哈希表数据结构，数据结构中的哈希表查找

本文目录一览

1，数据结构中的哈希表查找
2，什么是哈希表
3，数据结构哈希查找
4，谁能讲解一点哈希表数据结构的知识
5，哈希表是一种算法还是一种数据结构呢
6，什么是哈希表啊

1，数据结构中的哈希表查找

在表中要插入一个元素,如果要插入的位置有元素存在,就要查找下一个位置,直到找到可以插入元素的位置,计算表中每个位置的查找次数的和除以元素个数即可.

数据结构中的哈希表查找

2，什么是哈希表

散列表，用代码来表示：a:array[0..max]of longint; 可以很方便的进行数据查找以及存储，速度快，简洁，但是占用空间较大

给你个地址你自己看吧很详细的 http://baike.baidu.com/view/273836.htm

什么是哈希表

3，数据结构哈希查找

如果用JAVA来实现的话就很方便了，JAVA提供了HashSet类。使用HashSet的例子。 import java.util.*; class HashSetDemo{ public static void main(String args[]){ // create a hash set HashSet hs = new HashSet(); // add elements to the hash set hs.add("B"); hs.add("A"); hs.add("D"); hs.add("E"); hs.add("C"); hs.add("F"); System.out.println(hs); } } 程序运行结果如下： [D, A, F, C, B, E] 元素没有以排序的顺序存放，且具体的输出可能变化。

数据结构哈希查找

4，谁能讲解一点哈希表数据结构的知识

基本原理: 我们使用一个下标范围比较大的数组(可以把地址比做数组)来存储元素(把要存储的数据比做元素)。可以设计一个函数（哈希函数，也叫做散列函数），使得每个元素的关键字都与一个函数值（即数组下标）相对应，于是用这个数组单元来存储这个元素. 构造函数的方法 a) 除余法：选择一个适当的正整数 p ，令 h(k ) = k mod p 这里， p 如果选取的是比较大的素数，效果比较好。而且此法非常容易实现，因此是最常用的方法。 b) 数字选择法：如果关键字的位数比较多，超过长整型范围而无法直接运算，可以选择其中数字分布比较均匀的若干位，所组成的新的值作为关键字或者直接作为函数值。冲突处理(线性重散列法) 线性重新散列技术易于实现且可以较好的达到目的。令数组元素个数为 S ，则当 h(k) 已经存储了元素的时候，依次探查 (h(k)+i) mod S , i=1,2,3…… ，直到找到空的存储单元为止（或者从头到尾扫描一圈仍未发现空单元，这就是哈希表已经满了，发生了错误。当然这是可以通过扩大数组范围避免的）。这里只介绍一部分,还有一些,请参考相关书籍.

5，哈希表是一种算法还是一种数据结构呢

对于动态查找表而言，1) 表长不确定；2)在设计查找表时，只知道关键字所属范围，而不知道确切的关键字。因此，一般情况需建立一个函数关系，以f(key)作为关键字为key的录在表中的位置，通常称这个函数f(key)为哈希函数。(注意：这个函数并不一定是数学函数) 哈希函数是一个映象，即：将关键字的集合映射到某个地址集合上，它的设置很灵活，只要这个地址集合的大小不超出允许范围即可。现实中哈希函数是需要构造的，并且构造的好才能使用的好。用途：加密，解决冲突问题。。。。用途很广，比特精灵中就使用了哈希函数，你可以自己看看。具体可以学习一下数据结构和算法的书。

哈希算法并不是一个特定的算法而是一类算法的统称。哈希算法也叫散列算法,一般来说满足这样的关系:f(data)=key,输入任意长度的data数据,经过哈希算法处理后输出一个定长的数据key。同时这个过程是不可逆的,无法由key逆推出data。如果是一个data数据集,经过哈希算法处理后得到key的数据集,然后将keys与原始数据进行一一映射就得到了一个哈希表。一般来说哈希表m符合m[key]=data这种形式。哈希表的好处是当原始数据较大时,我们可以用哈希算法处理得到定长的哈希值key,那么这个key相对原始数据要小得多。我们就可以用这个较小的数据集来做索引,达到快速查找的目的。稍微想一下就可以发现,既然输入数据不定长,而输出的哈希值却是固定长度的,这意味着哈希值是一个有限集合,而输入数据则可以是无穷多个。那么建立一对一关系明显是不现实的。所以"碰撞"(不同的输入数据对应了相同的哈希值)是必然会发生的,所以一个成熟的哈希算法会有较好的抗冲突性。同时在实现哈希表的结构时也要考虑到哈希冲突的问题。密码上常用的md5,sha都是哈希算法,因为key的长度(相对大家的密码来说)较大所以碰撞空间较大,有比较好的抗碰撞性,所以常常用作密码校验。麻烦采纳，谢谢!

当然是数据结构

6，什么是哈希表啊

哈希表是用于查找的一种表，它是根据某一函数H(key)=key,来确定某一元素的存储位置，构造哈希表的方法，一般有：或是它的线性函数，来构造；还有除留余数法等等；构造这种表的过程叫哈希造表，或散列，得到的地址，称为哈系地址或散列地址。

简单说就是按照哈希函数关系建立的表具体内容请参考数据结构相关知识~ 下面引用一些别的地方 1 基本原理我们使用一个下标范围比较大的数组来存储元素。可以设计一个函数（哈希函数），使得每个元素的关键字都与一个函数值（即数组下标）相对应，于是用这个数组单元来存储这个元素；也可以简单的理解为，按照关键字为每一个元素"分类"，然后将这个元素存储在相应"类"所对应的地方。但是，不能够保证每个元素的关键字与函数值是一一对应的，因此极有可能出现对于不同的元素，却计算出了相同的函数值，这样就产生了"冲突"，换句话说，就是把不同的元素分在了相同的"类"之中。后面我们将看到一种解决"冲突"的简便做法。总的来说，"直接定址"与"解决冲突"是哈希表的两大特点。 2 函数构造构造函数的常用方法（下面为了叙述简洁，设 h(k) 表示关键字为 k 的元素所对应的函数值）： a) 除余法：选择一个适当的正整数 p ，令 h(k ) = k mod p 这里， p 如果选取的是比较大的素数，效果比较好。而且此法非常容易实现，因此是最常用的方法。 b) 数字选择法：如果关键字的位数比较多，超过长整型范围而无法直接运算，可以选择其中数字分布比较均匀的若干位，所组成的新的值作为关键字或者直接作为函数值。 3 冲突处理线性重新散列技术易于实现且可以较好的达到目的。令数组元素个数为 S ，则当 h(k) 已经存储了元素的时候，依次探查 (h(k)+i) mod S , i=1,2,3…… ，直到找到空的存储单元为止（或者从头到尾扫描一圈仍未发现空单元，这就是哈希表已经满了，发生了错误。当然这是可以通过扩大数组范围避免的）。 4 支持运算哈希表支持的运算主要有：初始化(makenull)、哈希函数值的运算(h(x))、插入元素(insert)、查找元素(member)。设插入的元素的关键字为 x ，A 为存储的数组。初始化比较容易，例如 const empty=maxlongint; // 用非常大的整数代表这个位置没有存储元素 p=9997; // 表的大小 procedure makenull; var i:integer; begin for i:=0 to p-1 do A[i]:=empty; End; 哈希函数值的运算根据函数的不同而变化，例如除余法的一个例子： function h(x:longint):Integer; begin h:= x mod p; end; 我们注意到，插入和查找首先都需要对这个元素定位，即如果这个元素若存在，它应该存储在什么位置，因此加入一个定位的函数 locate function locate(x:longint):integer; var orig,i:integer; begin orig:=h(x); i:=0; while (ix)and(A[(orig+i)mod S]<>empty) do inc(i); //当这个循环停下来时，要么找到一个空的存储单元，要么找到这个元 //素存储的单元，要么表已经满了 locate:=(orig+i) mod S; end; 插入元素 procedure insert(x:longint); var posi:integer; begin posi:=locate(x); //定位函数的返回值 if A[posi]=empty then A[posi]:=x else error; //error 即为发生了错误，当然这是可以避免的 end; 查找元素是否已经在表中 procedure member(x:longint):boolean; var posi:integer; begin posi:=locate(x); if A[posi]=x then member:=true else member:=false; end; 这些就是建立在哈希表上的常用基本运算。

根据设定的哈希函数H(key)和处理冲突方法将一组关键字映象到一个有限的地址区间上，并以关键字在地址区间中的象作为记录在表中的存储位置，这种表称为哈希表或散列，所得存储位置称为哈希地址或散列地址。