C++ C++；散列：开放寻址和链接
对于链接： 有人能给我解释一下这个概念，并给我提供一个理论示例和一个简单的代码示例吗 我的想法是“每个表位置指向散列到此位置的项目的链接列表（链）”，但我似乎无法说明实际发生了什么 假设我们有h（x）（散列函数）=x/10 mod 5。现在来散列1254051288901041233549914532914236，会是什么样子C++ C++；散列：开放寻址和链接,c++,hash,chaining,addressing,C++,Hash,Chaining,Addressing,对于链接： 有人能给我解释一下这个概念，并给我提供一个理论示例和一个简单的代码示例吗 我的想法是“每个表位置指向散列到此位置的项目的链接列表（链）”，但我似乎无法说明实际发生了什么 假设我们有h（x）（散列函数）=x/10 mod 5。现在来散列1254051288901041233549914532914236，会是什么样子 对于开放寻址（线性探测、二次探测和每个R位置的探测），有人能给我解释一下吗？我试着在谷歌上搜索，但我似乎更困惑了。因为你使用mod 5，你的桌子将有5个位置 地点0:90
对于开放寻址（线性探测、二次探测和每个R位置的探测），有人能给我解释一下吗？我试着在谷歌上搜索，但我似乎更困惑了。因为你使用mod 5，你的桌子将有5个位置 地点0:90100 因为
90100/10 mod 5您可以查看更多有关链接的信息，链接可能是最明显的哈希形式。哈希表实际上是一组最初为空的链表。通过在项目的计算表索引处向链表添加新节点来插入项目。如果发生碰撞，则新节点将链接到链接列表的前一个尾部节点。（实际上，一个实现可能会对列表中的项目进行排序，但让我们保持简单）。这种模式的一个优点是哈希表永远不会变为“满”，缺点是你经常在内存中跳转，你的CPU缓存会讨厌你 开放寻址试图利用散列表可能被稀疏填充的事实（条目之间的巨大间隙）。哈希表是一个项目数组。如果发生冲突，算法将搜索哈希表中的下一个空格，而不是将该项添加到该位置当前项的末尾。但是，这意味着您不能仅依靠hashcode来查看项目是否存在，如果hashcode匹配，还必须比较内容。 “探测”是算法在试图找到下一个空闲时隙时遵循的策略。 一个问题是表可能已满，即不再有空插槽。在这种情况下，需要调整表的大小，并更改哈希函数以考虑新的大小。表中的所有现有项也必须重新插入，因为一旦更改哈希函数，它们的哈希代码将不再具有相同的值。这可能需要一段时间
这是一个哈希表的示例。在开放寻址中，我们必须使用任何一种技术（负载因子小于等于1）将元素存储在表中
但在链接的情况下，哈希表只存储Linklist的头指针，因此加载因子可以大于1。“仅存储头指针”是相关的。不过，接近1的负载系数很少见。哈希表的目的是避免搜索速度慢，而线性列表搜索速度慢，再加上散列的随机（不均衡）分布。当负载系数超过0.5到0.7时，性能迅速下降。通常情况下（大多数标准库哈希表），当加载因子达到某个常量分数时，一个新表将被分配更大的常量因子，并复制所有项。这听起来效率很低，但在摊销的意义上，仍然会得到预期的O（1）。在负载因子增加的开放寻址中，我们重新刷新了表。使用较大的表大小，然后再次使用哈希函数重新插入键。