哈希表与散列查找：拉链法解决冲突

"7.4_1_散列查找(上)1" 散列查找是一种高效的数据检索技术，它基于一种特殊的数据结构——散列表（HashTable）。散列表的核心特点是通过散列函数（Hash Function）将数据元素的关键字（Key）直接转化为存储地址（Addr），实现快速访问。这种直接关联使得数据的查找、插入和删除操作能够在平均情况下达到常数时间复杂度，极大地提高了效率。 在散列查找中，散列函数H(key)起到关键作用。例如，给定一个关键字集合{19, 14, 23, 1, 68, 20, 84, 27, 55, 11, 10, 79}，可以选取一个简单的散列函数如H(key) = key % 13。这个函数将关键字取模13，得到的余数值作为其在散列表中的存储位置。这样，19%13=6，14%13=1，以此类推。 然而，由于关键字集合和散列空间的关系可能不是一对一的，有时不同的关键字可能会映射到相同的存储位置，这种情况称为“同义词”。例如，1%13=1，27%13=1，11%13=1，它们都被映射到了位置1。当出现这种情况时，就需要处理冲突。 处理冲突的方法有很多种，其中一种常见的是拉链法（Chain Addressing）。在拉链法中，每个散列位置对应一个链表，所有映射到同一位置的关键字都将被存储在这个链表中。如上所述的例子中，关键字27、1和11都被映射到位置1，所以它们会被放入同一个链表中。同样，68、20和84被映射到位置3，它们也会形成一个链表。 在进行查找时，我们首先通过散列函数找到目标关键字的存储位置，然后沿着该位置的链表进行线性查找。例如，要查找关键字27，我们先计算H(27) = 1，然后在位置1的链表中查找，由于链表长度为3，所以查找27的长度是3。 散列查找通过散列函数简化了数据元素与存储位置的关联，而拉链法作为一种冲突解决策略，允许在相同散列值的情况下有效地存储和查找数据。尽管散列查找通常能提供快速的访问速度，但实际性能还取决于散列函数的质量，以及冲突处理策略的有效性。好的散列函数应尽量减少冲突，以提高查找效率。