哈希表属于动态还是静态（哈希表可以动态创建）

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哈希表的设计与实现(线性探测再散列法解决冲突)

1、== 再散列法：Hi=RHi(key)， i=1，2，…，k RHi均是不同的散列函数，即在同义词产生地址冲突时计算另一个散列函数地址，直到冲突不再发生，这种方法不易产生“聚集”，但增加了计算时间。

2、进行哈希计算得到哈希地址，再将其存储到指定地址。如果该地址已有元素，称之为存在“冲突”，再采用冲突检测法处理冲突，如线性探测再散列法。

3、解决冲突的方法一般有线性探测再散列法、随机探测法、再哈希法、链地址法等，其中线性再散列法较简单，其计算公式为：Hi＝（H（K）+di）MOD p式中di＝1，2，…常用的哈希函数 直接定址法。

4、将 哈希值 相同的数据元素存放在一个 链表 中，在查找 哈希表 的过程中，当查找到这个链表时，必须采用线性查找方法。这样的好处是，不怕冲突多；缺点是降低了散列结构的随机存储性能。

求动态哈希算法程序(c++)

1、为W，l，i，m，个字母序号依次为 23 38 35 39，组成关键字为 2338+3539=5877，该姓 名的哈希地址为 5877 MOD 149=66。(5) 用线性探测再散列处理冲突。

2、有现成的SHA1算法函数 复制过来。然后打开文件， 读数据， 调用SHA1函数即可。

3、这样找c就直接查B[h(c)]。第二种情况同理，不过要令h(i， xx)=i*128+xx（这样就不会有冲突了，对不同的(i，xx)，h(i，xx)也不同），而且B要有128*128的空间（哈希的特点就是要牺牲空间来换取速度）。

4、散列表的存储结构使用的也是数组加链表。执行效率对比可以看下图 3：散列表的主要特点： 将输入映射到数字 不同的输入产生不同的输出 相同的输入产生相同的输出 当填装因子超过阈值时，能自动扩展。

5、算法倒是很多，千行，万行的数据量比较小，所以我一般是用3元累加，作为源，然后对预留行求余。 举个简单的例子。

数据结构与算法-基础(十八)哈希表

1、Hash表被称作哈希表，也叫做散列表。哈希表是一种比较特殊的数据结构，它遵循函数映射的思想，以Key： Value的方式存储数据。

2、Foundation框架下提供了很多高级数据结构，很多都是和Core Foundation下的相对应，例如NSSet就是和_CFSet相对应，NSDictionary就是和_CFDictionary相对应。 源码 这里说的hash并不是之前说的hash表，而是一个方法。

3、哈希表（Hash table，也叫散列表），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。

4、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。它通过把关键码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(哈希函数)，存放记录的数组叫做散列表。

哈希表详解

例如，已知哈希表长度m=11，哈希函数为：H(key)= key % 11，则H(47)=3，H(26)=4，H(60)=5，假设下一个关键字为69，则H(69)=3，与47冲突。

容量 是哈希表中桶 的数量，初始容量 就是哈希表创建时的容量。注意，哈希表的状态为 open：在发生“哈希冲突”的情况下，单个桶会存储多个条目，这些条目必须按顺序搜索。

空间复杂度不太容易确定，应该是 O(n)对于数组中每个元素，将其插入到哈希表中。如果插入一个元素时发现该元素已经存在于哈希表中，则说明存在重复的元素。

关于哈希表可以动态创建，哈希表属于动态还是静态的介绍到此结束，希望对大家有所帮助。