DS哈希查找—线性探测再散列博客

以下是DS哈希查找-线性探测再散列的博客：

哈希表是一种高效的数据结构，它可以在常数时间内完成插入、查找和删除操作。哈希表的核心思想是将关键字映射到一个固定的位置，这个位置就是哈希表中的索引。哈希函数是将关键字映射到索引的函数，它的设计直接影响到哈希表的性能。

线性探测再散列是一种解决哈希冲突的方法。当发生哈希冲突时，线性探测再散列会尝试在哈希表中寻找下一个可用的位置，直到找到一个空闲位置或者遍历了整个哈希表。具体的实现方式是：如果哈希表中的位置被占用了，就尝试往后找一个空闲位置，直到找到一个空闲位置或者遍历了整个哈希表。如果遍历了整个哈希表还没有找到空闲位置，就需要进行再散列，即重新计算哈希函数并将关键字插入到新的位置。

下面是DS哈希查找-线性探测再散列的Python实现代码：

class HashTable:
    def __init__(self, size):
        self.size = size
        self.keys = [None] * self.size
        self.values = [None] * self.size

    def hash_function(self, key):
        return key % self.size

    def rehash(self, old_hash):
        return (old_hash + 1) % self.size

    def put(self, key, value):
        hash_value = self.hash_function(key)

        if self.keys[hash_value] is None:
            self.keys[hash_value] = key
            self.values[hash_value] = value
        else:
            if self.keys[hash_value] == key:
                self.values[hash_value] = value
            else:
                next_slot = self.rehash(hash_value)
                while self.keys[next_slot] is not None and self.keys[next_slot] != key:
                    next_slot = self.rehash(next_slot)

                if self.keys[next_slot] is None:
                    self.keys[next_slot] = key
                    self.values[next_slot] = value
                else:
                    self.values[next_slot] = value

    def get(self, key):
        start_slot = self.hash_function(key)

        value = None
        stop = False
        found = False
        position = start_slot
        while self.keys[position] is not None and not found and not stop:
            if self.keys[position] == key:
                found = True
                value = self.values[position]
            else:
                position = self.rehash(position)
                if position == start_slot:
                    stop = True

        return value