一、开放寻址法怎么实现
在使用哈希表进行查找和插入操作时,如果发生了冲突就需要解决。而开放寻址法就是一种解决哈希表冲突的方法。
开放寻址法的实现方式是在哈希表中不采用链表来处理冲突,而是在发生冲突时继续寻找未被占用的哈希槽,直到找到一个可用的位置将数据插入。具体实现如下:
//使用线性探测的方式进行开放寻址法 //htable为哈希表,key为关键字,dat为数据,size为哈希表大小 bool insert(Hash htable, KeyType key, DataType dat, int size){ int hash = h(key, size); //获取关键字的哈希值 int pos = hash; int i = 1; //探测的步数 while(htable[pos].key != NULL && htable[pos].key != key){ //遇到冲突时 pos = (hash+i)%size; //计算下一个位置 i++; } if(htable[pos].key == key) //如果已经存在相同关键字的数据 return false; htable[pos].key = key; //插入数据 htable[pos].data = dat; return true; }
二、开放寻址法和拉链法
开放寻址法和拉链法都是解决哈希表冲突的方法,但它们的实现思路不同。
拉链法是在哈希表中每个位置上维护一个链表,将哈希冲突的数据插入相应位置的链表中。而开放寻址法则是直接在哈希表中寻找可用的位置。
相对于拉链法,开发寻址法的优点在于:
- 使用的空间更小,因为不需要为链表维护额外的指针空间
- 在缓存中的命中率更高,因为数据在哈希表中是连续存储的
- 查找的时间更短,因为不需要遍历链表而是直接计算得到数据的位置
三、开放寻址法解决散列冲突
散列冲突即发生哈希碰撞,导致存储在哈希表中的不同数据散列到了相同的哈希槽中。开放寻址法是一种解决哈希表中散列冲突的方法。
在使用开放寻址法时,当遇到哈希冲突时,需要使用一种探测技术来寻找下一个可用的哈希槽。最简单的探测技术是线性探测,即从发生冲突的槽开始,逐一扫描直到找到一个空闲槽。
开放寻址法还有其他的探测方法,如平方探测和双重散列。这些探测技术都有相应的优点和缺点,选择何种探测方式取决于具体的应用场景。
四、开放寻址法怎么进行查找
在使用哈希表时,通过关键字可以快速地找到对应的数据。而对于开放寻址法,查找需要遵循相同的规则。
查找过程如下:
- 计算关键字的哈希值
- 从哈希槽的位置开始查找,如果该位置存储的关键字与目标关键字相同,则找到了对应数据
- 如果该位置存储的关键字不是目标关键字,则按照相应的探测方式继续查找
- 如果查找到最后一个哈希槽仍未找到目标数据,则说明目标数据不存在于哈希表中
查找的伪代码如下:
DataType search(Hash htable, KeyType key, int size){ int hash = h(key, size); //获取关键字的哈希值 int pos = hash; int i = 1; //探测的步数 while(htable[pos].key != NULL && htable[pos].key != key){ //遇到冲突时 pos = (hash+i)%size; //计算下一个位置 i++; } if(htable[pos].key == key) //找到对应数据 return htable[pos].data; return NULL; //未找到对应数据 }
五、开放定址法选取相关的小标题
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