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数据结构:散列1(分离链接法)

来源:程序员人生   发布时间:2017-03-20 09:39:27 阅读次数:2367次

散列:

将每一个键映照到从0到TableSize⑴这个范围的某个数,并将其放到适当的单元中。这个映照成为散列函数

理想情况下,不同的键映照到不同的单元,但是现实中是不可能的,所以好的散列函数,应当尽可能均匀地分配键。

列表的大小最好是素数,这个非常非常重要。


解决冲突:

冲突:如果1个元素插入时与1个已插入的元素散列到相同的值,那末就产生了1个冲突。

解决冲突的方法:分离链接法和探测法

分离链接法:将散列到的同1个值的所有元素保存到1个链表中。肯定是要分配内存。

对List和Vector,都是使用自己实现的简单模板。Vector模板的实现 List模板的实现

探测法在下1章:数据结构:散列2(探测法)

先看看1些公用的函数:

//通过迭代器查找相同的对象
	template<class InputIterator, class T>
	InputIterator find(InputIterator first, InputIterator last, const T& val)
	{
		while (first != last)
		{
			if (*first == val) return first;
			++first;
		}
		return last;
	}
	//是不是1个素数
	bool isPrime(int num)
	{
		if (num == 2 || num == 3)
		{
			return true;
		}
		if (num % 6 != 1 && num % 6 != 5)
		{
			return false;
		}
		for (int i = 5; i*i <= num; i += 6)
		{
			if (num % i == 0 || num % (i + 2) == 0)
			{
				return false;
			}
		}
		return true;
	}
	//查找比x大的第1个素数
	int nextPrime(int n)
	{
		bool state = isPrime(n);
		while (!state)
		{
			state = isPrime(++n);

		}
		return n;
	}
	//string的散列函数	
	int hash(const std::string& key)
	{
		int hashVal = 0;
		for (size_t i = 0; i < key.length(); i++)
		{
			hashVal = 37 * hashVal + key[i];
		}
		return hashVal;
	}
	//int的散列函数
	int hash(int key)
	{
		return key;
	}
使用分离链接法的代码:

	//分离链接法
	template <typename HashedObj>
	class HashTable
	{
	public:
		//构造函数
		explicit HashTable(int size = 101) :theList(size){}
		//包括某个对象
		bool contains(const HashedObj& x)const
		{
			const List<HashedObj>& whichList = theList[myhash(x)];
			return find(whichList.begin(), whichList.end(), x) != whichList.end();
		}
		//清空散列表
		void makeEmpty()
		{
			for (int i = 0; i < theList.size(); i++)
			{
				theList[i].clear();//对每一个散列表清空
			}
		}
		//插入数据
		bool insert(const HashedObj& x)
		{
			//找到散列表中对应位置的链表
 			List<HashedObj>& whichList = theList[myhash(x)];
			//在链表中找到x
 			List<HashedObj>::iterator iter = find(whichList.begin(), whichList.end(), x);
			if (iter != whichList.end())
			{
				return false;
			}
 			whichList.push_back(x);
			++currentSize;
			//数据的大小超过了散列表的大小,因而可知,理想情况下,散列表下的链表应当是只放1个数据是最好的
			if (currentSize > theList.size())
			{
				rehash();//重构1个更加大的散列表
			}
			return true;
		}
		//删除数据
		void remove(const HashedObj& x)
		{
			//找到链表
			List<HashedObj>& whichList = theList[myhash(x)];
			List<HashedObj>::iterator iter = find(whichList.begin(), whichList.end(), x);
			if (iter == whichList.end())
			{
				return false;
			}
			//删除
			whichList.erase(iter);
			--currentSize;
			return true;
		}
	private:
		Vector<List<HashedObj>> theList;//散列表
		int currentSize;//当前数据量
		//重新构造1个散列表
		void rehash()
		{
			//原来的散列表
 			Vector<List<HashedObj>> oldList = theList;
			//散列表的大小扩大两倍,然后再找接下来的第1个素数
			theList.resize(nextPrime(2 * theList.size()));
			//清空散列表
			for (int i = 0; i < theList.size(); i++)
			{
				theList[i].clear();
			}
			//插入旧的数据
			currentSize = 0;
			for (int i = 0; i < oldList.size(); i++)
			{
				List<HashedObj>::iterator iter = oldList[i].begin();
				while (iter != oldList[i].end())
				{
					insert(*iter);
					iter++;
				}
			}
		}
		//计算散列数
		int myhash(const HashedObj& x)const
		{
			int hashVal = hash(x);
			hashVal %= theList.size();
			if (hashVal < 0)
			{
				hashVal += theList.size();
			}
			return hashVal;
		}
	};



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