Advertisement

哈希表在相关实验中具有重要作用。

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
一、设计课题：哈希表设计。二、需求分析：本课题旨在根据数据元素的关键字和预先设定的哈希函数，构建并初始化哈希表，同时采用开放定址法处理冲突。此外，程序需实现对数据元素插入、显示、查找及删除等功能的完整支持。初始化哈希表时，需要将elem[MAXSIZE]、elemflag[MAXSIZE]和count分别设置为零。创建哈希表时，必须确保输入数据元素的关键字为正整数且数量不超过表长MAXSIZE的限制。输出结果应根据所选取的哈希表功能，提供相应的提示语句以及准确的结果。程序的核心功能在于将一组数量不超过哈希表长度的数据元素，按照其关键字和预定的哈希函数存储到哈希表中，并利用开放定址法解决可能产生的冲突情况，从而找到相应的位置。该程序能够有效地实现对数据元素的插入、显示、查找和删除操作。三、实验概要设计：定义了两个数据对象D1和D2，分别代表哈希表中关键字的集合（elem[MAXSIZE]）以及哈希表中关键字存在与否的标志集合（elemflag[MAXSIZE]）。同时，详细描述了基本操作，包括Hash(key)、InitialHash(HashTable &H)、SearchHash(HashTable &H,int k)、InsertHash(HashTable &H,int e)、CreateHash(HashTable &H)、PrintHash(HashTable H)和DeleteHash(HashTable &H,int e)。四、基本操作算法描述：首先定义了宏定义 MAXSIZE、SUCCESS 和 UNSUCCESS。其次，定义了结构体 HashTable 的成员变量：elem[MAXSIZE] (存储关键字), elemflag[MAXSIZE] (标志位), 和 count (记录元素个数)。随后详细描述了每个基本操作的算法逻辑，例如 InitialHash 初始化所有元素为0；SearchHash 查找指定关键字是否存在并处理冲突；InsertHash 插入新元素并处理冲突；CreateHash 创建并填充哈希表；PrintHash 显示当前哈希表的状态；DeleteHash 删除指定关键字及其对应的标志位。五、功能模块概述：该程序包含以下关键功能模块：哈希函数模块用于计算关键字的散列地址；冲突处理模块负责解决冲突情况；哈希表初始化模块用于初始化哈希表的各个成员变量；哈希表创建模块用于构建初始化的哈希表； 哈希表显示模块用于输出当前状态的hash table; 按关键字查找模块用于根据key在hash table中查找; 插入模块用于将新的key-value pair加入到hash table中; 删除模块用于从hash table中删除指定的key-value pair; 以及主程序模块负责程序的整体控制流程。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 关于哈希表的数据结构实验
    优质
    本数据结构实验旨在通过实现和分析哈希表，探讨其在处理大规模数据集中的效率与性能，涵盖冲突解决策略等核心概念。 ### 一. 设计课题：哈希表设计 #### 需求分析： **目的与任务** 根据数据元素的关键字及所给定的哈希函数建立并初始化哈希表，并利用开放地址法解决冲突问题，通过屏幕输出的功能菜单选择所需功能来实现对数据元素在哈希表中的插入、显示、查找和删除操作。初始化时将`elem[MAXSIZE]`, `elemflag[MAXSIZE]`以及计数器`count`置为0。 **程序需求** 输入一组个数不超过哈希表最大长度的数据，根据其关键字及给定的哈希函数将其存入哈希表中，并在发生冲突的情况下使用开放地址法解决。提供插入、显示、查找和删除数据元素的功能。 #### 实验概要设计： 定义ADT HashTable如下： - **数据对象**：D1={ai| ai∈elem[MAXSIZE], i=0, 1, ..., n}，其中`MAXSIZE`为哈希表长度。 - D2={ai | ai ∈ elemflag[MAXSIZE]}是记录哈希表中每个位置是否已存放关键字的标志集合。 #### 基本操作： 1. **Hash(key)**：根据给定的关键字计算并返回其对应的哈希地址。 2. **Search(H, key)**：在哈希表H中查找指定键值key，如果找到则返回true，否则返回false。 3. **Insert(H, key)**：将数据元素插入到哈希表中。若已存在相同关键字，则输出已有此数!并失败退出；成功时计数器加一，并更新状态标志位。 4. **Delete(H, key)**：从哈希表H中删除指定键值key的数据项，返回是否删除成功的信息。 5. **Display(H)**：显示整个哈希表的内容。 #### 主要函数实现： - 初始化哈希表 - 创建并填充哈希表（插入数据） - 显示当前状态的哈希表内容 - 查找特定关键字是否存在 - 删除指定的关键字 ### 二．程序代码： ```cpp #include using namespace std; const int MAXSIZE = 10; // 假设的最大长度为10，实际使用时可根据需要调整大小。 typedef struct { int key; bool flag; // 标记位：未使用、已占用或已被删除的状态。 } HashNode, *HashTable[MAXSIZE]; // 初始化哈希表 void Initialize(HashTable &H) { for (int i = 0; i < MAXSIZE; ++i) H[i] = nullptr; } // 插入操作，如果关键字已经存在则输出提示信息并返回失败。 bool Insert(HashTable &H, int key) { if (!Search(H, key)) { // 若未找到该键值 HashNode *p = new HashNode{key, true}; // 创建新节点，并设置状态为true表示已占用； H[key % MAXSIZE] = p; // 根据哈希函数计算地址并插入。 } else { cout << 已有此数! << endl; return false; } } // 查找操作 bool Search(HashTable &H, int key) { HashNode *p = H[key % MAXSIZE]; while (p != nullptr && p->flag == true) if(p->key == key) break; // 如果找到，结束循环。 else p = H[++key % MAXSIZE]; // 若未找到，则继续查找下一个地址（线性探测）。 return p != nullptr && p->flag; } // 显示哈希表内容 void Display(HashTable &H) { cout << Hash table address: ; for (int i = 0; i < MAXSIZE; ++i) if(H[i] == nullptr || !H[i]->flag) // 如果位置为空或状态为未使用，则显示空。 cout << NULL ; else cout << H[i]->key << (<< i <<); // 显示关键字及地址。 cout << endl; } // 删除操作，成功则返回true；否则提示并返回false。 bool Delete(HashTable &H, int key) { HashNode *p = nullptr; // 搜索目标元素 Search(H, key); // 先查找该键值的位置 if (p != nullptr && p->flag == true) { // 如果找到了且状态为已使用，则更新其标志位。 p->flag = false; return true; } else { cout << 无此数! << endl; // 若未找到或已被删除，提示并返回失败信息。 return false; } } int main() { Hash
     
  • 哈希表在通讯录中的应用与实现
    优质
    本文探讨了哈希表数据结构在通讯录应用程序中的具体应用和实现方式，详细分析了如何利用哈希表提高联系人查找、插入及删除等操作效率。 ```cpp #include #include #include using namespace std; #define NULL 0 unsigned int key; //用于输入/输出文件流类的变量 unsigned int key2; //key和key2分别作为电话号码和姓名的关键字 struct node { char name[8], address[20]; char num[11]; struct node *next; }; typedef struct node* pnode; void hash(char num[]) { int i = 3, key=0; //以电话号码为关键字建立哈希函数 while(num[i] != NULL) { key += (int)num[i]; i++; } key %= 20; } void hash2(char name[]) { int i = 1, key2 = 0; //姓名作为关键字的哈希函数 while(name[i] != NULL) { key2 += (int)name[i]; i++; } key2 %= 20; } node* input() { //输入节点信息，建立结点，并将结点的next指针指向空 node *temp = new node; temp->next=NULL; cout<<输入姓名：<>temp->name; cout<<输入地址：<>temp->address; cout<<输入电话：<>temp->num; return temp; } int apend() { //添加节点 node *newphone, *newname; newphone = input(); hash(newphone->num); newname = newphone; hash2(newname->name); if(phone[key] == NULL) phone[key]=newnode; if(nam[key2] == NULL) nam[key2]=newnode; newphone->next = phone[key]->next; phone[key]->next=newphone; newname->next = nam[key2]->next; nam[key2]->next=newname; return 0; } void create() { //新建节点 int i; phone= new pnode[20]; for(i=0;i<20;i++) { phone[i]=new node; phone[i]->next=NULL; } } void create2() { //新建节点 int i; nam = new mingzi[20]; for(i=0;i<20;i++) { nam[i] = new node; nam[i]->next=NULL; } } void list() { //显示列表 int i, j; pnode *p; for(j=0;j<20;j++) if(phone[j]!=NULL) cout<name<<\n; for(i=0;i<20;i++) { node *p = phone[i]->next; while(p) { cout << p->name << ; p=p->next; } cout << \n; } } void list2() { //显示列表 int i, j; mingzi *q; for(j=0;j<20;j++) { if(nam[j]!=NULL) cout<name<<\n; } for(i=0;i<20;i++) { node *p = nam[i]->next; while(p) { cout << p->name << ; p=p->next; } cout << \n; } } int main() { char num[11]; char name[8]; create(); create2(); int sel; while(1) { menu(); cin>>sel; if(sel==3){ cout<<8姓名查询 <>b; if(b==9){ cout<<请输入电话号码:<>num; cout<<输出查找的信息:<>name; cout<<输出查找的信息:<  
  • 哈希表类使用除留余数法作为哈希函数；
    优质
    本项目实现了一个基于除留余数法构造哈希函数的哈希表类，适用于快速数据检索和存储场景。 哈希查找方法如下：1. 哈希表类的哈希函数采用除留余数法；2. 解决哈希冲突使用开放定址法中的线性探测法；3. 构建一个包含10个数据元素的集合；4. 测试两种不同长度（m=13和m=11）的哈希表，并在其中查找几个特定元素。
     
  • 哈希表的建立与查找等相关内容
    优质
    本课程介绍哈希表的基本概念、构造方法及实现技巧，包括散列函数设计、冲突解决策略等内容，并讲解如何高效地进行数据插入和检索操作。 实现哈希表的查找、删除、创建和插入等功能。
     
  • C++ STL中的哈希表应用
    优质
    本文章介绍了C++标准模板库(STL)中哈希表的相关知识和应用场景，并提供了具体的使用示例。 哈希表应用C++_STL_hash哈希表应用C++_STL_hash哈希表应用C++_STL_hash 这段文字看起来像是对使用C++标准库中的哈希表进行介绍或讨论的标题，重复了三次同样的内容。如果需要简化或者重新表述的话，可以考虑如下： 关于在C++中利用STL实现哈希表的应用。 这样的重写去除了原文中的重复部分，并且保持了原有的核心主题和意图不变。
     
  • 哈希算法实验
    优质
    哈希算法实验旨在探索不同哈希函数的设计与实现，分析其在数据安全、完整性校验及快速检索中的应用效果，并研究碰撞概率及其优化方法。 密码学实验六使用LibTomCrypt库中的MD5相关函数对一个文件进行处理，并计算该文件的Hash值。请提交程序代码和运算结果。
     
  • 哈希表在学生管理中的实现算法
    优质
    本篇文章介绍了一种利用哈希表技术优化学生信息管理系统效率的具体实现方法和相关算法。通过详细分析与设计，旨在提升数据检索、插入及删除操作的速度，适用于大规模的学生记录处理场景。 采用除留余数法构造哈希表，并使用线性探测再散列方法解决冲突，输出相应的哈希表结果。同时，利用链地址法处理冲突，同样输出该方法下的哈希表结果。最后，对比分析这两种冲突解决策略的平均查找长度。
     
  • C语言版本的哈希表实验实现
    优质
    本实验详细介绍了使用C语言实现哈希表的过程，包括哈希函数的设计、冲突解决策略以及数据结构的优化。通过实践加深对哈希算法的理解和应用能力。 以下是代码示例：/* 数据结构C语言版 哈希表 */ #include #include #define NULLKEY 0 // 0为无记录标志 #define N 10 // 数据元素个数 typedef int KeyType; // 设关键字域为整型 typedef struct { KeyType key; int ord; } ElemType; // 数据元素类型 // 开放定址哈希表的存储结构 int hashsize[] = {11, 19, 29, 37}; // 哈希表容量递增表，一个合适的素数序列 int m=0; // 哈希表表长，全局变量
     
  • C语言版本的哈希表实验实现
    优质
    本项目为使用C语言编写的哈希表实验实现，包含基本操作如插入、删除和查找等。旨在通过实践加深对数据结构的理解与应用能力。 哈希表是一种高效的数据结构，它通过特定的哈希函数将键（Key）映射到一个固定大小的数组中，从而实现快速的插入、查找和删除操作。在本实验中，哈希表的C语言实现主要涉及以下几个核心知识点： 1. **基本结构**：哈希表由一组数组元素组成，每个元素包含一个关键字域（KeyType key）和一个序号域（int ord）。使用C语言中的结构体定义这个数据元素类型如下： ```c typedef struct{ KeyType key; int ord; } ElemType; ``` 2. **开放定址法**：当发生哈希冲突时，即两个键通过哈希函数映射到同一个位置，本实验采用开放定址法来解决。具体来说，使用线性探测再散列策略处理冲突。 3. **哈希函数**：将键转化为数组索引的哈希函数是实现的关键部分之一。这里采取简单的模运算方法作为示例，即`Hash(KeyType K) = K % m`，其中m代表哈希表长度。 4. **动态数组和内存管理**：由于元素数量可能变化，需要使用动态分配来创建并调整哈希表大小。初始时通过调用`malloc`函数进行内存分配，在不需要时则利用`free`释放资源。当达到容量上限或者遇到内存限制问题时，则会触发重建操作以增加表的尺寸。 5. **查找操作**：查找功能由名为`SearchHash`的函数完成，该函数首先计算键对应的哈希地址，并通过线性探测解决冲突。如果找到匹配项则返回成功标志；否则标记为失败并提供可能插入的新位置信息。 6. **插入操作**：通常情况下，在确定了适当的插入点之后会执行实际的数据添加任务。这一步基于查找过程的结果进行，若发现目标为空，则将新元素放置于此处；如遇满载且冲突次数过多的情况，则考虑重建哈希表以扩展空间。 7. **哈希表重建**：当装载因子（已存储项数/总容量）达到一定阈值或频繁发生碰撞时需要重新构建哈希表。此过程通过执行`RecreateHashTable`函数来完成，该函数创建更大尺寸的新数组，并将原有数据迁移至新结构中。 8. **全局变量与指针**：在C语言环境中使用一个名为`m`的全局变量表示当前哈希表长度。此外，定义了一个包含指向存储区域、元素计数和容量索引等信息的结构体（HashTable）来管理动态变化的数据集。 以上内容概述了实现高效灵活哈希表所需掌握的主要概念和技术细节，在理解这些原理的基础上可以更有效地利用这种数据结构进行编程实践。
     
  • 哈希集去重
    优质
    简介：哈希集去重是一种利用哈希算法进行数据集合中重复元素检测与移除的技术方法，广泛应用于大数据处理、网络安全等领域。 HashSet通过使用HashMap实现去重功能。它将每个元素作为HashMap的键，并且默认情况下值为一个固定的对象。由于HashMap不允许出现重复的键，因此当尝试添加已经存在于集合中的元素时，该操作会被忽略，从而实现了自动去除重复项的效果。此外，HashSet不保证存储元素的顺序；如果需要有序数据结构，则可以考虑使用TreeSet或者LinkedHashSet等其他类来替代。