您的位置:

开放寻址法

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

  • 开放寻址法怎么实现
  • 开放寻址法和拉链法
  • 开放寻址法解决散列冲突
  • 开放寻址法怎么进行查找