的散列地址 冲突检测线性探测法 开放地址散列表中最简单的方法叫做线性探测法：当碰撞发生时（当一个键的散列值已经被另一个不同的键占用），我们直接检查散列表中的下一个位置（将索引值加1）。 对于非常大的散列表，这些做法对内存管理系统的要求也很不相同。在现代系统中，在性能优先的情景下，最好由专家去把握这种平衡。
70540发布于 2019-05-26 - 来自专栏竹蜻蜓技术专栏
散列表的相关概念
散列表(哈希表) 散列表（Hash Table）是根据关键码值(key value)而直接进行访问的数据结构。他通过关键码值映射到表中的一个位置来访问数据，以加快查找速度。 这个映射函数就叫做散列函数，存放记录的表叫做散列表。 看到这里，先不要懵，来看下面的解释。 散列表是基于数组的，那么要访问数据，就需要相应的地址(索引)。是怎么得到这个地址的呢？ 这个函数*f(key)*就是散列函数。 在散列表中，通过hash函数计算后的散列地址都是整数类型的。 (1) 构造散列表的几种方法。 a. 不像链接法，这里既没有链表，也没有元素存放在散列表外。因此在开放寻址法中，散列表可能被填满，以至于不能插入任何新的元素。该方法导致的一个结果便是装填因子α绝对不会超过1（α≤l）. 开放寻址法就是一旦发生冲突，就去寻找下一个空的散列地址，只要散列表足够大，空的散列地址总能找到，并将记录存入。
97610发布于 2020-07-08 - 来自专栏五分钟学算法
动画：什么是散列表？
总第58篇/程序员小吴 散列表 散列表（Hash table，也叫哈希表），是根据键（Key）而直接访问在内存存储位置的数据结构。 MD5 MD5 即 Message-Digest Algorithm 5（信息-摘要算法5），用于确保信息传输完整一致。是计算机广泛使用的杂凑算法之一，主流编程语言普遍已有 MD5 实现。 以上图为例，散列表的大小为 8 ，黄色区域表示空闲位置，橙色区域表示已经存储了数据。目前散列表中已经存储了 4 个元素。 双重散列方法 以上图为例，散列表的大小为 8 ，黄色区域表示空闲位置，橙色区域表示已经存储了数据。目前散列表中已经存储了 7 个元素。 事实上，不管采用哪种探测方法，只要当散列表中空闲位置不多的时候，散列冲突的概率就会大大提高。为了尽可能保证散列表的操作效率，一般情况下，需要尽可能保证散列表中有一定比例的空闲槽位。
1.3K10发布于 2019-01-23 - 来自专栏云霄雨霁
查找----基于散列表（拉链法）
使用散列表的查找算法分为两步： 用散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，分别是拉链法和线性探测法。 拉链法：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，链表中保存散列值为该元素的索引的键值对。 在一张含有M条链表和N个键的散列表中，未命中查找和插入操作需要的比较次数为~N/M。 拉链法的关键方法如下： private int hash(Key key) { //散列 return (key.hashCode() & 0x7fffffff)%M; } public Value 散列表的大小问题。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：基于散列表（线性探测法）的查找
1.6K00发布于 2018-05-30 - 来自专栏AI那点小事
散列表（下）——分离链接法
概述 在我的上一篇博客散列表（上）——开放定址法 主要讲述了开放定址法的三种思路：线性探测法，平法探测法，双散列法三种思路，以及线性探测的代码实现。
84910发布于 2020-04-20 - 来自专栏linux驱动个人学习
哈希表（散列表）原理详解
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。 记录的存储位置=f(关键字) 这里的对应关系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储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（Hash table）。 散列表的查找步骤 当存储记录时，通过散列函数计算出记录的散列地址 当查找记录时，我们通过同样的是散列函数计算记录的散列地址，并按此散列地址访问该记录 关键字——散列函数（哈希函数）——散列地址 优点：一对一的查找效率很高 这跟一个法则有关，叫黄金分割法则，而描述黄金分割法则的最经典表达式无疑就是著名的斐波那契数列，即如此形式的序列：0, 1, 1, 2, 3, 5, 8, 13, 21, 34, 55, 89, 144,
9.2K42发布于 2019-05-25
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