14 哈希表查找

哈希表查找方法原理哈希表查找方法什么是哈希表•哈希表是一种常见的数据结构，也被称为散列表。

•它可以提供快速的插入、删除和查找操作，时间复杂度在平均情况下为O(1)。

•哈希表由数组组成，每个数组元素称为桶(bucket)。

•存储数据时，通过哈希函数将数据映射到对应的桶中。

哈希函数的作用•哈希函数是哈希表的核心部分，它将数据转换为哈希值。

•哈希函数应该具备以下特点：–易于计算：计算哈希值的时间复杂度应尽量低。

–均匀分布：哈希函数应能将数据均匀地映射到不同的桶中，以避免桶的过度填充或者空闲。

–独特性：不同的输入应该得到不同的哈希值，以尽量减少冲突。

哈希冲突及解决方法•哈希冲突指两个或多个数据被哈希函数映射到同一个桶的情况。

•常见的解决哈希冲突的方法有以下几种：–链地址法(Chaining)：将相同哈希值的数据存储在同一个桶中，通过链表等数据结构来解决冲突。

–开放地址法(Open Addressing)：当发生冲突时，通过特定的规则找到下一个可用的桶来存储冲突的数据，如线性探测、二次探测等。

–再哈希法(Rehashing)：当发生冲突时，使用另一个哈希函数重新计算哈希值，并将数据存储到新的桶中。

哈希表的查找方法•哈希表的查找方法分为两步：1.根据哈希函数计算数据的哈希值，并得到对应的桶。

2.在桶中查找目标数据，如果找到则返回，否则表示数据不存在。

哈希表的查找性能•在理想情况下，哈希表的查找时间复杂度为O(1)。

•然而，由于哈希冲突的存在，查找时间可能会稍微增加。

•如果哈希函数设计得不好，导致冲突较多，可能会使查找时间复杂度接近O(n)。

•因此，选择合适的哈希函数和解决冲突的方法对于提高哈希表的查找性能非常重要。

总结•哈希表是一种高效的数据结构，适用于快速插入、删除和查找操作的场景。

•哈希函数的设计和解决冲突的方法直接影响哈希表的性能。

•在实际应用中，需要根据数据特点选择合适的哈希函数和解决冲突的方法，以提高哈希表的查找性能。

哈希表查找不成功怎么计算？解答：先建好表，然后可以算出每个位置不成功时的比较次数之和，再除以表空间个数！例如：散列函数为hash(x)=x MOD 13，用线性探测，建立了哈希表之后，如何求查找不成功时的平均查找长度！？地址：0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12数据： 39 1228154244 625－－ 36－ 38成功次数： 1 3 1 2 2 1 191 1不成功次数：98 7 65 4 3 2 1 1 2 110查找成功时的平均查找长度:ASL=(1+3+1+2+2+1+1+9+1+1)/10 =2.2查找不成功时的平均查找长度:ASL=(9+8+7+6+5+4+3+2+1+1+2+1+10)/13=4.54说明：第n个位置不成功时的比较次数为，第n个位置到第1个没有数据位置的距离。

至少要查询多少次才能确认没有这个值。

（1）查询hash(x)=0,至少要查询9次遇到表值为空的时候，才能确认查询失败。

（2）查询hash(x)=1,至少要查询8次遇到表值为空的时候，才能确认查询失败。

（3）查询hash(x)=2,至少要查询7次遇到表值为空的时候，才能确认查询失败。

（4）查询hash(x)=3,至少要查询6次遇到表值为空的时候，才能确认查询失败。

（5）查询hash(x)=4,至少要查询5次遇到表值为空的时候，才能确认查询失败。

（6）查询hash(x)=5,至少要查询4次遇到表值为空的时候，才能确认查询失败。

（7）查询hash(x)=6,至少要查询3次遇到表值为空的时候，才能确认查询失败。

（8）查询hash(x)=7,至少要查询2次遇到表值为空的时候，才能确认查询失败。

（9）查询hash(x)=8,至少要查询1次遇到表值为空的时候，才能确认查询失败。

（10）查询hash(x)=9,至少要查询1次遇到表值为空的时候，才能确认查询失败。

（11）查询hash(x)=10,至少要查询2次遇到表值为空的时候，才能确认查询失败。

第八章查找一、判断题1.用二分查找法对一个顺序表进行查找，这个顺序表可以是按各键值排好序的，也可以是没有按键值排好序的。

（）2.哈希表的查找不用进行关键字的比较。

（）3.哈希表的定义函数H（key）=key%p(p<=m)这种方法是直接定址法。

（）4.装填因子α的值越大，就越不容易发生冲突。

( )5.选择hash函数的标准为：随机性好、均匀性好和尽量避免冲突。

( )参考答案：1、×2、×3、×4、×5、√二、填空题1.顺序查找法的平均查找长度为__________，二分查找法的平均查找长度为________，分块查找法(以顺序查找确定块)的平均查找长度为__________，分块查找法(以二分查找确定块〉的平均查找长度为_________，哈希表查找法采用链接法处理冲突时的平均查找长度为_________。

(n+1)/2；((n+1)*log2(n+1))/n-1；(s2+2s+n)/2s；log2(n/s+1)+s/2；1+α2.在各种查找方法中,平均查找长度与结点个数n无关的查法方法是_________哈希表查找3.二分查找的存储结构仅限于_________,且是__________。

顺序；有序的4.在分块查找方法中,首先查找__________,然后再查找相应的___________。

索引；块5.长度为255的表,采用分块查找法,每块的最佳长度是____________。

156.在散列函数H(key)=key%p中,p应取_______________。

小于表长的最大素数7.假设在有序线性表A[1..20]上进行二分查找,则比较一次查找成功的结点数为_________,则比较二次查找成功的结点数为__________,则比较三次查找成功的结点数为_________,则比较四次查找成功的结点数为________,则比较五次查找成功的结点数为_________,平均查找长度为_________。

哈希表的平均查找长度
哈希表是计算机科学中最常用的存储结构之一，它也被称为散列表。

它的功能是将数据的键(key)映射到另一个存储空间，即值（value）。

由于它的高效查找性能，哈希表正在被广泛使用，例如使用哈希表实现集合、映射和缓存。

一. 什么是哈希表?
1. 定义：哈希表是一种存储结构，它通过键（key）映射到其对应的值（value）。

2. 特点：哈希表具有较高的查找效率，可以在常数时间内获取键对应的值。

二. 如何实现哈希表?
1. 数组：哈希表可以使用一个数组来存储键值对，使用数组索引作为键（key），值（value）是存储在数组中的相应元素。

2. 链表：哈希表也可以使用链表来实现，将键（key）哈希成索引，索引对应的是一个链表。

三. 哈希表的平均查找长度
1. 一致性Hash：实现一致性哈希函数，把数据映射到一个虚拟环上，以哈希函数实现数据的索引，中间没有冲突，可以实现O（1）平均时间查找。

2. 拉链法：使用一个数组，其中每个数组元素是一个链表，当存有多条Key值相同的元素时可以放在同一个链表中，使用拉链法实现哈希表，查找的时间复杂度是O(n)。

3. 开放寻址法：开放寻址法通过查找空位和再散列的方式解决Key值的冲突，使用平方探测和双散列来发现空位，查找的时间复杂度是
O(1+α)，其中α是探测次数。

总结：哈希表是一种非常有效的存储结构，由于它的高效查找性能，哈希表可以实现O（1）的平均查找长度，它有三种实现方式，分别是数组，链表和开放寻址法，它们的查找时间复杂度也有所不同，由于查找的时间复杂度越低效率越高，所以选择一种实现方式时要根据自身的需求做出最佳选择。

哈希表find函数哈希表find函数是哈希表中常用的一个函数，用来查找指定关键字所对应的数据。

一、哈希表find函数的定义哈希表find函数的定义如下：```template<typename Key, typename Value>typename HashTable<Key, Value>::Iterator HashTable<Key, Value>::find(const Key& key) const```其中，HashTable<Key, Value>是一个哈希表模板类，Iterator是一个迭代器类，Key表示关键字类型，Value表示值类型。

二、哈希表find函数的实现哈希表find函数的实现分为以下几步：1. 计算关键字的哈希值哈希表的基本思想是将关键字映射到一个固定的位置上，该位置称为哈希桶，在哈希表中存储数据。

因此，首先需要计算关键字的哈希值，将其映射到对应的哈希桶上。

2. 查找对应的哈希桶计算出哈希值后，需要找到对应的哈希桶。

哈希表通常采用链表或者红黑树等数据结构来解决哈希冲突的问题，因此需要遍历哈希桶，查找指定关键字是否在其中。

3. 查找指定关键字在找到对应的哈希桶后，需要遍历哈希桶查找指定关键字。

通常采用迭代器来遍历链表或者红黑树，查找指定关键字是否在其中。

三、哈希表find函数的使用使用哈希表find函数非常简单，只需要传入要查找的关键字即可。

使用方法如下：```HashTable<int, std::string> hashTable;hashTable.insert(std::make_pair(1, "hello"));hashTable.insert(std::make_pair(2, "world"));auto iter = hashTable.find(1);if (iter != hashTable.end()){std::cout << iter->second << std::endl; // 输出hello}else{std::cout << "not found" << std::endl;}```以上代码创建了一个哈希表，并向其中插入两个键值对。

哈希表——线性探測法、链地址法、查找成功、查找不成功的平均长度⼀、哈希表1、概念哈希表(Hash Table)也叫散列表，是依据关键码值（Key Value）⽽直接进⾏訪问的数据结构。

它通过把关键码值映射到哈希表中的⼀个位置来訪问记录，以加快查找的速度。

这个映射函数就做散列函数。

存放记录的数组叫做散列表。

2、散列存储的基本思路以数据中每⼀个元素的keywordK为⾃变量。

通过散列函数H（k）计算出函数值，以该函数值作为⼀块连续存储空间的的单元地址，将该元素存储到函数值相应的单元中。

3、哈希表查找的时间复杂度哈希表存储的是键值对，其查找的时间复杂度与元素数量多少⽆关。

哈希表在查找元素时是通过计算哈希码值来定位元素的位置从⽽直接訪问元素的，因此，哈希表查找的时间复杂度为O（1）。

⼆、经常使⽤的哈希函数1. 直接寻址法取keyword或者keyword的某个线性函数值作为哈希地址,即H(Key)=Key或者H(Key)=a*Key+b(a,b为整数),这样的散列函数也叫做⾃⾝函数.假设H(Key)的哈希地址上已经有值了,那么就往下⼀个位置找,知道找到H(Key)的位置没有值了就把元素放进去.2. 数字分析法分析⼀组数据,⽐⽅⼀组员⼯的出⽣年⽉,这时我们发现出⽣年⽉的前⼏位数字⼀般都同样,因此,出现冲突的概率就会⾮常⼤,可是我们发现年⽉⽇的后⼏位表⽰⽉份和详细⽇期的数字区别⾮常⼤,假设利⽤后⾯的⼏位数字来构造散列地址,则冲突的⼏率则会明显减少.因此数字分析法就是找出数字的规律,尽可能利⽤这些数据来构造冲突⼏率较低的散列地址.3. 平⽅取中法取keyword平⽅后的中间⼏位作为散列地址.⼀个数的平⽅值的中间⼏位和数的每⼀位都有关。

因此，有平⽅取中法得到的哈希地址同keyword的每⼀位都有关。

是的哈希地址具有较好的分散性。

该⽅法适⽤于keyword中的每⼀位取值都不够分散或者较分散的位数⼩于哈希地址所须要的位数的情况。

哈希查找的名词解释
哈希查找（HashSearch）是一种快速检索技术，通过计算一个项目的哈希值，来快速检索该项目是否存在于数据表中。

它的原理是：数据集合中的每一个元素首先通过哈希函数映射成一个数字，然后根据这个数字对查询表进行定位，再根据查找表中的信息检索出查找的数据。

哈希查找可用于查看某个数据是否存在于某集合之中，也可以用于查看某个数据的各种相关信息。

哈希函数：
哈希函数是一种将原始数据映射成散列值的函数，它常用于实现哈希操作，即从原始数据中找到一个映射而来的数据。

根据哈希函数，相同的原始数据将会映射到相同的散列值上，由此来节省查找时间，提高查找效率。

桶：
桶（Bucket）是哈希查找的一种技术，它是把所有映射到同一散列值上的元素放在同一个桶中，以加快查找速度。

哈希查找时，先根据哈希函数计算出元素的散列值，然后根据这个散列值在桶中查找，直到找到查找元素为止。

哈希表：
哈希表（Hash Table）是一种存储数据的数据结构，它由一个固定大小的数组组成，其中每个元素都以键值对保存数据，其中键是一个数字或字符串，而值是任意类型的数据。

哈希表很容易根据键快速查找到对应的值，因此，使用哈希表可以实现快速查找操作。

18个查找函数-回复查找函数是在计算机编程中常用的一类函数，用于在给定的数据集中查找并返回满足特定条件的元素或位置。

本文将介绍18个常见的查找函数，包括线性查找、二分查找、哈希查找等。

1. 线性查找：线性查找是最简单的一种查找函数，它通过逐个比较数据集中的元素，直到找到目标元素或搜索完整个数据集。

线性查找的时间复杂度是O(n)，其中n是数据集的大小。

2. 二分查找：二分查找要求数据集必须是有序的。

该函数首先比较目标元素与数据集中间元素的大小关系，如果相等则返回中间元素的索引；如果目标元素小于中间元素，则在左半部分继续查找；如果目标元素大于中间元素，则在右半部分继续查找。

二分查找的时间复杂度是O(logn)。

3. 插值查找：插值查找是一种改进的二分查找算法，它根据目标元素与数据集范围的大小关系，预测目标元素可能的位置，从而更快地找到目标元素。

插值查找适用于数据集均匀分布的情况，但对于不均匀分布的数据集可能效果不佳。

4. 查找第一个和最后一个元素的索引：有时候我们需要找到目标元素在数据集中第一次和最后一次出现的位置，可以使用查找第一个和最后一个元素的索引函数。

这个函数的实现思路是先使用二分查找找到目标元素的一个索引，然后向前或向后遍历，直到找到第一个或最后一个等于目标元素的索引。

5. 查找第一个大于和最后一个小于目标元素的索引：有时候我们需要找到数据集中第一个大于目标元素的索引或最后一个小于目标元素的索引。

和上一个函数类似，我们可以使用二分查找来找到目标元素的一个索引，然后根据条件判断向前或向后遍历，直到找到符合条件的索引。

6. 哈希查找：哈希查找利用哈希函数将目标元素映射到数据集的索引，从而快速找到目标元素。

哈希查找的时间复杂度通常是O(1)，但在哈希冲突的情况下，可能需要使用其他方法解决。

7. 哈希表查找：哈希表是一种用于存储键值对的数据结构，可以通过哈希函数将键映射到一个唯一的索引，从而实现快速查找。

c语言hashmap 查找方法
在C语言中，实现哈希表（hashmap）的查找方法通常需要经历
以下步骤：
1. 哈希函数设计，首先，你需要设计一个哈希函数，它能够将
输入的键（key）映射到哈希表中的一个位置。

一个好的哈希函数应
该能够尽可能地均匀地将键映射到不同的位置，以减少冲突的发生。

2. 冲突处理，由于哈希函数的映射可能会导致不同的键映射到
同一个位置，因此需要一种方法来处理这种冲突。

常见的冲突处理
方法包括链地址法和开放寻址法。

在C语言中，你需要根据具体情
况选择合适的冲突处理方法，并实现相应的逻辑。

3. 查找操作：一旦哈希表中的数据经过哈希函数映射并存储起来，你就可以通过键来查找对应的数值。

在C语言中，通常可以通
过以下步骤来实现查找操作：
使用哈希函数计算键对应的哈希值。

根据哈希值找到对应的存储位置。

如果使用链地址法，需要遍历对应位置的链表来查找键；如果使用开放寻址法，需要根据特定的规则来寻找下一个位置，直到找到对应的键或者确定该键不存在。

4. 错误处理，在实现查找方法时，需要考虑键可能不存在的情况，因此需要实现相应的错误处理逻辑，以便在查找失败时能够返回适当的错误信息或者值。

总的来说，实现C语言中哈希表的查找方法需要考虑哈希函数设计、冲突处理、具体的查找逻辑以及错误处理。

这些步骤需要根据具体的应用场景和数据特点来进行合理的设计和实现。

希望这些信息能够帮助到你理解C语言中哈希表的查找方法。

哈希表平均查找长度一、概念解释哈希表（Hash Table）是一种数据结构，它通过哈希函数将键映射到表中的位置来访问记录，以加快查找的速度。

平均查找长度（Average Search Length，ASL）是指查找一个元素所需的平均比较次数。

二、哈希表的构成哈希表由两个部分组成：哈希函数和存储空间。

哈希函数将关键字转换为一个索引值，这个索引值对应着存储空间中的一个位置。

存储空间可以使用数组实现，每个位置称为桶（Bucket），每个桶可以存放一个或多个元素。

三、哈希函数的设计好的哈希函数应该满足以下几点要求：1. 映射范围广泛：能够将输入域中的所有关键字映射到不同的桶中。

2. 散列均匀：能够使得所有桶中元素分布趋于均匀。

3. 计算速度快：计算哈希值应该尽可能地快。

常见的哈希函数有以下几种：1. 直接寻址法：直接使用关键字作为索引值。

2. 数字分析法：利用关键字中各位数字分布不均匀的特点进行计算。

3. 平方取中法：将关键字平方后取中间几位作为索引值。

4. 折叠法：将关键字分割成若干部分，然后将这些部分相加得到索引5. 除留余数法：用关键字除以一个不大于哈希表长度的数，取余数作为索引值。

四、哈希表的查找哈希表的查找过程包括两个步骤：1. 计算关键字的哈希值，得到对应的桶号。

2. 在对应的桶中查找目标元素。

如果桶中有多个元素，则需要进行线性探测或者拉链法来解决冲突。

线性探测是指如果当前位置已经被占用，则继续向下探测直到找到一个空闲位置。

拉链法是指在每个桶中维护一个链表，所有哈希值相同的元素都放在这个链表中。

五、哈希表平均查找长度的计算平均查找长度（ASL）是指查找一个元素所需的平均比较次数。

它可以通过以下公式计算：ASL = (成功查找时比较次数 + 不成功查找时比较次数) / 总共需要查找的记录数其中，成功查找时比较次数等于哈希表中所有元素的比较次数之和，不成功查找时比较次数等于哈希表长度。

六、影响哈希表平均查找长度的因素1. 哈希函数的设计：好的哈希函数能够使得元素分布均匀，从而减少冲突。

如何通过数据结构实现快速查找数据结构在计算机科学中起着至关重要的作用，其中快速查找是其中一个核心功能。

通过合理选择和设计数据结构，可以实现高效的查找操作，提高程序的运行效率。

本文将介绍如何通过数据结构实现快速查找，包括常用的数据结构及其查找算法。

一、哈希表哈希表（Hash Table）是一种通过哈希函数来计算数据存储位置的数据结构，具有快速查找的特点。

在哈希表中，每个元素都有一个对应的哈希值，通过哈希函数将元素映射到对应的位置。

在查找时，只需通过哈希函数计算元素的哈希值，即可快速定位到元素所在的位置，从而实现快速查找。

哈希表的查找时间复杂度为O(1)，即在平均情况下，查找一个元素的时间与数据规模无关，具有非常高的效率。

然而，哈希表也存在一些缺点，如哈希冲突、空间利用率低等问题，需要通过合适的哈希函数和解决冲突的方法来优化。

二、二叉搜索树二叉搜索树（Binary Search Tree）是一种基于二叉树结构的数据结构，具有快速查找的特点。

在二叉搜索树中，每个节点的左子树中的所有节点的值均小于该节点的值，右子树中的所有节点的值均大于该节点的值。

通过这种有序性，可以通过比较大小的方式快速定位到目标元素。

在二叉搜索树中，查找操作的时间复杂度取决于树的高度，平均情况下为O(logn)，最坏情况下为O(n)。

为了提高查找效率，可以通过平衡二叉搜索树（如AVL树、红黑树）来保持树的平衡，减少最坏情况的发生。

三、堆堆（Heap）是一种特殊的树形数据结构，常用于实现优先队列等场景。

在堆中，每个节点的值都大于等于（或小于等于）其子节点的值，称为最大堆（或最小堆）。

通过堆的性质，可以快速找到最大（或最小）值，实现快速查找。

堆的查找操作时间复杂度为O(1)，即可以在常数时间内找到最大（或最小）值。

通过堆排序等算法，还可以实现对堆中元素的排序操作，提高程序的运行效率。

四、平衡查找树平衡查找树（Balanced Search Tree）是一种通过保持树的平衡来提高查找效率的数据结构。

哈希表的应用快速查找和去重操作哈希表的应用：快速查找和去重操作哈希表（Hash Table）是一种常用的数据结构，它通过散列函数将数据存储在数组中，以实现快速的查找和去重操作。

本文将介绍哈希表的原理和应用，以及如何利用哈希表实现快速查找和去重。

一、哈希表的原理哈希表是由键（Key）和值（Value）组成的键值对（Key-Value）结构。

其核心思想是通过散列函数将键映射为数组的索引，然后将值存储在对应索引的位置上。

这样，在进行查找或者去重操作时，只需计算键的散列值即可定位到对应的存储位置，从而实现常数时间复杂度的操作。

二、哈希表的应用1. 快速查找哈希表在快速查找中发挥了重要的作用。

由于其根据键计算散列值后直接定位到存储位置，所以查找的时间复杂度为O(1)。

这在处理大量数据时，能够显著提高查找效率。

例如，我们可以利用哈希表存储学生的学号和对应的成绩，当要查询某个学生的成绩时，只需通过学号计算散列值，并在哈希表中查找即可，无需遍历整个数组。

2. 去重操作哈希表还可以用于去除重复元素。

在需要对一组数据进行去重时，可以利用哈希表的特性，将元素作为键，将值设为1（或其他常数），并将其存储在哈希表中。

这样，在插入元素时，通过计算散列值即可判断元素是否已存在。

举例来说，假设我们有一个包含大量文章标题的列表，我们希望去除重复的标题。

可以使用哈希表存储已出现过的标题，并在插入新标题时判断是否已存在。

若已存在，则不加入哈希表，从而实现快速、高效的去重操作。

三、哈希表的实现实现哈希表通常需要解决以下几个问题：1. 散列函数的设计散列函数是哈希表实现的核心。

一个好的散列函数能够将键均匀地映射到不同的散列值，以尽量避免冲突。

2. 冲突的处理由于哈希表的存储位置是有限的，不同的键可能会映射到相同的索引位置上，即发生冲突。

常见的解决方法有拉链法（Chaining）和开放地址法（Open Addressing）。

3. 哈希表的动态扩容当哈希表中的元素数量超过存储容量时，需要进行动态扩容，以保证操作的性能。

哈希表快速查找的利器哈希表是一种高效的数据结构，能够在常数时间内完成插入、删除和查找等操作。

它通过将关键字映射到哈希函数的返回值，然后将该值作为索引存储在数组中，从而实现快速查找。

在实际应用中，哈希表被广泛用于加速数据的存储和检索过程。

本文将介绍哈希表的基本原理、应用场景以及相关的优化技巧。

一、哈希表原理哈希表的原理非常简单，它基于哈希函数将关键字转化为索引，然后将对应的值存储在数组中。

当我们需要查找某个关键字时，通过哈希函数计算出该关键字对应的索引，然后直接在数组中查找对应的值。

由于哈希函数的设计合理性，使得关键字能够均匀地分布在数组中，从而实现了快速的查找。

二、哈希表的应用场景哈希表广泛应用于各种需要快速查找的场景。

以下是几个常见的应用场景：1. 数据库索引: 数据库中的索引通常采用哈希表来实现。

通过将索引关键字转化为哈希值，可以快速定位到需要查询的数据记录。

2. 缓存机制: 缓存系统通常使用哈希表来存储缓存数据。

通过将缓存的关键字转化为哈希值，可以快速判断缓存中是否存在目标数据以及进行数据的读取和更新操作。

3. 字典数据结构: 字典数据结构(如Python中的字典)的实现通常也采用哈希表来存储数据。

通过哈希函数将关键字映射到索引，可以快速地进行数据的插入、删除和查找操作。

4. 路由表: 网络路由器中通常使用哈希表来存储路由表信息。

通过哈希函数将目标IP地址映射到索引，可以快速地确定出口接口及下一跳路由器信息。

三、哈希表的优化技巧1. 哈希函数设计: 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关键字均匀地映射到索引，避免冲突。

常见的哈希函数包括除留余数法、平方取中法等。

2. 冲突处理: 冲突是指多个关键字经过哈希函数映射后得到相同的索引值。

常见的冲突处理方法有开放定址法和链地址法。

开放定址法是通过探测到空槽位或者其他空的状态来存储冲突的关键字；链地址法是使用链表来存储冲突的关键字，将它们链接到同一个索引对应的链表上。

数据结构练习（三）参考一、选择题1.顺序查找法适合于存储结构为的线性表A）哈希存储B）顺序存储或链式存储C）压缩存储D）索引存储2.一个长度为100的已排好序的表，用二分查找法进行查找，若查找不成功，至少比较________次。

A）9 B）8 C）7 D）63.采用顺序查找方法查找长度为n的线性表时，平均比较次数为。

A）n B）n/2 C）（n+1）/2 D）（n-1）/24.对线性表进行折半查找时，要求线性表必须。

A）以顺序方式存储B）以顺序方式存储，且结点按关键字有序排列C）以链表方式存储D）以链表方式存储，且结点按关键字有序排列5.采用二分查找法查找长度为n的线性表时，每个元素的平均查找长度为。

A）O（n2）B）O（nlog2n）C）O（n）D）O（log2n）6.有一个长度为12的有序表R[0…11]，按折半查找法对该表进行查找，在表内各元素等概率查找情况下查找成功所需的平均比较次数为。

A）35/12 B）37/12 C）39/12 D）43/127.有一个有序表为{1，3，9，12，32，41，45，62，75，77，82，95，99}，当采用折半查找法查找关键字为82的元素时，次比较后查找成功。

A）1 B.2 C）4 D）88.当采用分块查找时，数据的组织方式为。

A）数据分成若干块，每块内存数据有序B）数据分成若干块，每块内数据不必有序，但块间必须有序，每块内最大(或最小)的数据组成索引块C）数据分成若干块，每块内数据有序，每块内最大（或最小）的数据组成索引块D）数据分成若干块，每块（出最后一块外）中的数据个数需相同9.采用分块查找时，若线性表中共有625个元素，查找每个元素的概率相同，假设采用顺序查找来确定结点所在的块时，每块应有个结点最佳。

A）10 C）6 D）62510.不能生成右图所示二叉排序树的关键字序列是_____。

B）42531 C）45213 D）4231511.按____遍历二叉排序树，可以得到按值递增或递减次序的关键码序列。

哈希检索简介
哈希检索是一种根据关键字直接访问数据的查找方法，也称作哈希查找。

它是基于哈希表实现的，其中每个元素都与一个唯一的键值相关联。

哈希表是由一个数组和一种哈希函数组成的，哈希函数根据关键字计算出在数组中的位置。

哈希查找的基本原理是根据关键字计算其在哈希表中的位置，然后直接访问该位置上的元素。

如果该位置上的元素不是要查找的元素，则顺序向后查找。

由于哈希表中每个元素的位置是唯一的，因此哈希查找的时间复杂度是O(1)，即常数时间。

哈希检索本质上也是遍历式检索的一种，但对遍历匹配进行了优化，通过加速相关度计算过程，让逐一匹配可以在大规模数据库上进行。

哈希算法最初提出是为了提升数据存储与检索的效率。

通过将数据通过哈希函数映射成唯一的哈希值，从而实现O(1)的数据存取效率。

在图像检索中，哈希算法的基本思路是将图像编码成一列二值化哈希编码，编码后的编码可以看作图像高度压缩后的特征，通过哈希编码，可以将图像空间中进行的k-近邻查找任务转移到汉明空间中，籍由计算机高效的位运算，大幅度提高相似度匹配效率；同时，二值化编码占用的内存相比原始图像减少了几个数量级，例如，4000万张64×64大小
的图像约需1.2TB的内存，而如果编码为32比特的哈希码，只需要0.6GB的内存，因而极高地提升了空间利用率。

以上内容仅供参考，如需更多信息，建议查阅哈希检索相关的文献或咨询计算机技术领域专业人士。

哈希表查找——成功和不成功时的平均查找长度以下求解过程是按照“计算机统考的计算方法”，不同的老师、教材在“处理冲突”上可能会有不同的方法，所以最主要的是掌握原理即可，对于考研的朋友最好掌握统考真题的解题方法。

题目例子：（2010年全国硕士研究生入学统一考试计算机科学与技术学科联考计算机学科专业基础综合试题第一题）将关键字序列（7、8、30、11、18、9、14）散列存储到散列表中。

散列表的存储空间是一个下标从0开始的一维数组。

散列函数为：H(key) = (keyx3) MOD 7，处理冲突采用线性探测再散列法，要求装填（载）因子为0.7。

(1) 请画出所构造的散列表；(2) 分别计算等概率情况下查找成功和查找不成功的平均查找长度。

1.散列表：α= 表中填入的记录数/哈希表长度==> 哈希表长度= 7/0.7 = 10H(7) = (7x3) MOD 7 = 0H(8) = (8x3) MOD 7 = 3 H(30) = (30x3) M OD 7 = 6H(11) = (11x3) MOD 7 = 5 H(18) = (18x 3) MOD 7 = 5 H(9) = (9x3) MOD 7 = 6H(14) = ( 14x3) MOD 7 = 0按关键字序列顺序依次向哈希表中填入，发生冲突后按照“线性探测”探测到第一个空位置填入。

0123456789714 8 11301892.查找长度： 2.1 查找成功的平均查找长度（待查找的数字肯定在散列表中才会查找成功）查找数字A的长度= 需要和散列表中的数比较的次数；步骤：比如查找数字：8则H(8) = (8x3) MOD 7 = 3哈希表中地址3处的数字为8，进行了第一次比较：8 = 8，则查找成功，查找长度为1；比如查找数字：14则H(14) = (14x3) MOD 7 = 0哈希表中地址0处的数字为7，进行第一次比较：7≠14哈希表中地址1处的数字为14，进行第二次比较：14=14 ，则查找成功，查找长度为2。