数据结构：哈希搜索深度解析

“27_searching_03.pdf是关于数据结构的英文教学课件，主要探讨了搜索技术，特别是哈希（Hashing）相关的概念，包括哈希函数和冲突解决策略，如开放寻址法（Openhashing）和闭合寻址法（Closedhashing）。” 在数据结构领域，搜索是核心操作之一，它涉及查找特定元素或记录。本课件详细介绍了哈希搜索方法，这是一种高效的数据检索技术。哈希（Hashing）是一种通过计算哈希函数将键值（Key）映射到数组中的特定位置来快速定位数据的方法。哈希函数h负责将键转化为数组的索引，而哈希表（Hashtable）则是存储这些键值对的数组。 基本思想是利用哈希函数将键迅速转换为数组的索引位置。理想情况下，如果元素e的键是k，并且使用哈希函数h，那么元素e会被存储在哈希表的h(k)位置。搜索元素e时，只需计算h(k)，就可以找到相应的数组位置。如果该位置没有元素，则表示哈希表中不存在元素e。 以学生记录的字典为例，键可以是ID号码（如95100）。通过哈希函数，我们可以将ID号码映射到哈希表的一个槽（Slot）中，这样在需要查找特定学生信息时，能迅速定位到对应记录，提高查询效率。 然而，哈希过程中可能会遇到一个问题，即不同的键可能通过哈希函数映射到同一个位置，这称为冲突（Collision）。课件中提到了两种常见的冲突解决策略： 1. 开放寻址法（Openhashing）：当发生冲突时，不是在冲突的位置存储元素，而是寻找下一个空槽来存放。这通常通过线性探测、二次探测或双哈希等方法实现。 2. 闭合寻址法（Closedhashing），也称为链地址法，每个槽位关联一个链表，所有哈希到同一位置的元素都链接在这个链表上。当查找时，先计算哈希值，然后沿着链表搜索。 这些概念和技术对于理解和优化数据结构，尤其是处理大量数据的系统，具有重要意义。掌握哈希搜索可以帮助开发者设计出更高效的数据访问和存储方案。