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哈希表实现通讯录

(1)每个人的信息至少包括姓名，电话，地址。至少包括对通讯录的创建，添加和按姓名查找等功能。 (2)假设人名为汉语拼音全拼形式，待插入哈希表的长度为你所在班级的人数。哈希函数用除留余数法构造，采用链地址法或二次探测再散列法解决冲突。 (3)完成菜单设计。操作有必要的提示。

哈希表设计程序设计+数据结构实验报告

哈希表设计程序设计+数据结构实验报告 1.1 针对某个集体中的人名设计一个哈希表，使得平均查找长度不超过R，完成相应的建立和查表程序. 1.2 人名为汉语拼音形式，最长不超过18个字符(如：庄双双 zhuangshuangshuang). 1.3 假设待填入哈希表的人名有30个，平均查找长度为2。哈希表用除留余数法构造，用伪随机探测在散列法处理冲突。 1.4 在输入人名过程中能自动识别非法输入，并给与非法输入的反馈信息要求重新输入。

最新一文带你快速入门【哈希表】_哈希表快速入门，2024年最新被大佬问到自闭

散列表（Hash table，也叫哈希表），是根据关键码值(Key value)而直接进行访问的数据结构。也就是说，它通过把关键码值映射到表中一个位置来访问记录，以加快查找的速度。这个映射函数叫做散列函数，存放记录的数组叫做散列表。来源百度百科不过看了这么一段，也不是很清楚什么是哈希表，简单点用一句话来说哈希表是根据关键码的值而直接进行访问的数据结构👋但我和身边的朋友讲了这么一句话，但是他还是不太理解，那我便又说直白来讲其实数组就是一张哈希表，就如下图所示。

彻底搞定哈希表，详解哈希表

哈希表

哈希表实验C语言版实现

以下是对哈希表实验用C语言实现的代码进行了详细的分析介绍，需要的朋友可以参考下

哈希表的设计与实现【课程设计】

哈希表的设计与实现课程设计 问题描述：针对某个单位电话号码簿，设计一个哈希表，并完成相应的建表和查表程序。 基本要求：设每个记录有下列数据项：电话号码、用户名、住址。从键盘输入各记录，以用户名为关键字建立哈希表，哈希函数用除留取余数法构造，采用线性探测法解决冲突。可以插入、查找、删除并显示给定用户名的记录，并计算查找长度, 哈希表保存到文件中，并能从文件中读取数据。 测试数据：取某个单位电话号码簿中的30个记录。 提高要求： (1)将电话号码薄以文件形式保存到盘上，能够按用户名和电话号码两种形式建立哈希表并实现插入、查找、删除表中元素的功能。 (2)对于相同的哈希函数，采用两种或两种以上的处理冲突的方法，如线性探测法和拉链法，比较不同的处理冲突的方法平均查找长度的变化。测试时，采用同一组测试数据，分别用不同的方法处理冲突，记录并输出各自的平均查找长度。 (3)设计图形用户界面

哈希表 学习顺序 及 个人心得

简介： Hash表也称散列表，也有直接译作哈希表，Hash表是一种特殊的数据结构，根据关键码值(Key value)而直接进行访问的数据结构，它同数组、链表以及二叉排序树等相比较有很明显的区别，它能够快速定位到想要查找的记录，而不是与表中存在的记录的关键字进行比较来进行查找。也就是说，它通过把关键码值映射到表中一个位置来访问记录，以加快查找的速度，存放记录的数组叫做哈希表。 理解：

哈希 ---《哈希函数》------除数的选取为什么是质数？、《哈希冲突》------解决方法、《闭散列》、《开散列》

一、哈希概念 顺序结构以及平衡树中，元素关键码与其存储位置之间没有对应的关系，因此在查找一个元素时，必须要经过关键码的多次比较**。顺序查找时间复杂度为O(N)，平衡树中为树的高度，即O(logN )**，搜索的效率取决 于搜索过程中元素的比较次数。 理想的搜索方法：可以不经过任何比较，一次直接从表中得到要搜索的元素。 如果构造一种存储结构，通过 某种函数(hashFunc)使元素的存储位置与它的...

【LeetCode】C++ ：简单题 - 哈希表 204. 计数质数

204. 计数质数 难度简单612 统计所有小于非负整数n的质数的数量。 示例 1： 输入：n = 10 输出：4 解释：小于 10 的质数一共有 4 个, 它们是 2, 3, 5, 7 。 示例 2： 输入：n = 0 输出：0 示例 3： 输入：n = 1 输出：0 提示： 0 <= n <= 5 * 106 1. 暴力法 class Solution { public: int countPrimes(int n) { ...

哈希表总结

哈希表的核心问题就是如何解决冲突/碰撞（不同的关键码通过hash函数得到了一个相同的下标）问题 方法有两种 （1）是避免冲突 （2）是解决冲突 （1）避免冲突的方法（哈希冲突无法避免这只是尽可能的降低产生冲突的可能性）： 1.设计哈希函数 例：数据集合{1，8，6，7，4，3} ，设计hash函数为 hash(key) == key % capacity(储存元素底层空间的总大小) 常见的设计方法 ： 1.直接定制法--(常用) 取关键字的某个线性函数为散列地址：Hash（Key）=A*...

POJ3349 重复的雪花（数字哈希）

每个雪花都有六个分支，用六个整数代表，这六个整数是从任意一个分支开始，朝顺时针或逆时针方向遍历得到的。输入多个雪花，判断是否有形状一致的雪花存在。 简单的数字哈希，要注意的是每种雪花可以由多种数字组合表示。 比如输入的是1 2 3 4 5 6， 则2 3 4 5 6 1，3 4  5 6 1 2，……，6 5 4 3 2 1，5 4 3 2 1 6等都是相同形状的。 因此可以在读入一个雪花

C语言基于哈希表实现通讯录

主要为大家详细介绍了C语言基于哈希表实现通讯录，具有一定的参考价值，感兴趣的小伙伴们可以参考一下

关于哈希算法的优缺点

哈希表是种数据结构，它可以提供快速的插入操作和查找操作。第一次接触哈希表时，它的优点多得让人难以置信。不论哈希表中有多少数据，插入和删除（有时包括侧除）只需要接近常量的时间即0(1）的时间级。实际上，这只需要几条机器指令。对哈希表的使用者一一人来说，这是一瞬间的事。哈希表运算得非常快，在计算机程序中，如果需要快速查询数据的话，哈希表的速度明显比树快，树的操作通常需要O(N)的时间级。哈希表不仅速度快，编程实现也相对容易。 哈希表的缺点是它是基于数组的，数组创建后难于扩展某些哈希表被基本填满时，当数组被填满后

常用Hash质数表

61,             83,      113,      151,      211,      281,      379,      509      683,  911        /  一千以下       1217,     1627,     2179,     2909,     3881,    6907,          9209,            

数据结构-哈希表-总结（简）

用数组当成哈希表，数据当作下标，把nums[i]用于计数，先计第一个string，用++，再计第二个string，用- -；1：一般为减少时间开支，在最后一个for循环里面，一边遍历，判断存放数据，一边就判断时候输出，能少用一个循环2：待定（二刷说不定有新体会）

由于其高效的性能和灵活性，哈希表已经成为许多领域中重要的数据结构之一

哈希表存储的基本思路是：设要存储的元素个数为n，设置一个长度为m （m≥n）的连续内存单元，以每个元素的关键字ki（0≤i≤n—1）为自变量，通过一个称为哈希函数的函数h（ki），把ki映射为内存单元的地址（或称下标）h（ki），并把该元素存储在这个内存单元中。拉链法也有缺点，在相同哈希地址的元素构成的单链表中，链指针需要额外的空间，故当元素个数较少时，开放定址法较为节省空间，而若将节省的指针空间用来扩大哈希表的规模，可使装填因子变小，这又减少了开放定址法中的冲突，从而提高了平均查找速度。

nyoj 130 相同的雪花 || poj 3349 Snowflake Snow Snowflakes

题意：给定n片雪花（0 注意事项 1->雪花可以翻转、向左（右）移动，例如 1 2 3 4 5 6 4 3 2 1 6 5 是符合的。 2->直接枚举会超时，可以利用哈希表雪花离散化，不必一个一个查之前的雪花。 3->先查找，确定该雪花不存在再把该雪花插入哈希表，有两种方案，第一，把每个雪花转六下，分别在哈希里面找，然后翻转，把每个雪花转六下，分别在哈希里面找，最后在两种状态插

hash素数表(备用)

61,             83,      113,      151,      211,      281,      379,      509      683,   911         /  一千以下       1217,     1627,     2179,     2909,     3881,     6907,          9209,

哈希算法用素数（质数）求余的初步思考

例如，拿7和8比较 7和8的差别在于8有两个因数，2和4，我们来讨论取模时，2和4的加入改变了什么 假设key是由一个对象的多个字段分别乘某个数得到的。 比如一个人的key = 2*年龄 + 4*身高。//例如年龄随机分布在1-100，身高随机分布在100-200。 我们再列出2和4的倍数 2,4,6,8,10,12,14,16,17...... 4,8,12,16,20,24,18,32...... 其中黑体为8的倍数，那么显而易见，合数8由于其因数的存在，导致key出现在第零下标的元素概率

哈希表心得

出自陈皓博客《哈希表心得》， 链接：http://blog.csdn.net/haoel/article/details/2863 我们知道，哈希表是一个固定大小的数组，数组的每个元素是一个链表（单向或双向）的头指针。如果KeyKeyKey一样，则在一起，如果KeyKeyKey不一样，则不在一起。哈希表的查询是飞快的。因为它不需要从头搜索，它利用KeyKeyKey的“哈希算法”直接定位，查找非...