C语言实现哈希表详解:冲突处理与操作
需积分: 11 191 浏览量
更新于2024-09-13
1
收藏 36KB DOC 举报
哈希表是一种高效的数据结构,用于存储和检索数据,通过哈希函数将关键字映射到一个固定的位置,从而实现常数时间复杂度的查找。在这个C语言实现的数据结构中,我们主要关注以下几个关键知识点:
1. **哈希表的基本概念**:
哈希表,也称为散列表,利用哈希函数将任意大小的输入(关键字)转换为固定大小的索引,使得数据可以快速定位。它由以下组件构成:
- **关键字域**:这里设置为整型,表示数据元素的关键字。
- **顺序存储**:哈希表通常使用数组来实现,元素通过哈希函数计算的索引来存储,数组的大小是预先定义的,并且可能随着负载因子变化而动态调整。
2. **哈希表的存储结构**:
这个实现使用了开放定址法来处理哈希冲突,即当两个关键字经过哈希函数得到相同的索引时,采用线性探测再散列策略。开放定址法分为两种主要方法:线性探测和二次探测。这里采用了线性探测,即通过增加步长的方式寻找下一个可用的位置,直到找到空闲位置或者遍历完整个数组。
3. **哈希表的创建与初始化**:
- `InitHashTable` 函数负责创建一个空的哈希表。它首先分配一个大小为 `hashsize[0]` 的动态数组 `(*H).elem` 存储数据元素,然后将所有元素的 `key` 设为 `NULLKEY` 表示无记录状态。如果内存分配失败,则程序会终止。
4. **哈希表的销毁**:
`DestroyHashTable` 函数用于释放哈希表的内存,通过 `free` 函数释放动态分配的数组,并将哈希表的其他成员置为初始值,以便于后续的使用或重新初始化。
5. **哈希函数**:
通过 `Hash` 函数计算关键字的哈希值,这里采用取模运算 `% m`,将关键字转换为一个介于 0 和表长 `m` 之间的整数,这是最简单的哈希函数之一,但可能会导致冲突。
6. **冲突处理**:
冲突解决是哈希表设计的重要部分。当两个关键字的哈希值相同,即 `(*p+d)%m` 后仍然指向同一个位置,`collision` 函数通过线性探测 (`(*p+=d)%m`) 寻找下一个可用位置。
通过这个C语言实现,学习者可以深入了解哈希表的工作原理、数据结构以及如何用编程语言来构建和管理哈希表,这对于理解数据结构的基础概念和提高编程能力非常有帮助。理解这些概念和代码细节有助于在实际项目中高效地应用哈希表来存储和查询数据。
2018-07-11 上传
2013-12-30 上传
2011-01-06 上传
2014-04-01 上传
紫焰
- 粉丝: 0
- 资源: 3
最新资源
- Fisher Iris Setosa数据的主成分分析及可视化- Matlab实现
- 深入理解JavaScript类与面向对象编程
- Argspect-0.0.1版本Python包发布与使用说明
- OpenNetAdmin v09.07.15 PHP项目源码下载
- 掌握Node.js: 构建高性能Web服务器与应用程序
- Matlab矢量绘图工具:polarG函数使用详解
- 实现Vue.js中PDF文件的签名显示功能
- 开源项目PSPSolver:资源约束调度问题求解器库
- 探索vwru系统:大众的虚拟现实招聘平台
- 深入理解cJSON:案例与源文件解析
- 多边形扩展算法在MATLAB中的应用与实现
- 用React类组件创建迷你待办事项列表指南
- Python库setuptools-58.5.3助力高效开发
- fmfiles工具:在MATLAB中查找丢失文件并列出错误
- 老枪二级域名系统PHP源码简易版发布
- 探索DOSGUI开源库:C/C++图形界面开发新篇章