ds哈希查找—线性探测再散列

哈希表是一种常见的数据结构，在查找、插入、删除等操作上具有很高的效率。哈希表的实现基于哈希函数，将键映射到桶中，每个桶中存储一个键值对。当哈希函数将多个键映射到同一个桶中时，就会发生冲突。解决哈希冲突的方法有很多种，其中一种是线性探测再散列。

线性探测再散列是一种开放寻址法，即当哈希冲突发生时，通过线性探测的方式，在相邻的位置上寻找空闲的位置，将键值对存储在该位置上。如果线性探测的过程中没有找到空闲的位置，就会进行再散列，即使用另一个哈希函数重新计算键的哈希值，并尝试将键值对存储在新的位置上。

线性探测再散列的优点是实现简单，存储空间利用率高。缺点是容易产生聚集现象，即当哈希表中有多个键映射到同一个桶中时，它们会在相邻的位置上形成一个聚集，导致查找效率降低。

相关问题

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

编程实现哈希表的造表和查找，用除留余数法构造哈希函数，用线性探测再散列或者二次探测再散列解决冲突

以下是使用除留余数法构造哈希函数，并使用线性探测再散列解决冲突的编程实现：

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

def linear_probing(hash_table, key, value):
    index = hash_function(key, len(hash_table))
    while hash_table[index] is not None:
        index = (index + 1) % len(hash_table)
    hash_table[index] = (key, value)

def hash_table_construction(keys, values):
    size = len(keys) * 2
    hash_table = [None] * size
    for i in range(len(keys)):
        linear_probing(hash_table, keys[i], values[i])
    return hash_table

def hash_table_lookup(hash_table, key):
    index = hash_function(key, len(hash_table))
    while hash_table[index] is not None:
        if hash_table[index][0] == key:
            return hash_table[index][1]
        index = (index + 1) % len(hash_table)
    return None

keys = [22, 41, 53, 46, 30, 13, 1, 67]
values = [22, 41, 53, 46, 30, 13, 1, 67]

hash_table = hash_table_construction(keys, values)

# 查找关键字为30的值
result = hash_table_lookup(hash_table, 30)
print(result)  # 输出：30

在上述代码中，`hash_function`函数使用除留余数法将关键字映射到哈希表的索引位置。`linear_probing`函数使用线性探测再散列的方法解决冲突，即如果哈希表中该位置已经被占用，则继续向后查找直到找到一个空位置。`hash_table_construction`函数根据给定的关键字和值构造哈希表。`hash_table_lookup`函数用于在哈希表中查找给定关键字的值。