数据结构算法之哈希表

哈希表也称作散列表，是介于链表和二叉树之间的一种结构体。因为这二者之间各有优缺点，链表的插入和删除操作可以在O（1）内实现，很方便，但是查询操作很麻烦，二叉树的数据排序严格有序，但是需要建立在大量的指针的基础之上，所以，而为了综合他们的长处，一种新的数据结构就诞生出来了–哈希表。
就如同一个网站管理系统，整个互联网有许许多多的网页，有的网页是关于新闻方面的，有的网页是视频网站，有的网页是提供图片的，如果需要快速的查询一个《微微一笑很倾城》这个电视剧，那么不可能将互联网中的所有网站都遍历过一遍，那样效率太慢了。所以，会将《微微一笑很倾城》电视剧放到以视频为归类的网站上，将奥巴马访华的新闻事件存放到新闻专页，将梵高画像放到图片网站上。然后查询《微微一笑很倾城》的时候就可以直接定位到视频网站，再从视频网站上查找具体电视节目。哈希表的大体思路就如上所述。
下面就是哈希表的简单操作代码：
哈希表的结构：
#define Elemtype int
#define TABLESIZE 10
typedef struct _Node
{
Elemtype data;
struct _Node* next;
}Node;
typedef struct _HashTable
{
Node* array[TABLESIZE];
}HashTable;

创建哈希表：
HashTable* CreateHashTable()
{
HashTable* p;
p = (HashTable*)malloc(sizeof(HashTable));
memset(p, 0, sizeof(HashTable));
return p;
}

查找哈希表：
Node* SearchHashTable(HashTable *H, Elemtype data)
{
Node* pn;
if(NULL == H)//表未创建，返回空
{
return NULL;
}
if(NULL == (pn = H->array[data%TABLESIZE]))//对应位置没有元素，返回空
{
return NULL;
}
while(pn)//遍历键值下的链表
{
if(data == pn->data);//若找到，返回节点
{
return pn;
}
pn = pn->next;
}
return NULL;//键值下没有匹配节点，返回空
}

插入节点：
bool InsertHashNode(HashTable* H, Elemtype data)
{
Node *pn;
if(NULL == H)
{
return NULL;
}
if(NULL == H->array[data%TABLESIZE])//键值下链表为空，则创建
{
pn = (Node*)malloc(sizeof(Node));
memset(pn, 0, sizeof(Node));
pn->data = data;
H->array[data%TABLESIZE] = pn;
return TRUE;
}
if(NULL != SearchHashTable(H, data))//若已经存在，则返回
return NULL;
pn = H->array[data%TABLESIZE];//定位到键值链
while(pn->next)
{
pn = pn->next;
}
pn->next = (Node *)malloc(sizeof(Node));
memset(pn->next, 0, sizeof(Node));
pn->next->data = data;
return TRUE;
}

删除节点：
bool DeleteHashNode(HashTable *H, Elemtype data)
{
if(NULL == H)
{
return NULL;
}
Node *pn;
if(NULL == (pn = HashTable[data%TABLESIZE]))
{
return NULL;
}
Node *prev = pn;//用来记录当前节点的前一个节点
while(pn)
{
if(data == pn->data)
{
prev = pn->next;//前一个节点指向当前节点的下一个节点
free(pn);//将当前节点删除
return TRUE;
}
prev = pn;
pn = pn->next;
}
return NULL;//没有找到对应的节点
}

以上内容仅作参考，如有错误，欢迎指正。

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