HashTable 简述

1.解释：使用了映射函数，把值映射到对应的位置，key－> address， address是表中的存储位置，不是实际的地址；

2.Hash 函数设计，分布合理，冲突少，利用率平衡，利用率高了，冲突多，利用率低了，冲突小点；

(1)直接定址发：

address(key) = key -2000

(2)平方取中法，对关键字进行平方运算，然后取中间的几个数字做为hash地址

address(key) =str( math.pow(key, 2) )[2, -2]

(3)折叠法，关键的字做一个运算

address(key) = key[0] + key[1] + key[2]

(4)除留取余

知道hash表带最大长度m，取不大于m的质数p，对关键字进行取余运算

address(key) = key%p

p的选取很重要，因为p选择的好，可以最大限度降低冲突，p一般选择小于m的最大质数

3.Hash表的大小选择；

(1)根据存储的数量和分布来选择；

(2)动态分配，这时候需要重新计算hash地址；redis 中就有这种模式

4.冲突解决；

(1)开发定址法：冲突后按照一定的策略需要寻找空位

(2)链地址法：链地址法

5.hashtable 的桶数选择质数的原因

该段摘自http://blog.csdn.net/liuqiyao_01/article/details/14475159

设有一个哈希函数

H( c ) = c % N;

当N取一个合数时，最简单的例子是取2^n，比如说取2^3=8,这时候

H( 11100(二进制） ) = H( 28 ) = 4

H( 10100(二进制) ) = H( 20 ）= 4

这时候c的二进制第4位（从右向左数）就”失效”了，也就是说，无论第c的4位取什么值，都会导致H( c )的值一样．这时候c的第四位就根本不参与H( c )的运算，这样H( c )就无法完整地反映c的特性，增大了导致冲突的几率．

取其他合数时，都会不同程度的导致c的某些位”失效”，从而在一些常见应用中导致冲突．

但是取质数，基本可以保证c的每一位都参与H( c )的运算，从而在常见应用中减小冲突几率．

下面是自己实现的一个简单的hashTable，很多问题没有考虑进去，也没有编译测试，仅作为理解

如果想看C++ STL源码，可以参考

https://gcc.gnu.org/onlinedocs/libstdc++/libstdc++-html-USERS-4.1/hashtable-source.html

http://blog.csdn.net/KangRoger/article/details/38640943

#include <stdio.h>#define M 100
#define Hash_key = 29template <class T>
struct HashNode
{T data;int key;int isNull;HashNode<T>* pNext;HashNode(){pNext = NULL;isNull = 1;}
}; template <class T>
class HashTable
{
private:HashNode<T> m_HashNodes[M];int getHashAddress(int key) {return key % Hash_key;}public:HashTable(){// for (i=0; i<M; i++) {//     m_HashNodes[i].isNull = 0;    // }
    }bool insert(int key,T data) {int address = this.getHashAddress(key);if (m_HashNodes[address].isNull == 1) {m_HashNodes[address].data = data;m_HashNodes[address].isNull == 0;}else {// while (m_HashNodes[address].isNull == 0 && address <M) { // 线性探测法， 开发地址法//     address++；// }// if (address == M) {//     return false;// }// HashNode<T>* pTmpNode = m_HashNodes[address].pNext; // 链地址法HashNode<T>* pCurNode = NULLwhile (pTmpNode != NULL) {pCurNode = pTmpNode;pTmpNode = pTmpNode->pNext;}pCurNode->pNext = new HashNode<T>();pCurNode->pNext->data = data;pCurNode->pNext->key = key;pCurNode->pNext->isNull = 0;}}HashNode<T> find(int key) {int address = this.getHashAddress(key);HashNode<T> node = m_HashNodes[address];if (node.key == key){return &node.data;}else {pCur = m_HashNodes[address].pNext;while (pCur != NULL){if (pCur->key == key) {return pCur;}else {pCur = pCur->pNext;}    }return NULL}}}

转载于:https://www.cnblogs.com/suyuan1573/p/6071295.html

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