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哈希表
- 作用:将庞大的空间,映射到小的空间,集中数据,一般用取模,取模的数尽量取质数,最大程度减小冲突
- 操作:一 般是添加和查找元素,删除元素通常有一个标记数组,对元素标记为已删除
- 离散化相似,离散化是特殊的哈希方式,离散化处理的数据是单调的,相对位置不变
- 映射会出现冲突,如将两个不同的数映射成同一个数
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存储结构:
- 解决了冲突
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开放寻址法
- 仅仅一个数组,数组长度通常为最大范围的2~3倍
- 存储:当前位置有元素,就移到下一个位置,直到当前位置无元素为止
- 查找:当前位置有元素且不为x,就移动到下一个位置,直到当前位置是x,后返回下标
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代码:
const int N = 2e5 + 3; const int null = 0x3f3f3f3f;//表示无穷大 int h[N]; //查找 可以插入的/查找到的位置 void find(int x){ int k = (x % N + N) % N;//第一个哈希的位置 while(h[k] != null && h[k] != x){//当前位置有元素且不为x k ++ ;//后移 if(k == N) k = 0;//循环找位置 } return k;//返回可以插入的位置,或者查找到x的位置 } int k = find(x);//返回一个可以插入的或者查找到的位置 //插入 if(h[k] == null) h[k] = x;//当前位置为空可以插入 //查询 if(h[k] != null) return found//当前位置不空必为x else return not found //当前位置为空,查找不到x memset(h, 0x3f, sizeof h);
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拉链法
- 冲突的元素存入当前位置的链表中,因此同一个下标就可以存下不同的元素解决冲突
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代码:
const int N = 1e5 + 3; //质数 int h[N], e[N], ne[N], idx = 1;//链表节点从1开始,0代表空节点 //添加 void insert(int x){ int k = (x % N + N) % N;//x可能为负数,结果相当于|x| % N e[idx] = x; ne[idx] = h[k]; h[k] = idx; idx ++ ; } //查询 void find(int x){ int k = (x % N + N) % N; for(int i = h[k]; i; i = ne[i]) if(e[i] == x) return true; else return false; }
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字符串哈希方式
- 字符串前缀哈希法
- 将字符串的每个字符映射为某个数(asic码),该数不能为0,并且将该数看作p进制下的一位,求出它的十进制的值,该值就代表字符串的映射值,然后将该值对q取模,成为字符串的哈希值
- 一般取p = 131 或者 13331, 取q = 2^64, 可以大概率减少冲突,不考虑冲突
- 用unsigned long long 存储每个字符串的映射值,自然溢出相当于对q取模
- 求出某个字符串的前缀哈希值,则该字符串的任一子串的哈希值可以做差求出(类似前缀和)
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代码:
typedef unsigned long long ULL; const int N = 1e5 + 10; const int P = 131; //P进制 char str[N]; ULL h[N], p[N];//h存储字符串前缀哈希值,p[i]存储P进制下的P^i的值 //取字串的哈希值 ULL gets(int l, int r){ return h[r] - h[l - 1] * p[r - l + 1]; } //递推预处理p^i, 字符串前缀哈希值 p[0] = 1; for(int i = 1; i <= n; ++ i){ p[i] = p[i - 1] * P; h[i] = h[i - 1] * P + str[i]; //求前i个字符组成的字符串的哈希值(字符串前缀哈希值) }
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文章来源: 博客园
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