• 【算法导论】散列表


    散列表是普通数组的扩展,它是一种支持字典操作的动态集合。

    直接寻址散列表:利用普通数组可以直接寻址,使得能在O(1)内时间内访问数组中的任意位置。

    链接法散列表:为了解决两个相同的关键字映射到相同的一个槽中,用链接法解决这个冲突。其思路就是将相同关键字值的节点组成一个链表,每个相同的值插到链表的结尾处。

    template<class _key>
    class cHashTable
    {
    public:
        cHashTable(int slotNum=0, int (*hashFunction)(_key)){
            this.slotNum=slotNum;
            this.hashFunction=hashFunction;
    
            hashTableChain=new List<_key>*[slotNum];
            for (int i = 0; i < slotNum; ++i)
            {
                hashTableChain[i]=NULL;
                /* code */
            }
        };
        ~cHashTable(){
            delete[] hashFunction;
            delete[] hashTableChain;
        };
    
        /* data */
    private:
        int slotNum;
        int (*hashFunction)(_key);
        List** hashTableChain;
    public:
        void chainedHashInsert(_key x);
        Node<_key>* chainedHashSearch(_key x);
        bool chainedHashDelete(_key x);
    };
    
    
    void cHashTable::chainedHashInsert(_key x){
        int key=hashFunction(x);
        if(hashTableChain[key]!=NULL){
            Node* cur=hashTableChain[key]->next;
            while(cur!=NULL){
                cur=cur->next;
            }
            Node* newNode=new Node(x);
            hashTableChain[key]=new List<_key>*();
            hashTableChain[key].insert(newNode);
        }
        else{
            Node* newNode=new Node(x);
            hashTableChain[key].insert(newNode);
        }
    }
    
    bool cHashTable::chainedHashDelete(_key x){
        int key=hashFunction(x);
        if(hashTableChain[key]==NULL){
            return false;
        }else{
            Node* dNode=hashTableChain[key].search(x);
            hashTableChain[key].delete(dNode);
        }
    }
    
    Node<_key>* cHashTable::chainedHashSearch(Node* x){
        int key=hashFunction(x->value);
        if(hashTableChain[key]==NULL){
            return NULL;
        }else{
            Node* searchResult=hashTableChain[key].search(x->value);
            return searchResult;
        }
    }

    散列函数:好的散列函数可以将关键字尽可能的散列到插槽位置中的任一个,并与其它关键字散列到哪个插槽无关。比如可以将关键字转换成自然数,在ASCII字符集中,p=112,t=116,如果以128为基数,那么字符串p就可以表示为112*128+116.

    除法散列法:

    h(k)=k mod m,m常常选择一个不太接近2的整数幂的素数,这样可以避免无效的散列。

    乘法散列法:

    h(k)=[m(kA mod 1)],m可以选择2的某个幂次,k为某个小数。

    全域散列法:是为了避免恶意的操作使得关键字全部散列到同一个槽中发生,采取随机地选择散列函数,使之独立于关键字的方法。全域散列是随机地选择一个hash函数,该hash函数被选择之后,对于本次应用的所有操作,hash函数都将都将不再改变。

    开放寻址法

    template <typename K>
    class cOpenAdressHash
    {
    public:
        cOpenAdressHash(int hashSize, int(* hashFunction)(K x,int i)){
            this.hashSize=hashSize;
            this.hashFunction=hashFunction;
            hashData=new int(hashSize);
        };
        ~cOpenAdressHash(){
            delete[] hashFunction;
        };
    public:
        bool hashInsert(K x);
        int hashSearch(K x);
        bool hashDelete(int index);
        /* data */
    private:
        int hashSize;
        int (* hashFunction)(K x,int i);
        K* hashData;
        K  hasDeleted;
    };
    
    template <typename K> bool cOpenAdressHash::hashInsert(k x){
        int i=0;
        int key=hashFunction(x,i);
        while(i<hashSize&&hashData[key]==NULL&&hashData[key]!=hasDeleted){
            i=i+1;
            key=hashFunction(x,i);
        }
        if(i<hashSize){
            hashSize&&hashData[key]=x;
            return true;
        }
        else
            return false;
    }
    
    template<typename K> hashSearch(K x){
        int i=0;
        int key=hashFunction(x,i);
        while(i<hashSize&&hashData[key]!=x){
            i=i+1;
            key=hashFunction(x,i);
        }
        if(i<hashSize){
            return key;
        }
        else
            return false;
    }
    template <typename K>hashDelete(int index){
        if(index<0||index>hashSize)
            return false;
        if(hashData[index]==NULL||hashData[index]==hasDeleted)
            return false;
        hasDeleted[index]=hasDeleted;
    }

    在开放寻址中有一个重要的概念就是“探寻”,探寻就是沿着散列表前进步长的大小,可以是线性探寻、二次探寻、双重探寻。

    线性探寻:容易实现,但存在着依次群集的问题,随着占用槽的增长,平均的查找时间也在增长.

    h(k,i)=(h'(k)+i)mod m

    二次探寻:

    h(k,i)=(h'(k)+c_{1}i+c_{2}i^{2})mod m

    双重探寻:

    h(k,i)=(h_{1}(k)+ih_{2}(k))modm

    完全散列:就是采用两级散列,每级上都采用全域散列.

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