什么是哈希算法,哈希函数主要有哪些?
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额。。LZ是不是看了小说绘的终极解密啊?
我也蛮感兴趣滴。。嘿嘿,
哈希函数是一般的线性表,树中,记录在结构中的相对位置是随机的,即和记录的关键字之间不存在确定的关系。
将数据元素的关键字K作为自变量,通过一定的函数关系(称为哈希函数),计算出的值,即为该元素的存储地址。表示为:
Addr = H(key)
为此在建立一个哈希表之前需要解决两个主要问题:
⑴构造一个合适的哈希函数
均匀性 H(key)的值均匀分布在哈希表中;
简单 以提高地址计算的速度
⑵冲突的处理
冲突:在哈希表中,不同的关键字值对应到同一个存储位置的现象。即关键字K1≠K2,但H(K1)= H(K2)。均匀的哈希函数可以减少冲突,但不能避免冲突。发生冲突后,必须解决;也即必须寻找下一个可用地址。 无论哈希函数设计有多么精细,都会产生冲突现象,也就是2个关键字处理函数的结果映射在了同一位置上,因此,有一些方法可以避免冲突。
1.拉链
拉出一个动态链表代替静态顺序储存结构,可以避免哈希函数的冲突,不过缺点就是链表的设计过于麻烦,增加了编程复杂度。此法可以完全避免哈希函数的冲突。
2.多哈希法
设计二种甚至多种哈希函数,可以避免冲突,但是冲突几率还是有的,函数设计的越好或越多都可以将几率降到最低(除非人品太差,否则几乎不可能冲突)。
3.开放地址法
开放地址法有一个公式:Hi=(H(key)+di) MOD m i=1,2,...,k(k<=m-1)
其中,m为哈希表的表长。di 是产生冲突的时候的增量序列。如果di值可能为1,2,3,...m-1,称线性探测再散列。
如果di取1,则每次冲突之后,向后移动1个位置.如果di取值可能为1,-1,2,-2,4,-4,9,-9,16,-16,...k*k,-k*k(k<=m/2)
称二次探测再散列。如果di取值可能为伪随机数列。称伪随机探测再散列。
4.建域法
假设哈希函数的值域为[0,m-1],则设向量HashTable[0..m-1]为基本表,另外设立存储空间向量OverTable[0..v]用以存储发生冲突的记录。
LZ先把自己现阶段的函数搞定,会慢慢接触高等的函数滴,感觉蛮刺激的。。
我也蛮感兴趣滴。。嘿嘿,
哈希函数是一般的线性表,树中,记录在结构中的相对位置是随机的,即和记录的关键字之间不存在确定的关系。
将数据元素的关键字K作为自变量,通过一定的函数关系(称为哈希函数),计算出的值,即为该元素的存储地址。表示为:
Addr = H(key)
为此在建立一个哈希表之前需要解决两个主要问题:
⑴构造一个合适的哈希函数
均匀性 H(key)的值均匀分布在哈希表中;
简单 以提高地址计算的速度
⑵冲突的处理
冲突:在哈希表中,不同的关键字值对应到同一个存储位置的现象。即关键字K1≠K2,但H(K1)= H(K2)。均匀的哈希函数可以减少冲突,但不能避免冲突。发生冲突后,必须解决;也即必须寻找下一个可用地址。 无论哈希函数设计有多么精细,都会产生冲突现象,也就是2个关键字处理函数的结果映射在了同一位置上,因此,有一些方法可以避免冲突。
1.拉链
拉出一个动态链表代替静态顺序储存结构,可以避免哈希函数的冲突,不过缺点就是链表的设计过于麻烦,增加了编程复杂度。此法可以完全避免哈希函数的冲突。
2.多哈希法
设计二种甚至多种哈希函数,可以避免冲突,但是冲突几率还是有的,函数设计的越好或越多都可以将几率降到最低(除非人品太差,否则几乎不可能冲突)。
3.开放地址法
开放地址法有一个公式:Hi=(H(key)+di) MOD m i=1,2,...,k(k<=m-1)
其中,m为哈希表的表长。di 是产生冲突的时候的增量序列。如果di值可能为1,2,3,...m-1,称线性探测再散列。
如果di取1,则每次冲突之后,向后移动1个位置.如果di取值可能为1,-1,2,-2,4,-4,9,-9,16,-16,...k*k,-k*k(k<=m/2)
称二次探测再散列。如果di取值可能为伪随机数列。称伪随机探测再散列。
4.建域法
假设哈希函数的值域为[0,m-1],则设向量HashTable[0..m-1]为基本表,另外设立存储空间向量OverTable[0..v]用以存储发生冲突的记录。
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北京羿射旭科技有限公司
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