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散列表查找（哈希表）

存储位置 = f（关键字）存储中有一种技术叫散列技术，它是在记录的存储位置和它的关键字之间建立一个缺点的对应关系f，使每个关键字key对应一个存储位置f（key）。

这种对应关系f称为散列函数，又称为哈希函数。

采用散列技术将记录存储在一块连续的存储空间中。

这种连续存储空间称为哈希表。

散列技术既是一种存储方法，也是一种查找方法，其与线性表，树，图等结构不同。散列技术间不存在什么逻辑关系，只与关键字有关联。

散列函数的构造方法：

直接定址法：取关键字的某个线性函数值为散列地址。

f（key） = a * key + b
此方法需事先知道关键字的分布情况，适合查找表小且连续的情况。

数字分析法：使用关键字的一部分来计算散列存储位置的方法，这是散列表中的常用方法。

此方法适合处理关键字位数比较大，分布比较均匀的情况。

平方取中法：

适合不知道关键字的分布且位数不是很大。

折叠法：将关键字从左到右分成相等的几部分，然后叠加求和，并按散列表表长，取后几位作为散列地址。

    适合不知道关键字的分布且位数较大。

除余留数法：最常用的构造散列函数方法。

f（key） = key mod p（p<=m）
此方法可以直接对关键字取模，也可以在折叠、平方取中后取模。、

随机数法:选择一个随机数，取关键字的随机函数值为它的散列地址。

f（key） = random（key）

总结：我们需要考虑一下因素来采用不同的散列表

1.计算散列地址所需时间。
2.关键字长度以及分布情况。
3.散列表大小等。
实际情况中散列情况比较复杂，考虑因素比较多，这也是比较难的一个原因。

散列表结构的初始化：

Struct InitHashTable(HashTable *H)
{
    int i;
    m = HASHSIZE;
    H->count = m;
    H->elem=(int *)malloc(m*sizeof(int));
    for(i=0;i<m;i++)
        H->elem[i]=NULLKEY;
    return 1;
}

散列函数：

int Hash(int key)
{
    return key % m;
}

总结：

散列表是一个非常牛的查找数据结构。它使关键字之间反复比较变为一步到位，性能提高不少，也是数据结构中最为重要的一个方法。

查找3

散列表查找（哈希表）

散列函数的构造方法：