开放寻址法、链式哈希数据结构详细解读

一、开放寻址法(Open Addressing)

1. 定义

开放寻址法是一种哈希冲突解决策略,所有元素都存储在哈希表中。当发生冲突时,即两个键计算出的哈希值相同时,会按照一定的探查序列查找下一个可用的位置来存储新元素。

2. 工作原理

开放寻址法中,每个元素都在表内的一个固定位置。探查序列用于寻找下一个可用插入位置,常见的方法包括:

  • 线性探查(Linear Probing) :依次检查下一个位置,如 ,其中 i 是步数。
  • 二次探查(Quadratic Probing) :检查位置按二次函数递增,如
  • 双重散列(Double Hashing):使用第二个哈希函数来确定步数,如 ((h(k)+i⋅h′(k))mod  m。
3. 特点
  • 单一存储:所有元素都存储在哈希表内,不需要额外的空间来存储链表或链节点。
  • 探查序列:用于在发生冲突时寻找新的存储位置。
  • 删除标记:删除元素时,通常标记为"已删除",以避免破坏探查序列。
4. 优缺点
  • 优点

    • 节省空间:不需要额外的结构来存储冲突元素。
    • 简单实现:易于理解和实现。
  • 缺点

    • 负载因子:性能受负载因子的影响,负载因子越大,探查越长,效率越低。
    • 探查冲突:线性探查容易出现聚集问题(大量元素集中在一起)。
    • 删除复杂:删除操作需要特殊标记,处理不当会影响查找效率。
5. 应用场景
  • 内存有限:适合内存有限的场景,不需要额外的存储空间。
  • 中等负载:适用于负载因子较低的情况,以保持性能。
6. 示例代码(Java 实现线性探查)
java 复制代码
public class OpenAddressingHashTable {
    private String[] table;
    private int size;

    public OpenAddressingHashTable(int capacity) {
        this.table = new String[capacity];
        this.size = 0;
    }

    private int hash(String key) {
        return key.hashCode() % table.length;
    }

    public void insert(String key) {
        int hash = hash(key);
        int i = 0;
        while (table[(hash + i) % table.length] != null) {
            i++;
        }
        table[(hash + i) % table.length] = key;
        size++;
    }

    public boolean search(String key) {
        int hash = hash(key);
        int i = 0;
        while (table[(hash + i) % table.length] != null) {
            if (table[(hash + i) % table.length].equals(key)) {
                return true;
            }
            i++;
        }
        return false;
    }
}

二、链式哈希(Chaining)

1. 定义

链式哈希是一种使用链表来解决哈希冲突的方法。在链式哈希中,每个哈希表的桶(bucket)中存储一个链表。当两个或多个键映射到同一哈希值时,这些键被存储在对应桶的链表中。

2. 工作原理

当元素被插入时,哈希函数计算出其哈希值,并将元素插入到对应桶的链表中。如果桶为空,创建新的链表并将元素加入其中。查找时,哈希值定位桶,然后遍历链表寻找元素。

3. 特点
  • 桶与链表结合:哈希表的每个桶可以存储多个元素,冲突的元素以链表的形式链接。
  • 动态增长:链表的长度不限,可以动态增长以存储任意数量的冲突元素。
  • 负载因子:哈希表性能受负载因子影响,合理的哈希函数和扩展策略有助于保持效率。
4. 优缺点
  • 优点

    • 简单删除:删除操作相对简单,只需从链表中删除节点,不影响整体结构。
    • 负载平衡:对于高负载因子,链表能有效处理大量冲突。
  • 缺点

    • 内存开销:每个链表节点需要额外存储指针,会增加内存消耗。
    • 查找时间:最坏情况下(所有元素哈希到同一个桶),查找时间为 O(n)。
5. 应用场景
  • 动态数据存储:适用于插入和删除频繁的场景。
  • 高负载因子:在负载较高时,链式哈希能更好地维持性能。
6. 示例代码(Java 实现链式哈希)
java 复制代码
import java.util.LinkedList;

public class ChainingHashTable {
    private LinkedList<String>[] table;

    public ChainingHashTable(int capacity) {
        table = new LinkedList[capacity];
        for (int i = 0; i < capacity; i++) {
            table[i] = new LinkedList<>();
        }
    }

    private int hash(String key) {
        return key.hashCode() % table.length;
    }

    public void insert(String key) {
        int index = hash(key);
        table[index].add(key);
    }

    public boolean search(String key) {
        int index = hash(key);
        return table[index].contains(key);
    }

    public void delete(String key) {
        int index = hash(key);
        table[index].remove(key);
    }
}

总结比较

方法 冲突解决机制 操作复杂度 优点 缺点
开放寻址法 探查序列查找空位 查找、插入:O(1),最坏:O(n 空间效率高,不需要额外结构 高负载时性能下降,删除复杂
链式哈希 链表存储冲突元素 平均:O(1),最坏:O(n) 删除简单,负载高时仍保持性能 内存开销大,链表操作较慢
相关推荐
一颗星星辰4 分钟前
数据结构 | 题目练习第二章 | 合并两个有序链表 | 环形链表 | 环形链表入环第一个节点
网络·数据结构·链表
付宇轩37 分钟前
leetcode 1470.重新排列数组
数据结构·算法·leetcode
平头哥在等你40 分钟前
求100之内的素数
c语言·开发语言·算法
埃菲尔铁塔_CV算法2 小时前
人脸识别发展现状及发展前景
大数据·人工智能·算法
孤寂大仙v2 小时前
【C++】AVL树
开发语言·数据结构·c++·c
IT猿手2 小时前
基于卷积神经网络(CNN)的时间序列预测,15个输入1个输出,可以更改数据集,MATLAB代码
人工智能·深度学习·神经网络·算法·matlab·cnn
Bucai_不才2 小时前
【数据结构】线性表——顺序表
数据结构
妈妈说名字太长显傻3 小时前
【数据结构】插入排序——直接插入排序 和 希尔排序
数据结构·算法·排序算法
丶Darling.3 小时前
代码随想录 | Day38 | 动态规划 :01背包应用 目标和&&一和零
c++·算法·动态规划·记忆化搜索·回溯·递推·01背包