哈希表链地址法处理冲突

哈希表的链地址法是一种处理冲突的方法。在哈希表中，不同的关键字可能会映射到相同的槽位上，这就会导致冲突。链地址法就是在每个槽位上维护一个链表，将所有映射到该槽位的元素都放在这个链表中。当发生冲突时，新的元素就简单地插入到对应槽位的链表的末尾。

具体来说，对于每个槽位，我们可以用一个指针指向链表的头节点。当需要插入一个新元素时，我们先对关键字进行哈希计算，得到槽位的索引，然后遍历对应的链表，找到最后一个节点，将新节点插入到链表的末尾，最后更新指针即可。

当需要查找一个元素时，我们同样对关键字进行哈希计算，找到对应的槽位，然后遍历链表，依次比较每个节点的关键字，直到找到目标元素或者遍历到链表末尾。如果找到了目标元素，则返回该元素，否则返回空指针，表示元素不存在。

链地址法的优点是实现简单，适用于所有类型的关键字。缺点是当哈希表中存在大量冲突时，链表的长度会变得很长，查找效率会降低，因此需要合理选择哈希函数，以尽可能避免冲突。

相关问题

哈希表链地址法图解C++

哈希表链地址法是一种常见的哈希表实现方式，它通过将哈希冲突的元素存储在同一个链表中来解决冲突问题。下面是一个简单的哈希表链地址法的图解实现：


在这个实现中，哈希表中的每个元素都是一个链表的头节点，当有新元素需要插入时，先计算出它的哈希值，然后将它插入到对应的链表中即可。当需要查找某个元素时，先计算出它的哈希值，然后在对应的链表中查找即可。

哈希表链地址法查找代码

以下是哈希表链地址法查找的Python代码：

class HashEntry:
    def __init__(self, key, value):
        self.key = key
        self.value = value
        self.next = None

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

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

    def insert(self, key, value):
        index = self.hash_func(key)
        if not self.bucket[index]:
            self.bucket[index] = HashEntry(key, value)
        else:
            head = self.bucket[index]
            while head.next:
                head = head.next
            head.next = HashEntry(key, value)

    def search(self, key):
        index = self.hash_func(key)
        head = self.bucket[index]
        while head:
            if head.key == key:
                return head.value
            head = head.next
        return None