线性探查、双散列与开散列法在散列表构建中的应用
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更新于2024-08-05
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在Ch6部分习题解答1中,主要讨论了散列表(Hash Table)的应用和解决冲突的不同方法。散列表是一种数据结构,通过散列函数将关键字映射到一个固定大小的数组(称为哈希表或桶)中的位置,以实现快速查找、插入和删除操作。本题涉及三种常见的冲突处理策略:
1. **线性探查法**(Linear Probing):
- 散列函数H(key) = key % 13被用于计算关键字在散列表中的位置。
- 给定关键字序列12, 23, 45, 57, 20, 03, 78, 31, 15, 36,线性探查是当发现冲突(即两个或多个关键字映射到相同的槽位)时,依次检查下一个空槽直到找到可用位置。
- 示例显示了关键字如何经过散列和线性探查后在散列表中的分布。
2. **双散列法**(Double Hashing):
- 双散列使用两个不同的散列函数,如RH(key) = (7 * key) % 10 + 1,来分散冲突。
- 对于31和36这两个冲突的键,通过第二个散列函数进一步定位,确保分散存储。
- 计算了两种情况下的平均成功负载因子ASL(Average Success Load Factor),双散列方法ASLsucc为1.4和1.6,反映了不同散列函数选择的效果。
3. **开散列法(链地址法或链式法)**:
- 开散列是通过将冲突的元素链接在一起形成链表来解决。
- 在这个例子中,链表分别对应散列值相同的槽位,例如15和31的链表。
- ASLsucc为1.2,表明链式法在保持平均查找效率的同时,能有效管理冲突。
这些方法展示了散列表设计中的灵活性,允许根据应用场景选择最适合的冲突解决策略,以优化数据存储和查询性能。通过计算不同方法的平均负载因子,可以评估其空间利用效率和查询效率。理解并掌握这些技巧对于IT专业人员在实际编程和算法设计中实现高效数据结构至关重要。
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