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C语言 数据结构中解决冲突的方法是什么

发布时间:2019-06-11 22:17 来源:未知 编辑:admin

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  知道合伙人数码行家采纳数:33622获赞数:61881学的虽是计算机网络,但是读的书很多也很杂也是一知半解,所以到现在我也不知道我有啥能力!只知道努力!向TA提问展开全部可以参考如下方法:

  使用一个下标范围比较大的数组来存储元素。可以设计一个函数(哈希函数, 也叫做散列函数),使得每个元素的关键字都与一个函数值(即数组下标)相对应,于是用这个数组单元来存储这个元素;也可以简单的理解为,按照关键字为每一个元素分类,然后将这个元素存储在相应类所对应的地方。

  但是,不能够保证每个元素的关键字与函数值是一一对应的,因此极有可能出现对于不同的元素,却计算出了相同的函数值,这样就产生了冲突,换句话说,就是把不同的元素分在了相同的类之中。后面我们将看到一种解决冲突的简便做法。

  构造函数的常用方法(下面为了叙述简洁,设 h(k) 表示关键字为 k 的元素所对应的函数值):

  这里, p 如果选取的是比较大的素数,效果比较好。而且此法非常容易实现,因此是最常用的方法。

  如果关键字的位数比较多,超过长整型范围而无法直接运算,可以选择其中数字分布比较均匀的若干位,所组成的新的值作为关键字或者直接作为函数值。

  线性重新散列技术易于实现且可以较好的达到目的。令数组元素个数为 S ,则当 h(k) 已经存储了元素的时候,依次探查 (h(k)+i) mod S , i=1,2,3…… ,直到找到空的存储单元为止(或者从头到尾扫描一圈仍未发现空单元,这就是哈希表已经满了,发生了错误。当然这是可以通过扩大数组范围避免的)。

  哈希表支持的运算主要有:初始化(makenull)、哈希函数值的运算(h(x))、插入元素(insert)、查找元素(member)。

  我们注意到,插入和查找首先都需要对这个元素定位,即如果这个元素若存在,它应该存储在什么位置,因此加入一个定位的函数 locate

  什么时候适合应用哈希表呢?如果发现解决这个问题时经常要询问:某个元素是否在已知集合中?,也就是需要高效的数据存储和查找,则使用哈希表是最好不过的了!那么,在应用哈希表的过程中,值得注意的是什么呢?

  哈希函数的设计很重要。一个不好的哈希函数,就是指造成很多冲突的情况,从前面的例子已经可以看出来,解决冲突会浪费掉大量时间,因此我们的目标就是尽力避免冲突。前面提到,在使用除余法的时候,h(k)=k mod p ,p 最好是一个大素数。这就是为了尽力避免冲突。为什么呢?假设 p=1000 ,则哈希函数分类的标准实际上就变成了按照末三位数分类,这样最多1000类,冲突会很多。一般地说,如果 p 的约数越多,那么冲突的几率就越大。

  简单的证明:假设 p 是一个有较多约数的数,同时在数据中存在 q 满足 gcd(p,q)=d 1 ,即有 p=a*d , q=b*d, 则有 q mod p= q - p* [q div p] =q - p*[b div a] . ① 其中 [b div a ] 的取值范围是不会超过 [0,b] 的正整数。也就是说, [b div a] 的值只有 b+1 种可能,而 p 是一个预先确定的数。因此 ① 式的值就只有 b+1 种可能了。这样,虽然mod 运算之后的余数仍然在 [0,p-1] 内,但是它的取值仅限于 ① 可能取到的那些值。也就是说余数的分布变得不均匀了。容易看出, p 的约数越多,发生这种余数分布不均匀的情况就越频繁,冲突的几率越高。而素数的约数是最少的,因此我们选用大素数。记住素数是我们的得力助手。

  另一方面,一味的追求低冲突率也不好。理论上,是可以设计出一个几乎完美,几乎没有冲突的函数的。然而,这样做显然不值得,因为这样的函数设计很浪费时间而且编码一定很复杂,与其花费这么大的精力去设计函数,还不如用一个虽然冲突多一些但是编码简单的函数。因此,函数还需要易于编码,即易于实现。

  综上所述,设计一个好的哈希函数是很关键的。而好的标准,就是较低的冲突率和易于实现。

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