在本篇文档中,主要讨论了散列表(Hash Table)在不同散列函数下构建的查找效率,这些散列函数包括线性探测法、二次探测、伪随机探测和再哈希法,以及链地址法。以下是每个方法的平均查找长度(Average Search Length, ASL): 1. **线性探测法**:线性探测散列表的平均查找长度取决于冲突的数量。当找到空槽的概率为\( 1 - \alpha \),而冲突导致的探测次数为1时,成功的平均查找长度大约为\( 1 + \frac{1}{2}(1 - \alpha) \),失败时的平均查找长度约为\( 1 - \alpha \)。 2. **二次探测、伪随机探测、再哈希法**:这些方法都是为减少冲突而设计的。它们通常通过计算不同的探测位置来寻找空闲槽。平均查找长度的具体数值没有直接给出,但通常比线性探测法有所改进,因为它们能更好地分散冲突。 3. **链地址法**:在链地址法中,当冲突发生时,新元素会被添加到对应哈希值的链表中。成功的平均查找长度与链表长度有关,一般表示为\( 1 - \alpha \)乘以链表长度的期望值。失败时,每次探测的期望时间减小,导致失败的平均查找长度接近于\( \alpha \)加上\( e^{-\alpha} \)。 此外,文档还提到了抽象数据类型(Abstract Data Type, ADT)的概念及其在数据结构设计中的应用。ADT强调了价值域和一组操作的定义,包括定义、表示和实现三个组成部分。它的核心特点是抽象和信息隐蔽,即设计者隐藏具体实现细节,只提供接口供用户操作。例如,提到整数作为一个ADT,它的数学概念和基本运算构成了一个抽象的数据结构。 最后,文档涉及了顺序存储的线性表及其特点,包括优点如快速访问和基本操作,以及缺点如插入和删除操作复杂、可能导致空间浪费和扩充困难。同时,还提及了C语言中数组下标的使用规则,以及讲课时常用的几种指针操作的演示。 整体来说,本篇文档结合理论与实例,深入探讨了散列表和ADT在实际问题中的应用,重点在于分析不同散列函数对查找效率的影响以及数据结构的设计原则。
- 粉丝: 12
- 资源: 2万+
- 我的内容管理 展开
- 我的资源 快来上传第一个资源
- 我的收益 登录查看自己的收益
- 我的积分 登录查看自己的积分
- 我的C币 登录后查看C币余额
- 我的收藏
- 我的下载
- 下载帮助
最新资源
- 深入理解23种设计模式
- 制作与调试:声控开关电路详解
- 腾讯2008年软件开发笔试题解析
- WebService开发指南:从入门到精通
- 栈数据结构实现的密码设置算法
- 提升逻辑与英语能力:揭秘IBM笔试核心词汇及题型
- SOPC技术探索:理论与实践
- 计算图中节点介数中心性的函数
- 电子元器件详解:电阻、电容、电感与传感器
- MIT经典:统计自然语言处理基础
- CMD命令大全详解与实用指南
- 数据结构复习重点:逻辑结构与存储结构
- ACM算法必读书籍推荐:权威指南与实战解析
- Ubuntu命令行与终端:从Shell到rxvt-unicode
- 深入理解VC_MFC编程:窗口、类、消息处理与绘图
- AT89S52单片机实现的温湿度智能检测与控制系统