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在顺序结构以及平衡树中元素关键字与他们存储的位置并没有直接的映射关系从而会影响查找关键字的效率顺序结构中查找关键字的时间复杂度为ON平衡树查找关键字的时间复杂度为Olog2^N。
最理想的搜索方法——只搜索一次就能找到关键字。
如果有一种数据结构能够使得关键字根据某种映射规则将关键字和它的存储位置一一映射起来那么在查找时通过映射规则就能够很快将关键字查找出来。
在这个数据结构中
插入元素
根据某种特定的映射规则找到关键字在存储结构中的位置然后插入。
搜索元素
根据某种特定映射规则将求得的函数值作为元素的存储位置然后与结构中此位置的元素比较若关键字相等则搜索成功。
该方式就被称为哈希或者散列使用的映射函数就为哈希函数或者散列函数构造出来的存储结构就为哈希表或者散列表。
比如数据集合{176459}
如果哈希函数设置为hash(key)key%10则数据在存储结构内会呈现以下关系 该方法查找每一个数只需要进行一次比较效率很高但是这种存储方式在实际使用的时候会导致很多的空间浪费有些空间为空被没有被有效利用起来所以实际使用时模数的取值一般为不超过存储结构容量的最大质数。
哈希冲突
哈希冲突的原因是由于当有一组数据需要通过相同的映射规则存储到到一个存储结构时此时就有可能两个数得到的hash(key)的值相同但是又不可能将两个数字同时存储在一个空间里面这时就造成了哈希冲突或者叫哈希碰撞。
此时把具有相同哈希地址的不同关键字记为“同义词”。
发生哈希表该如何处理呢
处理方法
拉链法
比如数据集合{176459122536}
加入存储结构容量为7则哈希函数为hash(key)key%7。 这种情况就将哈希地址相同的数据元素依次链接到之前元素的后面。
成功查找的平均查找长度 ASL成功6*12*2/91.11
ASL失败9/71.286。
装填因子表中记录数/散列表长度。
装填因子越大表示表装得越满。
直接定址法
取关键字的某个线性函数为散列地址HashKey A*Key B
由于这是一个一次函数所以对于每一个不相同的元素对应的值就不相同所以哈希地址不会存在冲突。 优点简单、均匀 缺点需要事先知道关键字的分布情况 使用场景适合查找比较小且连续的情况 开放定址法
线性探测法
意思就是通过哈希函数处理后得到的关键字哈希地址如果存在冲突那么就依次往后面去找空位将这个数放进去。
