散列函数正整数
除留余数法，选择大小为素数M的数组，对于任意正整数k ,计算k除以M的余数。
如果M不是素数，我们可能无法利用键中包含的所有信息，这可能导致我们无法均匀地散列散列值浮点数
第一，如果键是0-1的实数，我们可以将它乘 M 并四舍五入得到一个0~M-1 之间的索引，有缺陷，高位起的作用更大，最低位对散列值得结果没影响。
第二，将键表示为二进制，然后试用版除留余数法。字符串
基本原理也是
HashTable-散列表/哈希表，是根据关键字（key）而直接访问在内存存储位置的数据结构。 它通过一个关键值的函数将所需的数据映射到表中的位置来访问数据，这个映射函数叫做散列函数，存放记录的数组叫做散列表。哈希冲突/哈希碰撞 不同的Key值经过哈希函数Hash(Key)处理以后可能产生相同的值哈希地址，我们
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2016-05-10 21:29:03
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#include<iostream>
#include<time.h>
#include<string>
#include<math.h>
#include<stdio.h>
#define m 15//哈希表的表长
#define NullKey 0 //单元为空的标记
using namespace std;
int
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2023-10-18 18:27:54
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今天我们主要的是用线性探测的方法处理哈希冲突的问题。 线性探测方法的具体实现如下：test.h#pragma once
#include <stdio.h>
#include <stddef.h>
#include <stdlib.h>
//我们在这里的hash表期望存储的数据是键值对这样的结构
#define HashMaxSize 1000
type
#pragma once
#include <string>
#include <iostream>
using namespace std;
enum State
{
EMPTY,
DELETE,
EXIST,
};
template<class K>
struc
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2016-06-05 17:56:26
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已知一个线性表（38，25，74，63，52，48），假定采用散列函数h(key)=key%7计算散列地址，并散列存储在散列表A[0..6]中，若采用线性探测方法解决冲突，则在该散列表上进行等概率成功查找的平均查找长度为___分析：利用该散列函数散列存储结果为68|48 | |38|25|74|52...
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2015-09-14 15:47:00
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裁判测试程序样例：
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2022-06-02 12:41:52
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常见的三大线性查找：线性查找二分查找（折半查找）分块查找线性查找思路： 在待查数据中进行顺序性轮询查找，当存在待查的数据时返回当前数据索引位置，如果不存在则返回不存在表示-1，技巧为了增加效率减少主要代码的操作，可以设置一个监视哨在数组的最后一位，这样就可以有效的防止数据越界的比较了只需要比较当前数据是否是所需要的数据就OK了。平均查找长度： 1/2(n+i) 计算方式：为当前元素查找到的概
1、开放地址法：（1）线性探查法(Linear Probing)：找到第一个空位置放置（2）线性补偿探测法：按一定步长往后找空位置（3）随机探测：随机对应空位置（4）线性探测再散列：原位置偏移+1，-1，+4，-4，+9，-9，+16，-16....2、拉链法:用链表结点，可使用头添加，减少遍历。虽然我们不希望发生冲突，但实际上发生冲突的可能性仍是存在的。当关键字值域远大于哈希表的长度，而且事先并
哈希表，是根据关键字（Key value）而直接访问在内存存储位置的数据结构。也就是说，它通过计算一个关于键值的函数，将所需查询的数据映射到表中一个位置来访问记录，这加快了查找速度。这个映射函数称做散列函数，存放记录的数组称做散列表。（摘自维基百科） 对不同的关键字可能得到同一散列地址，即k1!=k2，而f(k1)=f(k2)，这种现象称为碰撞（英语：Collision）
原创
2016-05-05 21:19:17
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#pragma once
#include<iostream>//含一次探测 二次探测
#include<vector>
#include<math.h>
using namespace std;
enum Status
{
EXIST,
EMPTY,
DELET,
};
templat
原创
2016-03-23 10:42:30
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一、关键字static的特点在《Java编程思想》中说：static方法就是没有this的方法。在static方法内部不能调用非静态方法，反过来是可以的。而且可以在没有创建任何对象的前提下，仅仅通过类本身来调用static方法。这实际上正是static方法的主要用途。这段话虽然只是说明了static方法的特殊之处，但是可以看出static关键字的基本作用，简而言之，一句话来描述就是：方便在没有创建
（一）线性探测法线性探测法是最简单的处理冲突的方法。（1）插入元素：插入元素时，如果发生冲突，算法将从该槽位向后遍历哈希表，直到找到表中的下一个空槽，并将该值放入到空槽当中。（2）查找元素：查找元素时，首先散列值所指向的槽，如果没有找到匹配，则继续从该槽向后遍历哈希表，直到：1）找到相应的元素；2）找到一个空槽（指示查找的元素不存在）；3）整个哈希表都遍历完毕（指示该元素不存在并且哈希表已满）线性
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2023-06-19 22:48:44
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1、链地址法指把所有的冲突关键字存储在一个线性链表中，这个链表由其散列地址唯一标识。2、开放定址法 开放地址法通常需要有三种方法：线性探测、二次探测、再哈希法。线性探测 线性探测方法就是线性探测空白单元。当数据通过哈希函数计算应该放在700这个位置，但是700这个位置已经有数据了，那么接下来就应该查看701位置是否空闲，再查看702位置，依次类推。 当哈希表越来越满时
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2023-08-11 10:19:35
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在实际应用中，无论如何构造哈希函数，冲突是无法完全避免的。 开放地址法 这个方法的基本思想是：当发生地址冲突时，按照某种方法继续探测哈希表中的其他存储单元，直到找到空位置为止。这个过程可用下式描述： H i ( key ) = ( H ( key )+ d i ) mod m ( i = 1,2,…
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2021-07-20 13:54:07
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总结：哈希别名为：Hash 或者 散列表； 开放定址法是为了解决hash值碰撞后的处理；哈希表查找(杂凑法)：（http://c.biancheng.net/cpp/html/1031.html） 查找：（）散列表（哈希）是算法在时间和空间上作出权衡的经典例子。如果没有内存限制，我们可以直接将键作为（可能是一个超大的）数组的索引，那么所有查找操作只需要访问内存一次即可完成。但这种情况不会经常出
散列表（Hash table，也叫哈希表），是根据关键码值(Key value)而直接进行访问的数据结构。也就是说，它通过把关键码值映射到表中一个位置来访问记录，以加快查找的速度。这个映射函数叫做散列函数，存放记录的数组叫做散列表。 给定表M，存在函数Hash(key)，对任意给定的关键字值key，代入函数后若能得到包含该关键字的记录
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2016-05-07 18:42:27
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方issions: 7084 Accepted: 2431Case Time Limit: 5000MSDescription已知一个n元高次方程： 其中：x1, x2,...,xn是未知数，
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2023-05-29 18:16:42
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哈希表-开放地址法之线性探测代码（JAVA）import java.io.*;
class DataItem { // 数据
private int iData; // data item (key)
&n
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2015-04-24 10:02:54
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构造哈希表常用的方法是：
除留余数法--取关键值被某个不大于散列表长m的数p除后的所得的余数为散列地址。HashKey= Key % P。
直接定址法--取关键字的某个线性函数为散列地址HashKey= Key 或 HashKey= A*Key + BA、B为常数。
我在这里主要使用一下除留余数法Hash(key) =Key%P，（P这里是哈希表的长度）p最好是素数考虑降低哈希冲突的原因，我并没有在这上面过于追究此处哈希表长度10，见线性探测图。
哈希表经常遇到的一个问题就是哈希冲突。
哈希冲突是什么呢？哈希冲突指的是：不同的关键字经过相同的哈希函数映射到相同的的哈希地址处。
要解决哈希冲突闭散列方法主要有两个：线性探测与二次探测。
在这里，我将线性探测的原理用下图表述：
原创
2016-05-08 11:16:12
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