散列结构及其应用.pptVIP

?9.1 集合的概念 9.2 集合的散列存储 9.3 散列表及其运算 9.4 散列结构下的查找性能分析 9.5 散列结构的应用——LZW压缩问题 9.1 集合的概念 ?9.2 集合的散列存储 9.3 散列表及其运算 9.4 散列结构下的查找性能分析 9.5 散列结构的应用——LZW压缩问题 ? 9.2.1 散列的概念 9.2.2 散列函数的构造 9.2.3 处理冲突的方法 9.2.1 散列的概念 ? 9.2.2 散列函数的构造 9.2.3 处理冲突的方法 1、直接定址法 2、除留余数法 例：已知待散列元素为（18，75，60，43，54，90，46），表长m=10， p=7， 则有 H(18)=18 % 7=4 H(75)=75 % 7=5 H(60)=60 % 7=4 H(43)=43 % 7=1 H(54)=54 % 7=5 H(90)=90 % 7=6 H(46)=46 % 7=4  此时冲突较多。 为减少冲突， 可取较大的m值和p值， 如m=p=13。 结果如下：  H(18)=18 % 13=5 H(75)=75 % 13=10 H(60)=60 % 13=8 H(43)=43 % 13=4 H(54)=54 % 13=2 H(90)=90 % 13=12 H(46)=46 % 13=7 3、数字分析法 4、平方取中法 9.2.1 散列的概念 9.2.2 散列函数的构造 ? 9.2.3 处理冲突的方法 ■线性探测再散列 di=1，2，3，…:， m-1 这种方法的特点是： 冲突发生时，顺序查看表中下一单元， 直到找出一个空单元或查遍全表。 ■二次探测再散列 di=12，-12，22，-22，…，k2，-k2 (k≤m/2) 这种方法的特点是：冲突发生时，在表的左右进行跳跃式探测， 比较灵活。  例:已知哈希表长度m=11，哈希函数为：H(key)= key % 11， 则H(47)=3，H(26)=4，H(60)=5，假设下一个关键字为69，则H(69)=3，与47冲突。 用线性探测再散列处理冲突：下一个哈希地址为H1=(3+1)% 11 = 4， 仍然冲突，再找下一个哈希地址为H2 = (3+2)% 11=5，还是冲突，继续找下一个哈希地址为H3=（3+3）% 11=6，此时不再冲突，将69填入6号单元。 用二次探测再散列处理冲突，因H(69)=3与47冲突，下一个哈希地址为H1=(3+12)% 11=4， 仍然冲突，再找下一个哈希地址为 H2=(3-12)% 11=2，此时不再冲突，将69填入2号单元。 用伪随机探测再散列处理冲突，且伪随机数序列为：2，5，9……则下一个哈希地址为H1=（3+2）% 11=5，仍然冲突，再找下一个哈希地址为H2=（3+5）%11=8，此时不再冲突，将69填入8号单元。 2、 链地址法 这种方法的基本思想是将所有哈希地址为i的元素构成一个称为同义词链的单链表，并将单链表的头指针存在哈希表的第i个单元中， 因而查找、插入和删除主要在同义词链中进行。 链地址法适用于经常进行插入和删除的情况。  例：已知一组关键字（32，40， 36， 53， 16， 46， 71， 27， 42， 24， 49， 64）， 哈希表长度为13，哈希函数为：H(key)=key%13，则用链地址法处理冲突的结果如图所示。 同一链表中关键字自小到大有序。 9.1 集合的概念 9.2 集合的散列存储 ?9.3 散列表及其运算 9.4 散列结构下的查找性能分析 9.5 散列结构的应用——LZW压缩问题 ? 9.3.1 采用开放定址法解决冲突的散列表及其运算 9.3.2 采用链地址法解决冲突的散列表及其运算 9.3.1 采用开放定址法解决冲突的散列表及其运算 ?9.3.2 采用链地址法解决冲突的散列表及其运算 9.1 集合的概念 9.2 集合的散列存储 9.3 散列表及其运算 ?9.4 散列结构下的查找性能分析 9.5 散列结构的应用——LZW压缩问题 9.1 集合的概念 9.2 集合的散列存储 9.3 散列表及其运算 9.4 散列结构下的查找性能分析 ?9.5 散列结构的应用——LZW压缩问题 在散列存储中