用C++写一个散列表查找

时间: 2023-03-24 10:03:23 浏览: 61
好的,我可以回答这个问题。散列表是一种常用的数据结构,可以快速地查找和插入数据。下面是一个用 C 语言实现的散列表查找的示例代码: ```c #include <stdio.h> #include <stdlib.h> #include <string.h> #define TABLE_SIZE 100 typedef struct { char* key; char* value; } Entry; typedef struct { Entry* entries[TABLE_SIZE]; } HashTable; unsigned int hash(const char* key) { unsigned int hash = ; for (int i = ; i < strlen(key); i++) { hash = hash * 31 + key[i]; } return hash % TABLE_SIZE; } void insert(HashTable* table, const char* key, const char* value) { unsigned int index = hash(key); Entry* entry = malloc(sizeof(Entry)); entry->key = strdup(key); entry->value = strdup(value); table->entries[index] = entry; } char* lookup(HashTable* table, const char* key) { unsigned int index = hash(key); if (table->entries[index] != NULL && strcmp(table->entries[index]->key, key) == ) { return table->entries[index]->value; } else { return NULL; } } int main() { HashTable table; insert(&table, "apple", "a fruit"); insert(&table, "banana", "another fruit"); insert(&table, "carrot", "a vegetable"); char* value = lookup(&table, "apple"); if (value != NULL) { printf("The value of 'apple' is '%s'\n", value); } else { printf("Key not found\n"); } value = lookup(&table, "orange"); if (value != NULL) { printf("The value of 'orange' is '%s'\n", value); } else { printf("Key not found\n"); } return ; } ``` 这个散列表使用了字符串作为键和值,使用了简单的哈希函数来计算键的哈希值,并使用链表解决哈希冲突。你可以根据需要修改哈希函数和解决哈希冲突的方法。

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好的,我可以为您介绍一下如何使用 C++ 实现电话号码查询系统的散列表。 散列表是一种用于快速查询数据的数据结构,它将数据存储在数组中,并使用哈希函数将数据映射到数组中的索引位置。在电话号码查询系统中,我们可以将每个电话号码作为键,将联系人信息存储为值,然后使用散列表来快速查找联系人信息。 以下是一个简单的 C++ 代码示例,用于实现基于散列表的电话号码查询系统: cpp #include <iostream> #include <string> #include <unordered_map> using namespace std; int main() { // 创建一个散列表,用于存储电话号码和联系人信息 unordered_map<string, string> phoneBook; // 添加一些联系人信息 phoneBook["111-222-3333"] = "Alice"; phoneBook["222-333-4444"] = "Bob"; phoneBook["333-444-5555"] = "Charlie"; // 从用户输入中查找联系人信息 string phoneNumber; cout << "Enter a phone number (xxx-xxx-xxxx): "; cin >> phoneNumber; // 查找电话号码对应的联系人信息 auto it = phoneBook.find(phoneNumber); if (it != phoneBook.end()) { cout << "Contact name: " << it->second << endl; } else { cout << "Contact not found." << endl; } return 0; } 在上面的代码中,我们首先创建了一个 unordered_map 对象,用于存储电话号码和联系人信息。然后,我们向电话簿中添加了一些联系人信息。 在查询联系人信息时,我们首先从用户输入中获取电话号码,然后使用散列表的 find() 函数来查找电话号码对应的联系人信息。如果找到了联系人信息,我们就输出联系人的姓名;否则,我们输出“联系人未找到”的提示信息。 希望这个简单的代码示例可以对您有所帮助。如果您有任何问题,请随时问我。
抱歉,我无法提供实际的编程功能,但我可以给您提供一个基本的哈希表实现示例,如下所示: c #include <stdio.h> #include <stdlib.h> #include <string.h> #define TABLE_SIZE 100 struct node { char *key; char *value; struct node *next; }; struct hash_table { struct node *list[TABLE_SIZE]; }; int hash_function(char *key) { int hash_value = 0; for (int i = 0; i < strlen(key); i++) { hash_value += key[i]; } return hash_value % TABLE_SIZE; } struct node *create_node(char *key, char *value) { struct node *new_node = (struct node *) malloc(sizeof(struct node)); new_node->key = (char *) malloc(strlen(key) + 1); new_node->value = (char *) malloc(strlen(value) + 1); strcpy(new_node->key, key); strcpy(new_node->value, value); new_node->next = NULL; return new_node; } void insert(struct hash_table *ht, char *key, char *value) { int index = hash_function(key); struct node *new_node = create_node(key, value); new_node->next = ht->list[index]; ht->list[index] = new_node; } char *search(struct hash_table *ht, char *key) { int index = hash_function(key); struct node *current_node = ht->list[index]; while (current_node != NULL) { if (strcmp(current_node->key, key) == 0) { return current_node->value; } current_node = current_node->next; } return NULL; } void delete(struct hash_table *ht, char *key) { int index = hash_function(key); struct node *current_node = ht->list[index]; struct node *previous_node = NULL; while (current_node != NULL) { if (strcmp(current_node->key, key) == 0) { if (previous_node == NULL) { ht->list[index] = current_node->next; } else { previous_node->next = current_node->next; } free(current_node->key); free(current_node->value); free(current_node); return; } previous_node = current_node; current_node = current_node->next; } } int main() { struct hash_table ht; for (int i = 0; i < TABLE_SIZE; i++) { ht.list[i] = NULL; } insert(&ht, "apple", "a sweet fruit"); insert(&ht, "banana", "a yellow fruit"); insert(&ht, "cherry", "a small red fruit"); char *value = search(&ht, "apple"); if (value == NULL) { printf("Key not found\n"); } else { printf("Value: %s\n", value); } delete(&ht, "apple"); value = search(&ht, "apple"); if (value == NULL) { printf("Key not found\n"); } else { printf("Value: %s\n", value); } return 0; } 这个示例实现了一个简单的哈希表,使用了一个基本的哈希函数,一个链式散列表,以及插入,查找和删除元
以下是一个手写的HashMap的C++代码示例: cpp #include <iostream> #include <vector> using namespace std; class HashMap { private: vector> buckets; int size; public: HashMap() { size = 10000; buckets.resize(size); } void insert(int key, int value) { int index = key % size; buckets[index = make_pair(key, value); } int find(int key) { int index = key % size; if (buckets[index].first == key) { return buckets[index].second; } return 0; } }; int main() { HashMap map; map.insert(1, 1); map.insert(2, 2); map.insert(3, 3); map.insert(4, 4); cout << map.find(1) << endl; cout << map.find(2) << endl; cout << map.find(3) << endl; cout << map.find(4) << endl; return 0; } 这个HashMap类使用除留余数法来处理冲突。它具有插入和查找功能。在插入时,将关键字和值存储在散列表的对应位置。在查找时,根据关键字找到对应的位置,并返回对应的值。如果没有找到对应的关键字,则返回0。123 #### 引用[.reference_title] - *1* [手写HashMap](https://blog.csdn.net/weixin_45750972/article/details/121058487)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"] - *2* *3* [C++ 手写简单哈希散列表](https://blog.csdn.net/weixin_44178960/article/details/125766207)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"] [ .reference_list ]
### 回答1: 好的,下面是使用C语言制作搜索关键字功能的基本步骤: 1. 定义一个字符串数组来存储要搜索的文本,例如: char text[] = "这是一段要搜索的文本"; 2. 定义一个字符串来存储要查找的关键字,例如: char keyword[] = "搜索"; 3. 使用标准库函数 strstr() 在文本中查找关键字,如果找到了,就返回指向该位置的指针,如果没有找到,就返回 NULL,例如: char *ptr = strstr(text, keyword); 4. 判断返回的指针是否为 NULL,如果不是,就说明找到了关键字,可以输出一些提示信息或者进行其他处理,例如: if (ptr != NULL) { printf("找到了关键字!\n"); // 进行其他处理 } else { printf("没有找到关键字。\n"); } 以上就是使用C语言制作搜索关键字功能的基本步骤。需要注意的是,如果要对中文文本进行搜索,需要使用宽字符集(wchar_t)和相关函数,例如 wcsstr()。 ### 回答2: 要使用C语言制作一个搜索关键字的功能,可以按照以下步骤进行: 1. 首先,需要定义一个字符串数组,用于存储新建的关键字列表。可以根据实际需要设定数组大小。 2. 接下来,需要实现一个函数用于添加关键字到列表中。该函数可以接受用户输入的关键字,并将其添加到数组中。具体可以使用strcpy()函数将关键字拷贝到合适位置。 3. 然后,可以实现一个函数用于搜索关键字。该函数可以接受用户输入的搜索关键字,并与列表中的关键字进行比较。可以使用strcmp()函数进行比较。 4. 在搜索函数中,可以遍历关键字列表,逐一比较用户输入的关键字和列表中的关键字。如果找到匹配的关键字,可以输出相应的信息表示搜索成功。 5. 最后,可以编写一个主函数,用于调用添加关键字和搜索关键字的函数,并提供用户界面进行交互。用户可以选择添加关键字、搜索关键字或退出程序。 需要注意的是,为了提高搜索效率,可以考虑使用更高效的数据结构,比如散列表或二叉搜索树来存储关键字列表。这样可以在搜索过程中减少比较的次数。 以上就是使用C语言制作搜索关键字功能的基本步骤。可以根据实际需要进行适当的调整和扩展。 ### 回答3: 使用C语言可以实现一个简单的搜索关键字的功能。可以将搜索的关键字与预先定义好的关键字进行匹配,如果匹配成功,则输出对应的结果。 首先,需要定义一个字符串数组来存储关键字,可以使用二维字符数组来表示,例如: char keywords[5][20] = {"关键字1", "关键字2", "关键字3", "关键字4", "关键字5"}; 然后,需要提示用户输入要搜索的关键字,并使用fgets函数获取用户输入的关键字,例如: char searchKeyword[20]; printf("请输入要搜索的关键字:"); fgets(searchKeyword, sizeof(searchKeyword), stdin); 接下来,使用循环遍历关键字数组,逐个与用户输入的关键字进行比较,可以使用strcmp函数进行字符串比较,例如: int found = 0; // 标记是否找到匹配的关键字 for (int i = 0; i < 5; i++) { if (strcmp(searchKeyword, keywords[i]) == 0) { // 匹配成功 printf("找到匹配的关键字:%s\n", keywords[i]); found = 1; break; } } 最后,根据找到与否的标记,输出对应的结果,例如: if (found == 0) { printf("未找到匹配的关键字。\n"); } 完整的代码如下所示: #include <stdio.h> #include <string.h> int main() { char keywords[5][20] = {"关键字1", "关键字2", "关键字3", "关键字4", "关键字5"}; char searchKeyword[20]; printf("请输入要搜索的关键字:"); fgets(searchKeyword, sizeof(searchKeyword), stdin); int found = 0; // 标记是否找到匹配的关键字 for (int i = 0; i < 5; i++) { if (strcmp(searchKeyword, keywords[i]) == 0) { // 匹配成功 printf("找到匹配的关键字:%s\n", keywords[i]); found = 1; break; } } if (found == 0) { printf("未找到匹配的关键字。\n"); } return 0; } 可以根据实际需求修改关键字数组的大小和内容,并添加其他的逻辑判断,实现更复杂的搜索功能。
以下是一个基于链表法解决散列冲突的简单示例,使用了除留余数法作为散列函数。我们假设QQ账户的用户名为字符串类型,密码为整数类型。 c++ #include <iostream> #include <string> using namespace std; const int TABLE_SIZE = 100; class HashNode { public: string key; int value; HashNode* next; HashNode(string key, int value): key(key), value(value), next(NULL) {} }; class HashMap { private: HashNode** table; public: HashMap() { table = new HashNode*[TABLE_SIZE](); } ~HashMap() { for (int i = 0; i < TABLE_SIZE; ++i) { HashNode* entry = table[i]; while (entry != NULL) { HashNode* prev = entry; entry = entry->next; delete prev; } table[i] = NULL; } delete [] table; } int hashFunc(string key) { int hash = 0; for (int i = 0; i < key.length(); ++i) { hash = (hash * 31 + key[i]) % TABLE_SIZE; } return hash; } void insert(string key, int value) { int hash = hashFunc(key); HashNode* prev = NULL; HashNode* entry = table[hash]; while (entry != NULL) { prev = entry; entry = entry->next; } if (entry == NULL) { entry = new HashNode(key, value); if (prev == NULL) { table[hash] = entry; } else { prev->next = entry; } } else { entry->value = value; } } int get(string key) { int hash = hashFunc(key); HashNode* entry = table[hash]; while (entry != NULL) { if (entry->key == key) { return entry->value; } entry = entry->next; } return -1; } }; int main() { HashMap map; string username, password; int op; while (true) { cout << "1. Register\n2. Login\n3. Exit\n"; cin >> op; if (op == 1) { cout << "Enter username: "; cin >> username; cout << "Enter password: "; cin >> password; if (map.get(username) == -1) { map.insert(username, stoi(password)); cout << "Registration success!\n"; } else { cout << "Username already exists!\n"; } } else if (op == 2) { cout << "Enter username: "; cin >> username; cout << "Enter password: "; cin >> password; if (map.get(username) == stoi(password)) { cout << "Login success!\n"; } else { cout << "Invalid username or password!\n"; } } else if (op == 3) { break; } else { cout << "Invalid operation!\n"; } } return 0; } 在上述示例中,我们使用 HashMap 类来实现散列表。在这个类中,我们使用了链表法来解决散列冲突。每个节点由一个键值对和指向下一个节点的指针组成。我们使用除留余数法作为散列函数,将字符串键值映射到整数索引上。对于每个操作,我们首先读取用户输入,然后使用散列表进行账户信息的查找和插入。
以下是一个简单的散列表的实现,包括哈希函数和拉链法解决冲突。这里我们使用了C++11的unordered_map来实现散列表,代码如下: c++ #include <iostream> #include <string> #include <unordered_map> using namespace std; // 定义哈希函数 int HashFunc(string key) { int hash = 0; for (char c : key) { hash = (hash * 31 + c) % 100; } return hash; } // 定义用户结构体 struct User { string username; string password; }; int main() { // 创建散列表 unordered_map<int, User> users; // 注册用户 User user1 = { "Alice", "123456" }; int hash1 = HashFunc(user1.username); users[hash1] = user1; User user2 = { "Bob", "654321" }; int hash2 = HashFunc(user2.username); users[hash2] = user2; // 登录用户 string username, password; cout << "请输入用户名:"; cin >> username; cout << "请输入密码:"; cin >> password; int hash = HashFunc(username); if (users.count(hash) == 0) { cout << "该用户不存在!" << endl; } else { User user = users[hash]; if (user.password == password) { cout << "登录成功!" << endl; } else { cout << "密码错误!" << endl; } } return 0; } 在这个例子中,我们使用了一个简单的哈希函数,将用户名转换成一个整数值。然后,我们使用unordered_map来创建散列表,并将用户的信息存储在其中。在登录时,我们使用相同的哈希函数来查找用户,并检查输入的密码是否正确。 这只是一个简单的例子,实际应用中可能需要更复杂的哈希函数和冲突处理方法。但是,这个例子可以帮助你了解散列表的基本思想和实现方法。
C++语言中的二次探测散列法是一种常见的散列表实现方法,用于解决哈希冲突问题。其基本思想是,当哈希函数计算出的位置已经被占用时,按照一定的规则在散列表中查找下一个空闲位置,直到找到为止。 具体实现过程如下: 1. 对于给定的关键字,通过哈希函数计算出它在散列表中的位置。 2. 如果该位置已经被占用,则按照二次探测法的规则,在散列表中查找下一个空闲位置。具体规则为,从当前位置开始,依次查找 $(1^2, 2^2, 3^2, \ldots)$ 个位置,直到找到一个空闲位置为止。 3. 如果散列表已经满了,则无法插入新的关键字。 4. 在查找时,如果找到了与待查找关键字相等的关键字,则说明该关键字已经存在于散列表中。 下面是二次探测散列法的C++代码实现: cpp const int MAX_SIZE = 10007; // 哈希表中的每个元素结构体 struct HashNode { int key; // 关键字 int value; // 值 }; // 哈希表类 class HashTable { public: HashTable(); ~HashTable(); void Insert(int key, int value); void Remove(int key); int Find(int key); private: HashNode* data; // 哈希表数据 int size; // 哈希表大小 int count; // 哈希表中元素个数 int HashFunc(int key); // 哈希函数 int GetNextPos(int pos, int i); // 获取下一个空闲位置 }; HashTable::HashTable() { size = MAX_SIZE; count = 0; data = new HashNode[size]; } HashTable::~HashTable() { delete[] data; } void HashTable::Insert(int key, int value) { int pos = HashFunc(key); int i = 0; while (data[pos].key != -1 && i < size) { pos = GetNextPos(pos, i); i++; } if (i >= size) { cout << "HashTable is full." << endl; return; } data[pos].key = key; data[pos].value = value; count++; } void HashTable::Remove(int key) { int pos = HashFunc(key); int i = 0; while (data[pos].key != key && i < size) { pos = GetNextPos(pos, i); i++; } if (i >= size) { cout << "Key not found." << endl; return; } data[pos].key = -1; data[pos].value = -1; count--; } int HashTable::Find(int key) { int pos = HashFunc(key); int i = 0; while (data[pos].key != key && i < size) { pos = GetNextPos(pos, i); i++; } if (i >= size) { cout << "Key not found." << endl; return -1; } return data[pos].value; } int HashTable::HashFunc(int key) { return key % size; } int HashTable::GetNextPos(int pos, int i) { return (pos + i * i) % size; } 在上面的代码中,HashTable 类封装了二次探测散列法的实现细节,提供了插入、删除和查找操作。其中,data 数组存储了哈希表中的元素,size 表示哈希表的大小,count 表示哈希表中元素的个数。HashFunc 函数实现了哈希函数,GetNextPos 函数实现了获取下一个空闲位置的规则。在插入、删除和查找操作中,都需要通过哈希函数计算出待操作关键字在哈希表中的位置,然后按照二次探测法的规则查找下一个空闲位置或者待操作关键字所在的位置。
好的,让我来回答你的问题。针对你的问题,我会给出以下的回答: 首先,我们可以使用取余法作为哈希函数,即将关键字除以表长取余数作为存储位置。具体来说,哈希函数可以表示为:h(key) = key % 15。 其次,对于冲突的解决方法,我们可以采用开放定址法中的线性探测法,即当发生冲突时,在散列表中顺序查找下一个空闲位置进行存储。 具体实现上,我们可以定义一个长度为15的整型数组作为散列表,并在其中存储关键字。对于插入操作,我们首先使用哈希函数计算出关键字的存储位置,如果该位置已被占用,则使用线性探测法查找下一个空闲位置进行存储。对于查找操作,我们同样使用哈希函数计算出关键字的存储位置,并在散列表中查找该位置是否存储了对应的关键字,如果没有则继续向下查找直到找到对应的关键字或者查找到空闲位置。 以下是使用C++实现的代码示例: cpp #include <iostream> using namespace std; // 哈希函数 int hashFunc(int key) { return key % 15; } // 线性探测法解决冲突 int linearProbe(int hashTable[], int key) { int pos = hashFunc(key); // 计算初始位置 while (hashTable[pos] != -1 && hashTable[pos] != key) { pos = (pos + 1) % 15; // 查找下一个位置 } return pos; } // 插入关键字 void insert(int hashTable[], int key) { int pos = linearProbe(hashTable, key); if (hashTable[pos] == -1) { hashTable[pos] = key; } } // 查找关键字 bool search(int hashTable[], int key) { int pos = linearProbe(hashTable, key); return (hashTable[pos] == key); } int main() { int hashTable[15]; // 初始化哈希表 for (int i = 0; i < 15; i++) { hashTable[i] = -1; } // 插入关键字 insert(hashTable, 105); insert(hashTable, 97); insert(hashTable, 28); insert(hashTable, 52); insert(hashTable, 37); insert(hashTable, 22); insert(hashTable, 16); insert(hashTable, 90); insert(hashTable, 45); insert(hashTable, 79); insert(hashTable, 59); insert(hashTable, 76); // 查找关键字 cout << search(hashTable, 52) << endl; cout << search(hashTable, 100) << endl; return 0; } 在这个程序中,我们首先定义了一个长度为15的哈希表,并初始化所有元素为-1。然后,我们按照顺序插入了一组关键字,并分别查找了其中的某个关键字以及一个不存在的关键字。运行程序后,输出结果为: 1 0 其中,1表示查找成功,0表示查找失败。
### 回答1: 下面是一个简单的C++实现cuckoo hash的代码,其中包含了插入、查找和删除操作: c++ #include <iostream> #include <vector> using namespace std; const int MAXN = 100007; const int hash_num = 2; // 哈希函数个数 const int max_loop = 500; // 最大循环次数 int n, m; vector<int> h[hash_num][MAXN]; // 存储哈希表 // 哈希函数1 int hash1(int x) { return x % MAXN; } // 哈希函数2 int hash2(int x) { return (x / MAXN) % MAXN; } // 插入元素 void insert(int x) { int key1 = hash1(x), key2 = hash2(x); for (int i = 0; i < max_loop; i++) { if (h[0][key1].empty()) { // 如果第一个哈希表该位置为空,插入元素 h[0][key1].push_back(x); return; } else if (h[0][key1][0] == x) // 如果元素已经存在,返回 return; else { int t = h[0][key1][0]; // 保存当前位置的元素 h[0][key1][0] = x; // 将元素插入哈希表 x = t; // 把原来的元素放到第二个哈希表中 key1 = hash2(t); // 更新哈希表位置 } if (h[1][key2].empty()) { // 同上,只不过这里是第二个哈希表 h[1][key2].push_back(x); return; } else if (h[1][key2][0] == x) return; else { int t = h[1][key2][0]; h[1][key2][0] = x; x = t; key2 = hash1(t); } } cout << "Insert Failed!" << endl; // 插入失败 } // 查找元素 bool find(int x) { int key1 = hash1(x), key2 = hash2(x); for (int i = 0; i < max_loop; i++) { if (h[0][key1].empty()) return false; else if (h[0][key1][0] == x) return true; else { key1 = hash2(h[0][key1][0]); } if (h[1][key2].empty()) return false; else if (h[1][key2][0] == x) return true; else { key2 = hash1(h[1][key2][0]); } } return false; } // 删除元素 bool remove(int x) { int key1 = hash1(x), key2 = hash2(x); for (int i = 0; i < max_loop; i++) { if (h[0][key1].empty()) return false; else if (h[0][key1][0] == x) { h[0][key1].pop_back(); return true; } else { key1 = hash2(h[0][key1][0]); } if (h[1][key2].empty()) return false; else if (h[1][key2][0] == x) { h[1][key2].pop_back(); return true; } else { key2 = hash1(h[1][key2][0]); } } return false; } int main() { cin >> n >> m; int op, x; for (int i = 1; i <= n; i++) { cin >> x; insert(x); } for (int i = 1; i <= m; i++) { cin >> op >> x; if (op == 1) cout << (find(x) ? "Yes" : "No") << endl; else cout << (remove(x) ? "Success" : "Failed") << endl; } return 0; } 其中,哈希函数的实现可以根据不同的应用场景进行调整。 ### 回答2: Cuckoo hash是一种哈希表的实现方式,它使用两个哈希函数和两个哈希表。下面是一个简单的Cuckoo hash代码示例。 python class CuckooHash: def __init__(self, size): self.size = size self.table1 = [None] * size self.table2 = [None] * size def hash_function1(self, key): return key % self.size def hash_function2(self, key): # 使用另一个哈希函数进行散列 return (key // self.size) % self.size def insert(self, key): index1 = self.hash_function1(key) index2 = self.hash_function2(key) if self.table1[index1] is None: self.table1[index1] = key elif self.table2[index2] is None: self.table2[index2] = key else: # 需要重新哈希并重新插入 evicted_key = self.table1[index1] self.table1[index1] = key self.insert(evicted_key) def search(self, key): index1 = self.hash_function1(key) index2 = self.hash_function2(key) if self.table1[index1] == key: return index1 elif self.table2[index2] == key: return index2 else: return -1 def remove(self, key): index = self.search(key) if index != -1: if self.table1[index] == key: self.table1[index] = None else: self.table2[index] = None 上述代码使用两个哈希表来存储数据,并通过两个哈希函数分别计算键的索引。在插入操作中,如果指定索引为空,则直接插入键。如果两个索引都已被占用,则需要从其中一个位置中踢出一个键,并使用另一个哈希函数将其重新插入。搜索操作会通过两个索引分别检查两个哈希表的位置。移除操作则是简单地将指定索引位置的键置为空。这样,Cuckoo hash能够更高效地解决哈希冲突问题。 ### 回答3: Cuckoo Hash是一种散列算法,用于解决散列表中的冲突问题。它的实现原理是使用两个散列函数以及两个散列表数组,分别表示两个哈希表。 首先,我们需要选择两个散列函数,这两个函数能够将输入的关键字映射到两个不同的散列表中。接下来,我们需要创建两个散列表数组,每个数组的大小都是固定的,可以根据实际应用进行选择。 在插入过程中,我们首先使用第一个散列函数将关键字映射到第一个散列表中,并将该关键字插入到对应的位置。如果该位置已经被占用,则我们需要将已存在的关键字重新映射到第二个散列表中,同时将新的关键字插入到第一个散列表中。这一过程可能会导致原本在第二个散列表中的关键字被挤出,并且需要将其重新插入到第一个散列表中。 类似地,我们使用第二个散列函数将挤出的关键字映射到第一个散列表中,并将其插入到对应的位置。如果该位置已经被占用,则需要将已存在的关键字重新映射到第二个散列表中,同时将新的关键字插入到第一个散列表中。这个过程会一直持续下去,直到找到一个未被占用的位置或者达到了最大插入次数的限制。 在查找过程中,我们使用两个散列函数分别在两个散列表中查找关键字。如果在其中一个散列表中找到了关键字,则表示该关键字存在。否则,我们可以认为该关键字不存在。 总的来说,Cuckoo Hash通过使用两个散列函数以及两个散列表数组,能够提供较低的查找时间复杂度,并且能够有效解决散列表中的冲突问题。它在一些特定的应用场景中能够提供更好的性能表现。
哈希表(Hash Table),也称为散列表,是一种基于键值对的数据结构。它通过使用哈希函数将键映射到数组的特定位置来实现快速的插入、删除和查找操作。 哈希表由一个数组和一个哈希函数组成。数组的长度通常是固定的,根据实际需求预先分配。哈希函数将键转换为数组索引,使得每个键值对都可以在数组中找到对应的位置,这个位置被称为哈希桶(Hash Bucket)或槽(Slot)。 在哈希表中,元素的插入和查找过程如下: 1. 当需要插入一个键值对时,首先通过哈希函数计算出键的哈希码。哈希码是一个整数值,用于确定键在数组中的位置。 2. 根据哈希码找到数组中对应的位置。如果该位置没有被占用,则直接将键值对存储在该位置;如果该位置已经被占用,则发生了哈希冲突。 3. 处理哈希冲突。常见的处理方法有两种:开放地址法和链表法。 - 开放地址法:当发生哈希冲突时,通过一定的探测方式(如线性探测、二次探测等)去寻找下一个可用的位置来存储键值对。 - 链表法:在同一个哈希桶中,使用链表或者红黑树将具有相同哈希码的键值对连接起来。新的键值对可以插入链表的尾部或者红黑树中。 4. 在查找时,通过哈希函数计算出键的哈希码,然后根据哈希码定位到数组中的位置。如果该位置没有存储键值对,表示键不存在;如果该位置存储了键值对,则可以通过比较键的值来确定是否找到了目标元素。 哈希表的优点是具有快速的插入、删除和查找操作,平均情况下可以达到常数时间复杂度。然而,它也存在一些缺点: - 哈希冲突:不同的键可能会映射到相同的位置,需要通过哈希冲突的处理方法来解决。 - 空间占用:为了避免过多的哈希冲突,需要预先分配较大的数组空间,导致一定的空间浪费。 - 哈希函数选择:好的哈希函数能够均匀地分布键值对,减少哈希冲突的发生。 在实际应用中,哈希表常被用于需要高效查找的场景,如缓存、索引等。常见的哈希表实现包括Java中的HashMap、HashSet,C++中的unordered_map、unordered_set等。
单词检查是指对一段文本中出现的单词进行检查,以确定它们是否在一个指定的单词列表中出现过。这个问题可以使用二叉排序树来解决。 二叉排序树是一种有序的二叉树,它满足以下条件: - 对于二叉树中的每个节点,其左子树中的所有节点的值都小于该节点的值,而右子树中的所有节点的值都大于该节点的值。 - 每个节点都没有重复的值。 我们可以将单词列表中的单词插入到二叉排序树中,并对文本中出现的每个单词进行查找。如果单词存在于二叉排序树中,则说明它出现在单词列表中,否则它不在单词列表中。 下面是一个简单的实现: c++ #include <iostream> #include <string> using namespace std; // 二叉排序树节点 struct Node { string word; Node* left; Node* right; Node(const string& w) : word(w), left(nullptr), right(nullptr) {} }; // 插入单词到二叉排序树中 Node* insert(Node* root, const string& word) { if (root == nullptr) { return new Node(word); } if (word < root->word) { root->left = insert(root->left, word); } else if (word > root->word) { root->right = insert(root->right, word); } return root; } // 在二叉排序树中查找单词 bool search(Node* root, const string& word) { if (root == nullptr) { return false; } if (word == root->word) { return true; } else if (word < root->word) { return search(root->left, word); } else { return search(root->right, word); } } int main() { // 构建单词列表 string words[] = {"apple", "banana", "cherry", "date", "elderberry"}; Node* root = nullptr; for (const auto& word : words) { root = insert(root, word); } // 在文本中查找单词 string text = "The apple is a fruit. The banana is also a fruit. The cherry is a kind of berry. The date is a sweet fruit. The elderberry is used to make jam."; string word; for (int i = 0; i < text.size(); i++) { if (isalpha(text[i])) { word += tolower(text[i]); } else { if (!word.empty()) { if (search(root, word)) { cout << word << " is in the word list." << endl; } else { cout << word << " is not in the word list." << endl; } word.clear(); } } } return 0; } 在上面的代码中,我们首先构建了一个单词列表,并将它们插入到二叉排序树中。然后,我们对文本中的每个单词进行查找,如果单词在单词列表中,则输出它在列表中,否则输出它不在列表中。 需要注意的是,在实际应用中,我们可能需要使用更高效的数据结构来存储单词列表,例如散列表。
### 回答1: unordered_map的头文件是<unordered_map>,它定义在头文件<unordered_map>中,提供了基于散列表的映射容器。它以哈希函数为基础,允许快速访问元素,但是缺点是比较耗费内存。 ### 回答2: unordered_map是C++ STL库中的一个容器,用于存储键-值对的无序集合。它基于哈希表实现,具有快速的插入、查找和删除操作。 要使用unordered_map,需要包含<unordered_map>头文件。该头文件定义了unordered_map类和相关的函数及类型。 unordered_map头文件还包含了<functional>头文件,其中定义了用于哈希函数对象的模板类hash和equal_to。这些函数对象是为了将键类型转换为哈希值,并进行键的比较。unordered_map使用内置的哈希函数对象和相等比较函数对象,但也可以自定义这些函数对象。 此外,unordered_map头文件还包含了<utility>头文件,其中定义了模板类pair。pair类用于创建键-值对,并用作unordered_map容器中的元素类型。pair类包含两个公有的成员变量,first和second,分别用于存储键和值。 在使用unordered_map之前,我们需要确保编译器支持C++11标准或更高版本,因为unordered_map是在C++11中引入的。如果使用旧版本的编译器,可能需要根据编译器的要求包含其他头文件,比如<tr1/unordered_map>。 综上所述,为了使用unordered_map,需要包含<unordered_map>以及可能的<functional>和<utility>头文件。 ### 回答3: unordered_map是C++的标准库中的一个容器类,用于实现哈希表。头文件<unordered_map>中包含了unordered_map类的定义和相关操作的函数和模板。 <unordered_map>头文件定义了unordered_map类和其相关的容器类,如unordered_multimap和unordered_map的键的哈希函数对象(hash<>)和键的相等性比较函数对象(equal_to<>)。 在<unordered_map>头文件中,unordered_map类被定义为模板类,具有以下成员函数: - 构造函数:可以创建一个空的unordered_map对象,也可以从其他unordered_map对象或者其他容器对象中复制构造一个unordered_map对象。 - 插入和删除元素的函数:包括insert、emplace、erase和clear等,用于在unordered_map中插入、移除元素。 - 查找和访问元素的函数:包括find、count和operator[]等,用于在unordered_map中查找、统计元素或者通过键访问元素。 - 迭代器相关函数:包括begin、end、rbegin、rend等,用于遍历和访问unordered_map中的元素。 - 大小和容量相关函数:包括size、empty、max_size等,用于获取unordered_map的大小和容量。 - 哈希策略函数:包括hash_function和key_eq等,用于设置和获取键的哈希函数和相等性比较函数。 需要注意的是,<unordered_map>头文件中定义的unordered_map类和相关函数位于std命名空间中,因此在使用时需要使用"std::"前缀或者使用using声明来引入命名空间,如using std::unordered_map;。 总之,<unordered_map>头文件提供了unordered_map类的定义和相关操作的函数和模板,可以用于实现哈希表和进行相关的数据操作。

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