/* * Copyright (c)2015,烟台大学计算机与控制工程学院 * All rights reserved. * 文件名称:项目3.cbp * 作 者:朱希康 * 完成日期:2015年12月18日 * 版 本 号:v1.0 * 问题描述:已知一个关键字序列为if、while、for、case、do、break、else、struct、union、int、double、float、char、long、bool,共15个字符串,哈希函数H(key)为关键字的第一个字母在字母表中的序号,哈希表的表长为26。 * 输入描述:无 * 程序输出:哈希表及平均查找长度 */
#include <stdio.h> #include <string.h> #include <malloc.h> #define N 15 #define M 26 typedef struct node //定义哈希链表的节点类型 { char *key; struct node *next; } LNode; typedef struct { LNode *link; } HTType; int H(char *s) //实现哈希函数 { return ((*s-'a'+1)%M); } //构造哈希表 void Hash(char *s[], HTType HT[]) { int i, j; LNode *q; for(i=0; i<M; i++) //哈希表置初值 HT[i].link=NULL; for(i=0; i<N; i++) //存储每一个关键字 { q=(LNode*)malloc(sizeof(LNode)); //创建新节点 q->key = (char*)malloc(sizeof(strlen(s[i])+1)); strcpy(q->key, s[i]); q->next=NULL; j=H(s[i]); //求哈希值 if(HT[j].link==NULL) //不冲突,直接加入 HT[j].link=q; else //冲突时,采用前插法插入 { q->next = HT[j].link; HT[j].link=q; } } } //输出哈希表 void DispHT(HTType HT[]) { int i; LNode *p; printf("哈希表\n"); printf("位置\t关键字序列\n"); printf("---------------------\n"); for(i=0; i<M; i++) { printf(" %d\t", i); p=HT[i].link; while(p!=NULL) { printf("%s ", p->key); p=p->next; } printf("\n"); } printf("---------------------\n"); } //求查找成功情况下的平均查找长度 double SearchLength1(char *s[], HTType HT[]) { int i, k, count = 0; LNode *p; for(i=0; i<N; i++) { k=0; p=HT[H(s[i])].link; while(p!=NULL) { k++; //p!=NULL,进入循环就要做一次查找 if(strcmp(p->key, s[i])==0) //若找到,则退出 break; p=p->next; } count+=k; } return 1.0*count/N; //成功情况仅有N种 } //求查找不成功情况下的平均查找长度 double SearchLength2(HTType HT[]) { int i, k, count = 0; //count为各种情况下不成功的总次数 LNode *p; for(i=0; i<M; i++) { k=0; p=HT[i].link; while(p!=NULL) { k++; p=p->next; } count+=k; } return 1.0*count/M; //不成功时,在表长为M的每个位置上均可能发生 } int main() { HTType HT[M]; char *s[N]= {"if", "while", "for", "case", "do", "break", "else", "struct", "union", "int", "double", "float", "char", "long", "bool"}; Hash(s, HT); DispHT(HT); printf("查找成功情况下的平均查找长度 %f\n", SearchLength1(s, HT)); printf("查找不成功情况下的平均查找长度 %f\n", SearchLength2(HT)); return 0; }
运行结果:
知识点总结:
相比线性探查,拉链法适用于大数据,它是把所有的同义词用单链表链接起来,利用哈希函数求出每个关键字的地址,同一地址的利用链表存放在一起。