一个非常重要的查找算法--哈希表查找（SearchHash）

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数据结构比较抽象，逻辑性较强，一些算法不能够一次理解的较好，因此经常的看一下，做一下思维的体操，你就理解的比较深入了。

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哈希查找是通过计算数据元素的存储地址进行查找的一种方法。

操作步骤：

step1 取数据元素的关键字key，计算其哈希函数值。若该地址对应的存储空间还没有被占用，则将该元素存入，否则执行step2解决冲突。

step2 根据选择的冲突处理方法，计算关键字key的下一个存储地址。若下一个存储地址仍被占用，则继续执行step2，直到到能用的存储地址为止。

 

哈希查找的本质是先将数据映射成它的哈希值。哈希查找的核心是构造一个哈希函数，它将原来直观、整洁的数据映射为看上去似乎是随机的一些整数。

本算法使用开放定址的方法解决冲突。

程序的源代码如下：

//哈希表的查找
#include
#include
#include

#define OVERFLOW -2
#define SUCCESS 1
#define UNSUCCESS 0
#define DUPLICATE -1
#define NULL_KEY 0 //0为未填写记录的标志
typedef int Status;
#define OK 1
#define N 10
//开放定址哈希表的存储结构
int Hashsize[]={11, 19, 29, 37};//哈希表的容量递增，一个合适的素数序列
int m=0;//哈希表的表长，全局变量
struct ElemType //数据元素的类型
{
	int key;
	int others;
};
struct HashTable
{
	ElemType *elem;//数据元素的存储基址，动态分配数组
	int count;//当前数据元素的个数
	int sizeindex;//Hashsize[sizeindex]为当前的容量
};
//构造一个空的哈希表
void InitHash(HashTable &H)
{
	int i;
	H.count=0;//当前的元素的个数
	H.sizeindex=0;//初始存储容量分配为Hashsize[0]
	m=Hashsize[0];
	H.elem=(ElemType*)malloc(m*sizeof(ElemType));
	if(!H.elem)
		exit(OVERFLOW);
	for(i=0;ikey != NULL_KEY)//该单元有数据
		{
			*p=*(H.elem+i);
			p++;
		}
	}

	H.count=0;
	H.sizeindex++;//增加存储容量
	m=Hashsize[H.sizeindex];
	p=(ElemType*)realloc(H.elem,m*sizeof(ElemType));
	if(!p)
		exit(OVERFLOW);
	H.elem=p;
	for(i=0;i

程序的运行结果如下：

数据的存储结构：

开放定址法处理冲突哈希表的存储结构                                                      空的哈希表

 

注意在本程序中使用了一个重建哈希表的函数RecreateHashTable（），也就是当你查找指定的元素的时候，如果冲突的次数超过了你设定的次数的时候，就会调用这个重建函数，增加分配的存储空间，使用大一些的控件来存储有限的数据的个数。

在这个RecreateHashTable（）重建函数的实现中，先是malloc一段内存空间，然后relloc一段更加大一些的内存空间，然后按照一定的规则把你原来的数据存入到新分配的空间中。注意在上面的的函数的实现的过程中区分elem指针和H.elem指针，就比较容易理解源代码了。