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7.5_1散列查找(上)

基于一种数据结构：
散列表（Hash Table），又称作哈希表

特点：数据元素的关键字与其存储地址直接相关

7.5_1散列查找(上)_第1张图片

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 其实这个散列表也是基于数组实现的

加入19对13取余

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 7.5_1散列查找(上)_第4张图片

 加入再次插入1的话，塞不进去

7.5_1散列查找(上)_第5张图片

 

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数据元素不会直接存放到数组中

而是通过指针

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这种方法也叫做拉链法（也叫做链接法，链地址法）来处理冲突

将如何基于这个数据结构进行查找操作

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 7.5_1散列查找(上)_第9张图片

在序号为1的链表中查找

 查找长度为3

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 7.5_1散列查找(上)_第12张图片

链表的头指针是空的（查找长度为0）

查找长度定义：在查找运算中需要对比关键字的次数（不包括开始的指针判断）

7.5_1散列查找(上)_第13张图片

 我们还可以算出平均查找长度：

7.5_1散列查找(上)_第14张图片效率非常高，比顺序查找高多了

如果没有同义词的话：

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 最理想情况：散列查找的时间复杂度可以达到O(1)

7.5_1散列查找(上)_第16张图片

 一共就这么多情况，这13中情况等可能发生

装填因子会影响查找效率

散列表越短，发生冲突的情况越多

那么为了效率更高

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 常见的散列函数

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设计目标：让不同关键字的冲突尽可能地少

7.5_1散列查找(上)_第19张图片

 7.5_1散列查找(上)_第20张图片

 与质数相反的概念就是合数

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 7.5_1散列查找(上)_第23张图片

 7.5_1散列查找(上)_第24张图片

7.5_1散列查找(上)_第25张图片7.5_1散列查找(上)_第26张图片

 7.5_1散列查找(上)_第27张图片

 7.5_1散列查找(上)_第28张图片

 也可以直接使用直接定址法

7.5_1散列查找(上)_第29张图片

 但是并不实际，空间复杂度太高

 

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