1. 哈希算法
如何选择哈希算法:
- 计算公式花费的时间
- 关键字的长度
- 散列表大小
- 关键字分布情况
- 记录查找概率
1.1 直接定址法
key是线性的,如年龄、年份等。
1.2 数字分析法
找出数字的规律,尽可能利用这些数据来构造冲突几率较低的散列地址。
比如一个地区手机号,前面很多位都相同,不同可能是最后4位数,将这部分作为散列算法的依据。
1.3 平方取中法
取关键字平方后的中间几位作为散列地址。
先通过求关键字的平方值扩大相近数的差别,然后根据表长度取中间的几位数作为散列函数值。又因为一个乘积的中间几位数和乘数的每一位都相关,所以由此产生的散列地址较为均匀。
1.4 折叠法
将关键字分割成位数相同的几部分,最后一部分位数可以不同,然后取这几部分的叠加和(去除进位)作为散列地址。
1.5 取余法
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。
1.6 随机数法
选择一随机函数,取关键字的随机值作为散列地址,通常用于关键字长度不同的场合。
2. 哈希冲突解决
2.1 开放定址法
就是一旦发⽣了冲突,就去寻找下⼀个空的散列地址。
只有散列表⾜够大,空的散列地址总能找到,并将记录存入。
2.2 再散列函数法
对于散列表来说,我们事先准备多个散列函数:
指的是不同的散列函数。
2.3 链地址法
将所有的关键字为同义词的记录存储在一个单链表中。我们称为这种同义词子表。
在散列表中只存储所有同义词⼦表的头指针(头地址)。
简单说,冲突的用一个链表存起来。
2.4 公共溢出法
另开一个公共的表存储冲突的数据。基本表没有查找到,就在溢出表中查找。空间浪费严重。
3. 哈希表的实现
typedef int Status;
#define OK 1
#define ERROR 0
#define TRUE 1
#define FALSE 0
#define MAXSIZE 100 //存储空间初始分配量
#define SUCCESS 1
#define UNSUCCESS 0
//定义散列表长为数组的长度
#define HASHSIZE 12
#define NULLKEY -32768
typedef struct {
int *elem; // 存储哈希key的数组
int size; // 哈希表数组大小
int count; // 当前数据元素个数
} HashTable;
// 1.初始化散列表
Status InitHashTable(HashTable *H) {
H->size = HASHSIZE;
H->elem = (int *)malloc(sizeof(int) * H->size);
H->count = 0;
// 数组初始化
for (int i = 0; i < H->size; i++)
H->elem[i] = NULLKEY;
return OK;
}
//2. 散列函数
int Hash(HashTable H, int key) {
return key % H.size; //除留余数法
}
//3. 插入关键字进散列表
Status InsertHash(HashTable *H, int key) {
if (H->count >= H->size) { // 满了,可以考虑扩容
return UNSUCCESS;
}
int addr = Hash(*H, key); // 求散列地址
while (H->elem[addr] != NULLKEY) { // 如果不为空,则冲突
addr = (addr + 1) % H->size; // 开放定址法的线性探测
}
H->elem[addr] = key; // 直到有空位后插入关键字
H->count++;
return SUCCESS;
}
//4. 散列表查找关键字
Status SearchHash(HashTable H, int key, int *addr) {
*addr = Hash(H, key); // 求散列地址
while (H.elem[*addr] != key) { // 如果不为空,则冲突
*addr = (*addr+1) % H.size; // 开放定址法的线性探测
if (H.elem[*addr] == NULLKEY // 开放定地后为空
|| *addr == Hash(H, key)) // 循环有回到了原点
return UNSUCCESS; // 关键字不存在
}
return SUCCESS;
}