数据结构与算法：哈希法解决冲突策略解析

"再哈希法双哈希函数法-2012C语言程序设计辅导" 在计算机科学中，特别是数据结构和算法领域，哈希表是一种高效的数据组织方式，用于快速查找、插入和删除数据。哈希表通过使用哈希函数将数据的关键字映射到数组的索引位置。然而，由于哈希函数并非完美，可能导致不同关键字映射到相同的索引，从而产生冲突。标题提到的"再哈希法"或"双哈希函数法"就是解决哈希冲突的一种策略。 再哈希法是利用多个不同的哈希函数来减少冲突的概率。在描述中提到，如果第一个哈希函数H1(key)导致冲突，那么可以使用第二个哈希函数H2(key)，甚至是更多的哈希函数H3, H4, ...，直到找到一个未被占用的数组位置。这里的Hi=RHi(key)，其中RHi表示不同的哈希函数。这种方法的优点在于，由于使用了多个哈希函数，它能够更均匀地分布数据，避免了数据在哈希表中的聚集现象，从而提高查询效率。然而，其缺点也很明显，那就是需要额外的计算时间来计算额外的哈希函数，这可能会降低整体操作的速度。 另外，描述中还提到了“建立一个公共溢出区”的方法。这是一种处理哈希冲突的另一种策略，它在原有的哈希表之外，设置了一个溢出向量表。当关键字在基本哈希表中发生冲突时，所有的冲突记录都会被放入这个溢出表中。这种方法的好处是可以确保每个关键字都有地方存储，但可能使得查找过程变得复杂，因为可能需要检查基本表和溢出表两个地方，增加了时间和空间的开销。 在C语言程序设计中，实现这些哈希表和冲突解决策略需要深入理解数据结构，尤其是动态数组、链表和指针操作。通常，程序员会根据具体的应用场景和性能需求来选择适合的冲突解决策略。 在考试中，如描述所提及，数据结构与算法这部分内容通常包括选择题、填空题、应用题和算法设计题。考生需要熟悉各种数据结构（如数组、链表、树、图等）的逻辑结构和存储表示，理解数据结构与算法之间的关系，以及如何分析算法的时间和空间复杂度。此外，还需掌握如何利用这些数据结构进行问题求解，设计出高效的算法。 参考书籍《数据结构与算法》和《数据结构（C语言版）》提供了深入学习这些概念和技巧的资源，可以帮助考生更好地准备考试。对于“数据结构”的概念，它是一个数据元素的集合，元素之间存在着某种特定的关系。数据元素又由数据项组成，数据项是具有独立含义的最小标识单位。逻辑结构描述了数据元素之间的关系，而存储结构则是如何在计算机内存中实际表示这些关系。考试内容涵盖了逻辑结构的分类，如集合、线性、树形和图结构，以及如何用图形表示这些结构。