二次探测解决冲突的散列表怎么写
时间: 2024-04-15 16:21:20 浏览: 62
二次在探测散列表
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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