什么是哈希表,哈希函数及处理冲突的方法有哪些

K-seo • 2024-01-06 06:36 • 行业资讯 • 185 views

哈希表是一种数据结构，它将关键字映射到一个有限的地址区间上的算法。哈希函数是将关键字转换为哈希表中的位置的函数。处理冲突的方法有开放定址法、链地址法和探测法等。

哈希表(Hash Table),又称散列表，是一种根据关键码值(Key Value)而直接进行访问的数据结构，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，这个映射函数叫作哈希函数(Hash Function)。

哈希表的存储结构通常采用数组和链表的形式，在理想情况下，如果哈希函数的设计得当，使得每个元素都尽可能地均匀分布在数组中，那么在平均情况下，查找、插入和删除的时间复杂度都是O(1)，但是在最坏的情况下，如果所有的元素都集中在数组的某一端，那么时间复杂度就会退化到O(n)。

哈希表的主要优点是：

查找效率高：理想情况下，哈希表的查找时间复杂度是O(1)。

插入和删除效率高：哈希表的插入和删除操作，只要哈希函数设计得当，一般都可以在常数时间内完成。

可以动态扩展：如果哈希表的大小不够用，可以通过增加元素个数的方式来动态扩展哈希表。

哈希表也有其局限性：

冲突问题：如果两个不同的元素具有相同的哈希值，那么它们就会发生冲突，解决这个问题的方法有很多种，比如开放寻址法、链地址法等。

哈希函数的设计：哈希函数的设计直接影响到哈希表的性能，一个好的哈希函数应该能够将输入均匀地映射到一个大的范围，并且尽量减少冲突。

下面我们来看一个简单的哈希表实现的例子，使用Python语言： python class HashTable : def __init__ ( self , capacity = 100 ): self.capacity = capacity self.size = 0 self.buckets = [None] * capacity def _hash ( self , key ): return hash ( key ) def put ( self , key , value ): index = self._hash ( key ) if not self.buckets[index]: self.buckets[index] = [ ( key , value ) ] else for pair in self.buckets[index]: if pair[0] == key: pair[1] = value break else: self.buckets[index].append ( ( key , value ) ) self.size += 1 if self.size > self.capacity * 0.75: self._resize() def get ( self , key ): index = self._hash ( key ) if not self.buckets[index]: return None for pair in self.buckets[index]: if pair[0] == key: return pair[1] return None def remove ( self , key ): index = self._hash ( key ) if not self.buckets[index]: return None for i in range ( len ( self.buckets[index] ) ): if self.buckets[index][i][0] == key: del self.buckets[index][i] self.size -= 1 return True else: return False def _resize ( self ): old_capacity = self.capacity self.capacity *= 2 self.buckets = [None] * self.capacity for bucket in old_capacity: if bucket is not None: for pair in bucket: self.put(pair[0], pair[1]) 相关问题与解答