二次探测解决冲突的散列表怎么写

时间: 2024-04-15 19:21:20 浏览: 12
二次探测解决冲突的散列表可以通过以下步骤来实现: 1. 创建一个散列表,其中包含一个固定大小的数组和一个用于存储键值对的结构。 2. 定义一个哈希函数,将键映射到数组的索引位置。这个哈希函数可以是任何将键转换为整数的算法。 3. 当插入一个新的键值对时,首先使用哈希函数计算键的索引位置。如果该位置为空,则直接将键值对存储在该位置。 4. 如果该位置已经被占用,则使用二次探测来寻找下一个可用的位置。二次探测是指在散列表中按照一定的步长进行探测,直到找到一个空位置或者遍历完整个散列表。 5. 为了实现二次探测,可以定义一个步长函数,根据当前探测的次数来计算下一个探测的位置。常见的步长函数包括线性探测、平方探测和双散列等。 6. 重复步骤4和步骤5,直到找到一个空位置,然后将键值对存储在该位置。 7. 当查找一个键时,使用相同的哈希函数计算键的索引位置。如果该位置为空,则说明键不存在于散列表中。 8. 如果该位置不为空,则比较键的值与存储在该位置的键的值。如果它们相等,则找到了目标键。 9. 如果它们不相等,则使用相同的步长函数来继续探测下一个位置,直到找到目标键或者遍历完整个散列表。 10. 如果遍历完整个散列表仍然没有找到目标键,则说明目标键不存在于散列表中。 下面是一个使用二次探测解决冲突的散列表的示例代码: ```python class HashTable: def __init__(self, size): self.size = size self.table = [None] * size def hash_function(self, key): return hash(key) % self.size def insert(self, key, value): index = self.hash_function(key) if self.table[index] is None: self.table[index] = (key, value) else: step = 1 while True: new_index = (index + step**2) % self.size if self.table[new_index] is None: self.table[new_index] = (key, value) break step += 1 def search(self, key): index = self.hash_function(key) if self.table[index] is None: return None elif self.table[index][0] == key: return self.table[index][1] else: step = 1 while True: new_index = (index + step**2) % self.size if self.table[new_index] is None: return None elif self.table[new_index][0] == key: return self.table[new_index][1] step += 1 # 创建一个大小为10的散列表 hash_table = HashTable(10) # 插入键值对 hash_table.insert('apple', 5) hash_table.insert('banana', 10) hash_table.insert('orange', 15) # 查找键的值 print(hash_table.search('apple')) # 输出:5 print(hash_table.search('banana')) # 输出:10 print(hash_table.search('orange')) # 输出:15 print(hash_table.search('grape')) # 输出:None ```

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