1. 直接寻址法:取关键字或关键字的某个线性函数值为散列地址。即H(key)=key或H(key) = a·key + b,其中a和b为常数(这种散列函数叫做自身函数)。若其中H(key)中已经有值了,就往下一个找,直到H(key)中没有值了,就放进去。
2. 数字分析法:分析一组数据,比如一组员工的出生年月日,这时我们发现出生年月日的前几位数字大体相同,这样的话,出现冲突的几率就会很大,但是我们发现年月日的后几位表示月份和具体日期的数字差别很大,如果用后面的数字来构成散列地址,则冲突的几率会明显降低。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:取关键字平方后的中间几位作为散列地址。
4. 折叠法:将关键字分割成位数相同的几部分,最后一部分位数可以不同,然后取这几部分的叠加和(去除进位)作为散列地址。数位叠加可以有移位叠加和间界叠加两种方法。移位叠加是将分割后的每一部分的最低位对齐,然后相加;间界叠加是从一端向另一端沿分割界来回折叠,然后对齐相加。
5. 随机数法:选择一随机函数,取关键字的随机值作为散列地址,通常用于关键字长度不同的场合。
6. 除留余数法:取关键字被某个不大于散列表表长m的数p除后所得的余数为散列地址。即 H(key) = key MOD p,p<=m。不仅可以对关键字直接取模,也可在折叠、平方取中等运算之后取模。对p的选择很重要,一般取素数或m,若p选的不好,容易产生同义词。
1. 开放寻址法:Hi=(H(key) + di) MOD m,i=1,2,…,k(k<=m-1),其中H(key)为散列函数,m为散列表长,di为增量序列,可有下列三种取法:
1.1. di=1,2,3,…,m-1,称线性探测再散列;
1.2. di=1^2,-1^2,2^2,-2^2,⑶^2,…,±(k)^2,(k<=m/2)称二次探测再散列;
1.3. di=伪随机数序列,称伪随机探测再散列。
2. 再散列法:Hi=RHi(key),i=1,2,…,k RHi均是不同的散列函数,即在同义词产生地址冲突时计算另一个散列函数地址,直到冲突不再发生,这种方法不易产生“聚集”,但增加了计算时间。
3. 链地址法(拉链法)
4. 建立一个公共溢出区
#include <stdio.h> #include <malloc.h> #define NULLKEY 0 // 0为无记录标志 #define N 10 // 数据元素个数 typedef int KeyType;// 设关键字域为整型 typedef struct { KeyType key; int ord; } ElemType; // 数据元素类型 // 开放定址哈希表的存储结构 int hashsize[] = { 11, 19, 29, 37 }; // 哈希表容量递增表,一个合适的素数序列 int m = 0; // 哈希表表长,全局变量 typedef struct { ElemType *elem; // 数据元素存储基址,动态分配数组 int count; // 当前数据元素个数 int sizeindex; // hashsize[sizeindex]为当前容量 } HashTable; #define SUCCESS 1 #define UNSUCCESS 0 #define DUPLICATE -1 // 构造一个空的哈希表 int InitHashTable(HashTable *H) { int i; (*H).count = 0; // 当前元素个数为0 (*H).sizeindex = 0; // 初始存储容量为hashsize[0] m = hashsize[0]; (*H).elem = (ElemType*) malloc(m * sizeof(ElemType)); if (!(*H).elem) exit(0); // 存储分配失败 for (i = 0; i < m; i++) (*H).elem[i].key = NULLKEY; // 未填记录的标志 return 1; } // 销毁哈希表H void DestroyHashTable(HashTable *H) { free((*H).elem); (*H).elem = NULL; (*H).count = 0; (*H).sizeindex = 0; } // 一个简单的哈希函数(m为表长,全局变量) unsigned Hash(KeyType K) { return K % m; } // 开放定址法处理冲突 void collision(int *p, int d) // 线性探测再散列 { *p = (*p + d) % m; } // 算法9.17 // 在开放定址哈希表H中查找关键码为K的元素,若查找成功,以p指示待查数据 // 元素在表中位置,并返回SUCCESS;否则,以p指示插入位置,并返回UNSUCCESS // c用以计冲突次数,其初值置零,供建表插入时参考。 int SearchHash(HashTable H, KeyType K, int *p, int *c) { *p = Hash(K); // 求得哈希地址 while (H.elem[*p].key != NULLKEY && !(K == H.elem[*p].key)) { // 该位置中填有记录.并且关键字不相等 (*c)++; if (*c < m) collision(p, *c); // 求得下一探查地址p else break; } if (K == H.elem[*p].key) return SUCCESS; // 查找成功,p返回待查数据元素位置 else return UNSUCCESS; // 查找不成功(H.elem[p].key==NULLKEY),p返回的是插入位置 } int InsertHash(HashTable *, ElemType); // 对函数的声明 // 重建哈希表 void RecreateHashTable(HashTable *H) { int i, count = (*H).count; ElemType *a, *elem = (ElemType*) malloc(count * sizeof(ElemType)); a = elem; printf("重建哈希表\n"); for (i = 0; i < m; i++) // 保存原有的数据到elem中 if (((*H).elem + i)->key != NULLKEY) // 该单元有数据 *elem++ = *((*H).elem + i); elem = a; (*H).count = 0; (*H).sizeindex++; // 增大存储容量 m = hashsize[(*H).sizeindex]; ElemType *p = (ElemType*) realloc((*H).elem, m * sizeof(ElemType)); if (!p) exit(0); // 存储分配失败 (*H).elem = p; for (i = 0; i < m; i++) (*H).elem[i].key = NULLKEY; // 未填记录的标志(初始化) for (i = 0; i < count; i++) // 将原有的数据按照新的表长插入到重建的哈希表中 InsertHash(H, *(elem + i)); } //void RecreateHashTable(HashTable *H) // 重建哈希表 //{ // int i, count = (*H).count; // ElemType *p, *elem = (ElemType*) malloc(count * sizeof(ElemType)); // p = elem; // printf("重建哈希表\n"); // for (i = 0; i < m; i++) // 保存原有的数据到elem中 // if (((*H).elem + i)->key != NULLKEY) // 该单元有数据 // *p++ = *((*H).elem + i); // (*H).count = 0; // (*H).sizeindex++; // 增大存储容量 // m = hashsize[(*H).sizeindex]; // p = (ElemType*) realloc((*H).elem, m * sizeof(ElemType)); // if (!p) // exit(0); // 存储分配失败 // (*H).elem = p; // for (i = 0; i < m; i++) // (*H).elem[i].key = NULLKEY; // 未填记录的标志(初始化) // for (p = elem; p < elem + count; p++) // 将原有的数据按照新的表长插入到重建的哈希表中 // InsertHash(H, *p); //} // 算法9.18 // 查找不成功时插入数据元素e到开放定址哈希表H中,并返回1; // 若冲突次数过大,则重建哈希表。 int InsertHash(HashTable *H, ElemType e) { int c, p; c = 0; if (SearchHash(*H, e.key, &p, &c)) // 表中已有与e有相同关键字的元素 return DUPLICATE; else if (c < hashsize[(*H).sizeindex] / 2) // 冲突次数c未达到上限,(c的阀值可调) { // 插入e (*H).elem[p] = e; ++(*H).count; return 1; } else { RecreateHashTable(H); // 重建哈希表 InsertHash(H, e); } return 0; } // 按哈希地址的顺序遍历哈希表 void TraverseHash(HashTable H, void(*Vi)(int, ElemType)) { int i; printf("哈希地址0~%d\n", m - 1); for (i = 0; i < m; i++) if (H.elem[i].key != NULLKEY) // 有数据 Vi(i, H.elem[i]); } // 在开放定址哈希表H中查找关键码为K的元素,若查找成功,以p指示待查数据 // 元素在表中位置,并返回SUCCESS;否则,返回UNSUCCESS int Find(HashTable H, KeyType K, int *p) { int c = 0; *p = Hash(K); // 求得哈希地址 while (H.elem[*p].key != NULLKEY && !(K == H.elem[*p].key)) { // 该位置中填有记录.并且关键字不相等 c++; if (c < m) collision(p, c); // 求得下一探查地址p else return UNSUCCESS; // 查找不成功(H.elem[p].key==NULLKEY) } if (K == H.elem[*p].key) return SUCCESS; // 查找成功,p返回待查数据元素位置 else return UNSUCCESS; // 查找不成功(H.elem[p].key==NULLKEY) } void print(int p, ElemType r) { printf("address=%d (%d,%d)\n", p, r.key, r.ord); } int main() { ElemType r[N] = { { 17, 1 }, { 60, 2 }, { 29, 3 }, { 38, 4 }, { 1, 5 }, { 2, 6 }, { 3, 7 }, { 4, 8 }, { 60, 9 }, { 13, 10 } }; HashTable h; int i, j, p; KeyType k; InitHashTable(&h); for (i = 0; i <= N - 1; i++) { // 插入前N-1个记录 j = InsertHash(&h, r[i]); if (j == DUPLICATE) printf("表中已有关键字为%d的记录,无法再插入记录(%d,%d)\n", r[i].key, r[i].key, r[i].ord); } printf("按哈希地址的顺序遍历哈希表:\n"); TraverseHash(h, print); printf("请输入待查找记录的关键字: "); scanf("%d", &k); j = Find(h, k, &p); if (j == SUCCESS) print(p, h.elem[p]); else printf("没找到\n"); j = InsertHash(&h, r[i]); // 插入第N个记录 if (j == 0) // 重建哈希表 j = InsertHash(&h, r[i]); // 重建哈希表后重新插入第N个记录 printf("按哈希地址的顺序遍历重建后的哈希表:\n"); TraverseHash(h, print); printf("请输入待查找记录的关键字: "); scanf("%d", &k); j = Find(h, k, &p); if (j == SUCCESS) print(p, h.elem[p]); else printf("没找到\n"); DestroyHashTable(&h); system("pause"); return 0; }