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数据结构散列表哈希表

武飞扬头像
逆流°只是风景-bjhxcc
帮助1

前言

让我们想一下,若在手机通信录中查找一个人,那我们应该不会从第 1 个人一直找下去,因为这样实在是太慢了。我们其实是这样做的:首先看这个人的名字的首字母是什么,比如姓张,那么我们一定会滑到最后,因为“Z”姓的名字都在最后。

还有在查字典时,要查找一个单词,肯定不会从头翻到尾,而是首先通过这个单词的首字母,找到对应的那一页;再找第 2 个字母、第 3 个字母……这样可以快速跳到那个单词所在的页。

其实这里就用到了散列表的思想。

一、什么是散列表

散列表(hash table),我们平时叫它哈希表或者Hash 表,你肯定经常听到它。

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。

由定义我们可以知道,散列表用的是数组支持下标访问数据的特性,所以散列表是数组的一种扩展,有数组演化而来。

二、什么是哈希函数

哈希函数就是将键转化为数组索引的过程,这个函数应该易于计算且能够均与分布所有的键。

三、下面简单介绍几种哈希函数

  • 直接寻址法:取关键字或关键字的某个线性函数值为散列地址。
  • 数字分析法:通过对数据的分析,发现数据中冲突较少的部分,并构造散列地址。例如同学们的学号,通常同一届学生的学号,其中前面的部分差别不太大,所以用后面的部分来构造散列地址。
  • 平方取中法:当无法确定关键字里哪几位的分布相对比较均匀时,可以先求出关键字的平方值,然后按需要取平方值的中间几位作为散列地址。这是因为:计算平方之后的中间几位和关键字中的每一位都相关,所以不同的关键字会以较高的概率产生不同的散列地址。
  • 取随机数法:使用一个随机函数,取关键字的随机值作为散列地址,这种方式通常用于关键字长度不同的场合。
  • 除留取余法:取关键字被某个不大于散列表的表长 n 的数 m 除后所得的余数 p 为散列地址。这种方式也可以在用过其他方法后再使用。该函数对 m 的选择很重要,一般取素数或者直接用 n。

以上方法是对数字类型的操作,对字符串类型的数据,可以选择通过相加或者进位转化成数字后,再执行上面的计算方法。

四、冲突

冲突就是,两个不同的关键字,但是通过散列函数得出来的地址是一样的。
key1 ≠ key2,但是f(key1)= f(key2)

同义词
此时的key1 和key2就被称为这个散列函数的同义词

那可不行啊,一件单人间怎么可以住两个人呢?

别担心,这个问题自然已经被神通广大的大佬们解决了。

处理散列冲突的方法

开放定址法

开发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,只需要散列表足够大,空的散列地址总能找到,并将记录存入

例子:
19 01 23 14 55 68 11 86 37
要存储在表长11的数组中,其中H(key)=key MOD 11

  1. 线性探测法
    公式
f1(key) = (f(key) d1) MOD m(di=1,2,3,....,m-1)

我们取di等于1

index 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
key 55 1   14         19 86  
    23冲突 23                
      68冲突 68冲突 68            
  11冲突 11冲突 11冲突 11冲突 11冲突 11          
          37冲突 37冲突 37        
最终存储结果 55 1 23 14 68 11 37   19 86  
  1. 二次探测法
    增加平方运算的目的是为了不让关键字都聚再某一块区域,我们称这种方法为二次探测法
    公式:
f1(key) = (f(key) d1) MOD m(di=1^2,-1^2,2^2,-2^2,...,q^2,-q^2,q<=m/2)
index 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
key 55 1 14           19 86  
    23冲突 f(23) 1                
    f(68)-1冲突 68冲突 f(68) 1冲突     f(68) 4        
  11冲突 f(11) 1冲突                 f(11)-1
最终存储结果 55 1 23 14     68   19 86 11
  1. 随机探测法
    在冲突时,对于位移量di采用随机函数计算得到,我们称之为随机探测法
    公式
f1(key) = (f(key) d1) MOD m(di是一个随机数列)

具体方法和上面一样
就不多赘述了

再散列函数法

对于我们的散列表来说,我们事先需要准备多个散列函数

f(key)=RHi(key) (i=1,2...,3)

这里的RHi就是不同的散列函数,每当发生冲突时,就换一个散列函数进行计算,总有一个函数可以将冲突解决

公共溢出区法

在原先基础表的基础上再添加一个溢出表
当发生冲突时,就将该数据放到溢出表中
在查找时,对给定值通过散列函数计算出散列地址后,先与基本表的相应位置进行对比,如果相等就查找成功,如果不相等,则到溢出表进行顺序查找

学新通

链地址法

就时用链表将发生冲突的数据链起来,在查找时,只需要遍历链表即可
如下图
学新通

此方法也是我们最长用处理哈希冲突的方法

五、代码实现

1.哈希函数

//哈希函数
int Hash(int key, int TableSize)
{
	return key % TableSize;
}

2.链表和哈希表的创建

#define DEFAULT_SIZE 16
typedef int type;
//结点
typedef struct ListNode
{
	struct ListNode* next;
	int key;  //线索
	type* data; //数据
}ListNode;
//提高可读性
typedef ListNode* List;
typedef ListNode* Element;
//哈希表
typedef struct HashTable
{
	int TableSize;
	List* Thelists;
}HashTable;

3.哈希表初始化

HashTable* InitHash(int TableSize)
{
	int i = 0;
	HashTable* htable = NULL;
	if (TableSize <= 0)
	{
		TableSize = DEFAULT_SIZE;
	}
	htable = (HashTable*)malloc(sizeof(HashTable));
	if (htable == NULL)
	{
		printf("初始化失败\n");
		return NULL;
	}
	//为桶分配内存空间,其为一个指针数组
	htable->Thelists = (List*)malloc(sizeof(List) * TableSize);
	if (htable->Thelists == NULL)
	{
		printf("初始化失败\n");
		free(htable);
		return NULL;
	}
	//为Hash桶对应的指针数组初始化链表结点
	for (i = 0; i < TableSize; i  )
	{
		htable->Thelists[i] = (ListNode*)malloc(sizeof(ListNode));
		if (htable->Thelists[i] == NULL)
		{
			printf("初始化失败\n");
			free(htable->Thelists);
			free(htable);
			return NULL;
		}
	}
}

3.从哈希表中根据key查找元素

Element Find(HashTable* HashTable, int key)
{
	int i = 0;
	List L = NULL;
	Element e = NULL;
	i = Hash(key, HashTable->TableSize);
	L = HashTable->Thelists[i];
	e = L->next;
	while (e != NULL && e->key != key)
		e = e->next;
	return e;
}

4.哈希表插入元素

void Insert(HashTable* HashTable, int key, type* value)
{
	Element e = NULL, temp = NULL;
	List L = NULL;
	e = Find(HashTable, key);
	if (e == NULL)
	{
		temp = (Element)malloc(sizeof(ListNode));
		if (temp == NULL)
		{
			printf("malloc error\n");
			return;
		}
		L = HashTable->Thelists[Hash(key, HashTable->TableSize)];
		temp->data = value;
		temp->key = key;
		L->next = temp;
	}
	else
		printf("the key already exist\n");
}

5.元素删除

void Delete(HashTable* HashTable, int key)
{
	Element e = NULL, last = NULL;
	List L = NULL;
	int i = Hash(key, HashTable->TableSize);
	L = HashTable->Thelists[i];
	last = L;
	e = L->next;
	while (e != NULL && e->key != key)
	{
		last = e;
		e = e->next;
	}
	if (e)
	{
		last->next = e->next;
		free(e); 
	}
	else
	{
		printf("该元素不存在\n");
	}
}

6.哈希表销毁

void Destory(HashTable* HashTable)
{
	int i = 0;
	List L = NULL;
	Element cur = NULL, next = NULL;
	for (i = 0; i < HashTable->TableSize; i  )
	{
		L = HashTable->Thelists[i];
		cur = L->next;
		while (cur->next != NULL)
		{
			next = cur->next;
			free(cur);
			cur = next;
		}
	}

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