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基于中间点划分无冲突哈希的高速包处理

基于中间点划分无冲突哈希的高速包处理
基于中间点划分无冲突哈希的高速包处理

基于中间点划分无冲突哈希的高速包处理

摘要:通过在高速片上存储器上存储所有的攻击特征,实现对数据包的高速检测。针对有限的片上存储器空间,提出一种新的基于中间点划分无冲突哈希函数的trie树结构,将攻击特征串平均分配到trie树每层的多个组中,实现对片上存储器有效的控制。通过在同一个芯片中采用流水并行方式执行查询操作,获得更高的吞吐量。存储中间点的空间复杂度为o(n),

攻击特征数量线性增长。实验结果表明:该方法降低了片上存储空间需求,在片上存储器只需执行一次即可完成特征匹配操作。

关键词:高速包处理;无冲突哈希;中间点划分;trie树;片上存储

high.speed packet processing by non.collision hash

functions based on

middle.point partition

zhang mo.hua1*, li ge 2

1.school of computer and information engineering, henan university of economics and laws, zhengzhou henan 450000, china

;

2.department of information engineer, conservancy

vocational institute of north china institute of water conservancy and hydroelectric power, zhengzhou henan 450000, china

abstract:

high.speed packet inspection can be achieved through storing attack signatures on the high.speed on.chip memory. concerning the limited on.chip memory, this paper proposes a new trie structure with non.collision hash functions based on middle.point partition. the algorithm evenly partitiones attack signatures into mutiple groups at each layer in trie tree to achieve the effective control of memory. the trie.tree structure can be implemented on a single chip and perform query operations by pipelining and parallelism,thus achieves higher throughput. the space complex of storing middle.point is o(n) and the construction time of hash table is linearly growing with the number of attack signatures the experimental results show that the new structure decreases the demand of on.chip memory and can facilitate access to the attack signature on the on.chip memory while allowing to perform the signatures matching operations only once.

high.speed packet inspection can be achieved through

storing attack signatures on the high.speed on.chip memory. concerning the limited on.chip memory, this paper proposed a new trie structure with non.collision hash functions based on middle.point partition. the algorithm evenly partitioned attack signatures into multiple groups at each layer in trie tree to achieve the effective control of memory. the trie.tree structure can be implemented on a single chip and perform query operations by pipelining and parallelism, thus achieving higher throughput. the space complex of storing middle.point is o(n) and the construction time of hash table is linearly growing with the number of attack signatures. the experimental results show that the new structure decreases the demand of on.chip memory and can facilitate access to the attack signature on the on.chip memory while allowing to perform the signatures matching operations only once.

key words:

high.speed packet processing;non.collision

hash;middle.point partition;trie tree ;on.chip memory

0 引言

网络入侵检测技术是网络攻击防范的主要手段,数据包检测是其核心。数据包检测不仅检查数据包头部信息,而且要检查数据包有效载荷1]

段对其进行分类和查找,采用特征匹配算法,将每个数据包内容与一组预定义的特征串进行匹配。本质上来说,包检测是一种数据包内容过滤技术,不仅应用于网络入侵检测系统中,而且应用于网络取证系统、p2p流量识别以及基于上下文的流量计费等2]

随着网络带宽和业务流量的迅猛增长,包处理正面临如何满足高速数据包处理的时间和空间需求的挑战。包处理通常部署在高速路由器的关键数据路径上,检查海量高速数据包,与大量预定义的规则进行匹配。由于基于软件的包处理难以适应高速数据包处理,当前研究者采用现代嵌入式存储器技术,例如

【确认全称是否正确】

专用集成电路(application specific integrated circuit, asic)、现场可编程门阵列(field.programmable gate array, fpga)、网络处理器(network processor, np) 和三重内容可寻址存储器(ternary content addressable memory, tcam)等,

设计和实现了多种基于硬件的包处理技术,支持10gbps以上的线速数据包处理3]

分层存储器体系结构,即由快速片上存储器和大容量片外存储器组成。基于硬件的方法通常被分为片外储器和片上存储器两种架构。考虑速度第一,片外存储架构并没有片上方法那么吸引人。片外架构的主要缺点在于需要与芯片上的匹配引擎进行物理连接。即使外部存储速度显著增加,但是仍然会妨碍引擎的并行性。这样,片外方法对于高速线速操作并不是很合适。例如片上sram存储的访问时间为1~2ns,但是其存储空间受限,难以存储大量元素;而片外存储器提供更大容量存储空间,适合于存储大量元素,但是其查找速度较慢,例如片外dram的访问时间在60ns左右4]

仅减少片外存储器访问次数,而且降低其存储空间需求,是高速数

据包处理的关键所在。

在包检测研究方面,当前主要着眼于两个方面提高检测性能:1)设计基于硬件的特征匹配算法,减少单个特征匹配的处理时间和存储空间需求;2)设计基于硬件的hash表等数据包预处理方法,减少片外存储器访问次数和特征匹配次数4]

5]基于确定有限自动机的深度包检测算法,该算法在牺牲少量运算时间的情况下,减少算法所需的运算空

6]

则表达式压缩算法,采用选择性分群算法大幅度减少了状态机的个数,降低了包检测匹配算法的复杂性。smith等7]

xfa(extended finiteautomaton)模型,在状态上增加辅助变量及

其操作指令,消除确定性有限自动机状态空间爆炸问题。lu等[8]aho.corasick算法,通过并行操作提高aho.corasick算法的吞吐量,并最小化其存储空间需求。总的来说,由于软件包检测系统运行在通用处理器上,不适合高速网络,很难在当今线速环境下完成检测。为了满足高速网络的需要,本文重点关注基于硬件的方法。tan等[9]

态机来改进存储需求以适应snort的特征库,使用了0.4mb的存储空间,采用asic实现,可以运行在10gbps网络下。潘志浩等人提出了结合专用网络处理器(np)的嵌入式深度包检测解决

方案10]jung11]9]的fpga的实现,获取了更低的吞吐率,但是存储空间更大。hua等12]

,提高字符串匹配的吞吐量,并

减少其存储空间需求;papadopoulos13]稀疏哈希表来存储特征串,尽管改进了存储空间,但存储利用率还是比较低。一些研究者尝试使用外部存储结构tcam及sram,但是tcam比较昂贵,而sram则受限于速度。sourdis等采用一种混合的方法14]

方法与本文的方法类似,但与本文方法不同的是,该方法需要进行重配置,并且存储利用率低,因为其使用了无冲突哈希,而不是最小无冲突哈希。lu等15]o(n)

间,但这一方法需要复杂的地址方案,而且要求有附加的逻辑来计算哈希表的地址。本文研究目标是提供一种低成本和节省空间的最小无冲突哈希函数,称之为中间点划分哈希,即易于构建,又适合在高速硬件平台下实现。该算法基于trie树,算法渐近地决定关键字集合中哪个关键字与数据包进行比较。算法开始从trie树的根节点开始将所有关键字集合划分为两个相等大小的组,n/2个关键字。新划分的组被置于根节点的左右孩子节点中,每个新组继续被划分成两个相同大小的组(每个组有n/4个关键字)。这种划分迭代重复执行,直至n个节点为止,分别对应于n个关键字。

查询关键字,算法遍历整个trie树,直到在某个叶子节点中找到候选关键字为止。当找到单个关键字,只需要进行一次匹配(即只比较查询关键字与候选关键字),就可以决定被查询的关键字是否实际与候选关键字相同。

1 最小无冲突哈希函数

定义1

n个元素的关键字集合s,一个无冲突的哈希函数f将s中每个关键字映射到值域[0,m-1]中的各不相同的唯一的数值(m≥n)。最小无冲突哈希函数指的是满足

m=n的无冲突哈希函数。

根据上述定义,函数f是最小无冲突哈希函数,当j,k∈s时,

如果f(j)=f(k),则必然是j=k,不存在j≠k而f(j)=f(k)的情况。最小无冲突哈希函数保证仅有一个关键字被保存在某一个哈希位置,这样只需要执行一次匹配操作就可以完成查询,换句话说是没有哈希冲突的。通过将哈希表的大小设置为与关键字的数量一致,可以达到最小的哈希表大小。值得注意的是,除了保存关键字外,

哈希函数需要附加的空间来存储其自身。

定义2

二分函数。对于具有n个关键字的集合s,s={sg1,sg2,…,sg n},首先定义一个二分函数bf。该函数定义如下:

bf n(e,s)=

0,e∈s l,s l={sg1,…,sg n/2}

1,e∈s r,s r={sg n/2+1,…,sg n}

(1)

其中e表示待查询的关键字。如果元素e属于左分组s l,令bf n(e,s)=0;如果e属于右分组s r bf n(e,s)=1。这样查询问题就变为查询元素隶属于左分组还是右分组,而不是具体的位置查询。s l与s r是s集合中两个互不相交的子集。当确定被查询关键字隶属于组s l还是s r后,可以在一个更小的具有n/4个关键字的组中进行查找,集合中包括被查询的关键字,通过应用bf n/2bf n(e,s)=0,即e∈s l,可以应用bf n/2(e,s l)在

包含e有n/4个关键字的组中寻找。上述操作重复执行,直到结果组大小为1为止,即直到应用bf2为止,它指出一个关键字集合可以匹配被查询关键字。定义一个trie n l,i l中第i个子集,大小n/2l(【i=1,…,2l,l=0,…, lb(n)-1)。l层每个节点使用二分函数bf l n/2

有两个孩子节点,每个孩子节点具有n/2l+1

(2)定义一个函数h n(e)为lb n个二分函数{bf n,bf

n/2,bf n/4,…,bf2}的连接。

h n(e,s)=bf n & bf n/2& bf n/4

& bf 2

(2)

其中&h n[i]表示h n的第i个位。

定理1

函数h n(e,s)定义了有n个关键字集合s的最小无冲突哈希函数。

证明

bf l n/2l的节点的关键字划分为两个不相交的子集,s l和s r。sg l∈s l,h n(l)=0,sg r ∈s r,h n(l)=1。h n(sg l,s)与h n(sg r,s)至少

有一个位是不同的(即在h n[l]处)。这样不会有sg l(sg

l∈s l)与任何sg r(sg r∈s r)冲突。这一原理可以迭代地应用到从根节点开始的所有节点中,直到到达最后一层ll(即

lb n-1)。对于两个在层ll的两个不同节点中的特征串sg i 和sg j,h n(sg i,s)和h n(sg j,s)至少有一位是不同的,这样不会有两个不同节点的两个不同的特征串发生冲突。在层ll中,bf2划分一个节点到两个不相交的集合中,每个只有一个特征串,因为h n[ll]对于这两个特征串是不同的。在层ll中相同节点中的特征串是没有冲突的。这样h n是一个无冲突哈希函数。h n的输出有lb n个位。因为有lb n 个函数。这样,h n的范围是[0..n-1],所以h n是集合s的

最小无冲突哈希函数。

推理1

在具有n个特征串的集合s上构建一个最小无冲突哈希函数等同于对集合s迭代地构建二分函数{bf n,bf n/2,bf

2}。

2 构建最小无冲突哈希函数

h,取值范围在[0..m-1],用来存储和查询n个特征串,具有m个桶(m≥n),并且没有冲突。每个特征串根据哈希函数值被插入到对应的存储桶中。在所有特征串被存储后,按照存储单元从左到右递增地次序给每个特征串赋一个序号。

例如第一个关键是sg1,最后一个是sg n。图1示意有8个关键字,使用无冲突哈希函数h,插入到11个桶中。在查询关键字

时计算h的值,读取对应的存储桶编号。

5 结语

包检测是网络入侵检测系统的核心操作。本文提出基于中间点划分,实现一种节省存储适合硬件实现的最小无冲突哈希函数的构建。中间点哈希提供了一种新的具有较少空间的节点结构,适合于在将入侵特征信息以哈希表的方式存储于片上存储器中,提高了查找匹配速度。理论与实验证明,利用中间点构建最小无冲突哈希函数,存储中间点的空间复杂度在o(n),

建时间随关键字呈线性增长。该方法可广泛应用于ip查找、数据包分类、深度包检测和流量监控、分析等高速数据包处理中。

:

[1]

paxson v, asanovic k, dharmapurikar s, et al. rethinking hardware support for network analysis and intrusion prevention [c]// proceedings of usenix workshop on hot topics in security. boston: usenix association berkeley, 2006:

63-68.

哈希表应用

附件4: 北京理工大学珠海学院 课程设计任务书 2010 ~2011学年第二学期 学生姓名:专业班级: 指导教师:工作部门: 一、课程设计题目 哈希表应用 二、课程设计内容(含技术指标) 【问题描述】 利用哈希表进行存储。 【任务要求】 任务要求:针对一组数据进行初始化哈希表,可以进行显示哈希表,查找元素,插入元素,删除元素,退出程序操作。 设计思想:哈希函数用除留余数法构造,用线性探测再散列处理冲突。 设计目的:实现哈希表的综合操作 简体中文控制台界面:用户可以进行创建哈希表,显示哈希表,查找元素,插入元素,删除元素。 显示元素:显示已经创建的哈希表。 查找元素:查找哈希表中的元素,分为查找成功和查找不成功。 插入元素:在哈希表中,插入一个元素,分为插入成功和失败。 删除元素:在已有的数据中,删除一个元素。 退出系统:退出程序。 【测试数据】 自行设定,注意边界等特殊情况。

三、进度安排 1.初步设计:写出初步设计思路,进行修改完善,并进行初步设计。 2.详细设计:根据确定的设计思想,进一步完善初步设计内容,按要求编写出数据结构类型定义、各算法程序、主函数。编译分析调试错误。 3.测试分析:设计几组数据进行测试分析,查找存在的设计缺陷,完善程序。 4.报告撰写:根据上面设计过程和结果,按照要求写出设计报告。 5.答辩考核验收:教师按组(人)检查验收,并提出相关问题,以便检验设计完成情况。 四、基本要求 1.在设计时,要严格按照题意要求独立进行设计,不能随意更改。若确因条件所限,必须要改变课题要求时,应在征得指导教师同意的前提下进行。 2.在设计完成后,应当场运行和答辩,由指导教师验收,只有在验收合格后才能算设计部分的结束。 3.设计结束后要写出课程设计报告,以作为整个课程设计评分的书面依据和存档材料。设计报告以规定格式的电子文档书写、打印并装订,报告格式严格按照模板要求撰写,排版及图、表要清楚、工整。 从总体来说,所设计的程序应该全部符合要求,问题模型、求解算法以及存储结构清晰;具有友好、清晰的界面;设计要包括所需要的辅助程序,如必要的数据输入、输出、显示和错误检测功能;操作使用要简便;程序的整体结构及局部结构要合理;设计报告要符合规范。 课程负责人签名: 年月日

Hash表的构建和冲突解决

哈希表概念及构建方法 一、哈希表的概念及作用 一般的线性表,树中,记录在结构中的相对位置是随机的,即和记录的关键字之间不存在确定的关系,因此,在结构中查找记录时需进行一系列和关键字的比较。这一类查找方法建立在“比较“的基础上,查找的效率依赖于查找过程中所进行的比较次数。 理想的情况是能直接找到需要的记录,因此必须在记录的存储位置和它的关键字之间建立一个确定的对应关系f,使每个关键字和结构中一个唯一的存储位置相对应。 哈希表最常见的例子是以学生学号为关键字的成绩表,1号学生的记录位置在第一条,10号学生的记录位置在第10条... 如果我们以学生姓名为关键字,如何建立查找表,使得根据姓名可以直接找到相应记录呢? a b c d e f g h i j k l m n o p q r s t u v w x y z 1 2 3 4 5 6 7 8 9 1 1 1 1 2 1 3 1 4 1 5 1 6 1 7 1 8 1 9 2 2 1 2 2 2 3 24 25 26 刘丽刘宏英吴军吴小艳李秋梅陈伟... 姓名中各字拼音首字母ll lhy wj wxy lqm cw ... 用所有首字母编号值相加求 和 24 46 33 72 42 26 ... 最小值可能为3 最大值可能为78 可放75个学生 用上述得到的数值作为对应记录在表中的位置,得到下表:

成绩一成绩二... 3 ... ...... 24 刘丽82 95 25 ... 26 陈伟 ... ... 33 吴军 ... ... 42 李秋梅 ... ... 46 刘宏英 ... ... 72 吴小艳 ... ... 78 ... 上面这张表即哈希表。 如果将来要查李秋梅的成绩,可以用上述方法求出该记录所在位置: 李秋梅:lqm 12+17+13=42 取表中第42条记录即可。 问题:如果两个同学分别叫刘丽刘兰该如何处理这两条记录? 这个问题是哈希表不可避免的,即冲突现象:对不同的关键字可能得到同一哈希地址。 二、哈希表的构造方法 1、直接定址法

哈希表的设计与实现 课程设计报告

一: 需求分析 (2) 三: 详细设计(含代码分析) (4) 1.程序描述: (4) 2具体步骤 (4) 四调试分析和测试结果 (7) 五,总结 (9) 六.参考文献; (10) 七.致谢 (10) 八.附录 (11)

一: 需求分析 问题描述:设计哈希表实现电话号码查询系统。 基本要求 1、设每个记录有下列数据项:电话号码、用户名、地址 2、从键盘输入各记录,分别以电话号码和用户名为关键字建立哈希表; 3、采用再哈希法解决冲突; 4、查找并显示给定电话号码的记录; 5、查找并显示给定用户名的记录。 6、在哈希函数确定的前提下,尝试各种不同类型处理冲突的方法(至少 两种),考察平均查找长度的变化。 二: 概要设计 进入主函数,用户输入1或者2,进入分支选择结构:选1:以链式方法建立哈希表,选2:以再哈希的方法建立哈希表,然后用户输入用户信息,分别以上述确定的方法分别以用户名为检索以及以以电话号码为检索将用户信息添加到哈希表,.当添加一定量的用户信息后,用户接着输入用户名或者电话号码分别以用户名或者电话号码的方式从以用户名或电话号码为检索的哈希表查找用户信息.程序用链表的方式存储信息以及构造哈希表。 具体流程图如下所示:

三: 详细设计(含代码分析) 1.程序描述: 本程序以要求使用哈希表为工具快速快速查询学生信息,学生信息包括电话号码、用户名、地址;用结构体存储 struct node { string phone; //电话号码 string name; //姓名 string address;//地址 node *next; //链接下一个地址的指针 }; 2具体步骤 1. 要求主要用在哈希法解决冲突,并且至少尝试用两种方法解决冲突,定义两个指针数组存储信息node *infor_phone[MAX]; node *infor_name[MAX];前者以电话号码为关键字检索哈希表中的信息,后者以姓名为关键字检索哈希表中的信息 用链式法和再哈希法解决冲突: int hash(string key) //以姓名或者电话号码的前四位运算结果作为哈{ //希码 int result=1,cur=0,i; if(key.size()<=4) i=key.size()-1; else i=4; for(;i>=0;i--) { cur=key[i]-'0'; result=result*9+cur; } result%=(MOD); return result;

该程序实现的哈希表构造哈希函数的方法为除留余数法(

一、该程序实现的哈希表:构造哈希函数的方法为除留余数法(函数modhash),处理哈希冲突的方法为链地址法。 二、对哈希表的操作:插入(函数hash_table_insert)、移除(函数hash_table_remove)、 查找(函数hash_table_lookup)、整个哈希表的释放(函数hash_table_delete)、 整个哈希表的输出(函数hash_table_print)。 三、哈希表的最大长度可以由HASHMAXLEN设置(我设为1000)。 四、输入哈希表的名称拼音字符是长度为10—20(长度可由STR_MAX_LEN和STR_MIN_LEN)的小写字母组成。这些名字字符串是我用函数rand_str随机产生的。 五、名称拼音字符(关键字)到关键字值的转换方法:先把名称的拼音字符转换对应的ASCII,累加后作为关键字值。我是用函数str_to_key实现的。 六、异常情况包括: 1、在对哈希表进行插入操作时,若哈希表的实际长度超过了哈希表的最大长度,我就输出“out of hash table memory!”,然后直接跳出插入子函数,不进行插入操作。 2、在对哈希表进行插入操作时,若插入的元素在哈希表中已经存在,我就输出“******already exists !”,然后直接跳出插入子函数,不进行插入操作。 3、在对哈希表进行查找操作时,若查到则返回其地址,若没查到则返回空地址。 4、在对哈希表进行移除操作时,对同义词元素的删除,分为表头和表中两种情况处理。 七、开发平台:DEV-C++,用c语言实现。 在哈希表程序中我比较注重整个代码风格,希望能形成很好的代码风格!如果有什么可以改进的,希望老师能跟我说说!

哈希表冲突处理方法浅析

龙源期刊网 https://www.wendangku.net/doc/2f6194142.html, 哈希表冲突处理方法浅析 作者:叶军伟 来源:《科技视界》2014年第06期 【摘要】哈希表的理想情况是无需比较一次存取便能找到所查的记录,但是在实际应用中,哈希表通常存在冲突的情况,这就需要反复查找处理冲突。各种处理冲突的方法都有其适用范围及优缺点,需要根据实际情况灵活的选择适当的冲突处理方法。 【关键词】哈希表;冲突;处理方法 0 引言 在哈希表中,哈希函数的设置是非常灵活的,只要能使任一关键字由此所得的哈希地址都分布在哈希表允许的范围内就可以了。因此常常会出现不同的关键字值对应到同一个存储地址的现象,这就叫冲突。即关键字key1≠key2,但H(key1)= H(key2)。 适当的选择分布均匀的哈希函数能有效地减少冲突的发生,但是不能不免冲突。发生冲突后,必须解决,也即必须寻找下一个可用的地址。因此哈希表的建立通常为如下步骤:第一步,取出一个数据元素的关键字key,根据哈希函数计算其在哈希表中的存储地址D,若地址为D的存储空间还没有被占用,则将该数据元素存入,否则发生冲突,执行下一步;第二 步,根据规定的冲突处理方法,计算关键字为key的数据元素的下一个存储地址,若该地址的存储空间没有被占用,则存入,否则继续执行第二步,直到找出一个空闲的存储空间为止。由此可见,如何处理冲突是哈希表不可缺少的部分。 1 开放定址法 这是应用最为广泛的一种冲突处理方法。其公式描述为:Hi=(H(key)+di) MOD L i=1,2,…,k(k 其中:H(key)为哈希函数,L为哈希表的表长,di为增量序列。 根据增量序列取值方法的有三种:(1)线性探测再散列di=1,2,3,…,m-1;(2)二次探测再散列di=12,-12,22,-22,32,...,k2,(k 用线性探测再散列处理冲突可以保证做到,只要哈希表未满,总能找到不发生冲突的地址,但是容易发生二次聚集的情况,即在处理同义词的冲突过程中又添加了非同义词的冲突,效率不高。比如当哈希表中k,k+1,k+2位置上已存放有数据时,下一个哈希地址为k, k+1,k+2和k+3的数据都将填入k+3的位置,这样原本不冲突的哈希地址在经过冲突处理后,反而发生冲突,这种现象对查找不利。

哈希表查询设计及实现

/* (1)设计哈希表,该表应能够容纳50个英文单词。 (2)对该哈希表进行查询,实现对特定单词的快速查询,并显示经过的节点内容 已经发到你邮箱里了enochwills@https://www.wendangku.net/doc/2f6194142.html, */ #include #include #include #include #include #define szNAME 80 #define HASH_ROOT 47 /*用于计算哈希地址的随机数*/ #define szHASH 50 /*哈希表总长度*/ #define POPULATION 30 /*学生总数*/ /*哈希表结构体*/ struct THash { int key; /*钥匙码*/ char name[10]; /*姓名*/ int depth; /*检索深度*/ }; /*根据钥匙码和哈希根计算哈希地址*/ int GetHashAddress(int key, int root) { return key % root; }/*end GetHashAddress*/ /*冲突地址计算,如果发现地址冲突,则用当前地址和钥匙码、哈希根重新生成一个新地址*/ int GetConflictAddress(int key, int address, int root) { int addr = address + key % 5 + 1; return addr % root; }/*end GetConflictAddress*/ /*根据字符串生成哈希钥匙码,这里的方法是将串内所有字符以数值形式求累加和*/ int CreateKey(char * name) { int key = 0; unsigned char * n = (unsigned char *)name; while(*n) key += *n++; return key; }/*end CreateKey*/ /*输入一个名字,并返回哈希钥匙码*/ int GetName(char * name) { scanf("%s", name); return CreateKey(name); }/*end CreateKey*/ /*根据学生人数、长度和哈希根构造哈希表*/ struct THash * CreateNames(int size, int root, int population) { int i =0, key = 0, addr = 0, depth = 0; char name[10]; struct THash * h = 0, *hash = 0; /*哈希根和长度不能太小*/ if(size < root || root < 2) return 0; /*根据哈希表长度构造一个空的哈希表*/ hash = (struct THash *)malloc(sizeof(struct THash) * size); /*将整个表清空*/ memset(hash, 0, sizeof(struct THash) * size); for(i = 0; i < population; i++) { /*首先产生一个随机的学生姓名,并根据姓名计算哈希钥匙码,再根据钥匙码计算地址*/ key = GetName(name); addr = GetHashAddress(key, root); h = hash + addr; if (h->depth == 0) { /*如果当前哈希地址没有被占用,则存入数据*/ h->key = key; strcpy(h->name , name); h->depth ++; continue; }/*end if*/ /*如果哈希地址已经被占用了,就是说有冲突,则寻找一个新地址,直到没有被占用*/ depth = 0; while(h->depth ) { addr = GetConflictAddress(key, addr, root); h = hash + addr; depth ++; }/*end while*/ /*按照新地址存放数据,同时记录检索深度*/ h->key = key; strcpy(h->name , name); h->depth = depth + 1; }/*next*/ return hash; }/*end CreateNames*/ /*在哈希表中以特定哈希根查找一个学生的记录*/ struct THash * Lookup(struct THash * hash, char * name, int root) { int key = 0, addr = 0; struct THash * h = 0; /*不接受空表和空名称*/ if(!name || !hash) return 0; key = CreateKey(name); addr = GetHashAddress(key, root); h = hash + addr; /*如果结果不正确表示按照冲突规则继续寻找*/ while(strcmp(h->name , name)) { addr = GetConflictAddress(key, addr, root); h = hash + addr; if(h->key == 0) return 0; }/*end while*/ return hash + addr; }/*end Lookup*/ /*根据一条哈希表记录打印该记录的学生信息*/ void Print(struct THash * record) { if (!record) { printf("【查无此人】\n"); return ; }/*end if*/ if(record->depth) printf("【钥匙码】%04d\t【姓名】%s\t【检索深度】%d\n", record->key, record->name, record->depth ); else printf("【空记录】\n"); /*end if*/ }/*end Print*/ /*打印学生花名册*/ void Display(struct THash * hash, int size) { struct THash * h = 0; if (!hash || size < 1) return ; printf("学生花名册:\n"); printf("--------------------\n"); for(h = hash; h < hash + size; h++) { printf("【地址】%d\t", h - hash); Print(h); }/*next*/ printf("--------------------\n"); }/*end Display*/ /*主函数,程序入口*/ int main(void) { /*哈希表变量声明*/ struct THash * hash = 0, * h = 0; int cmd = 0; /*命令*/ char name[10]; /*学生姓名*/ /*生成30个学生用的哈希表*/ hash =

哈希表基本操作

一,哈希表(Hashtable)简述 在.NET Framework中,Hashtable是System.Collections命名空间提供的一个容器,用于处理和表现类似key/value的键值对,其中key通常可用来快速查找,同时key是区分大小写;value用于存储对应于key的值。Hashtable中key/value键值对均为object 类型,所以Hashtable可以支持任何类型的key/value键值对. 二,哈希表的简单操作 在哈希表中添加一个key/value键值对:HashtableObject.Add(key,value); 在哈希表中去除某个key/value键值对:HashtableObject.Remove(key); 从哈希表中移除所有元素:HashtableObject.Clear(); 判断哈希表是否包含特定键key:HashtableObject.Contains(key); 下面控制台程序将包含以上所有操作: using System; using System.Collections; //使用Hashtable时,必须引入这个命名空间 class hashtable { public static void Main() { Hashtable ht=new Hashtable(); //创建一个Hashtable实例 ht.Add("E","e");//添加key/value键值对 ht.Add("A","a"); ht.Add("C","c"); ht.Add("B","b"); string s=(string)ht["A"]; if(ht.Contains("E")) //判断哈希表是否包含特定键,其返回值为true或false Console.WriteLine("the E key:exist"); ht.Remove("C");//移除一个key/value键值对 Console.WriteLine(ht["A"]);//此处输出a ht.Clear();//移除所有元素 Console.WriteLine(ht["A"]); //此处将不会有任何输出 } } 三,遍历哈希表 遍历哈希表需要用到DictionaryEntry Object,代码如下: for(DictionaryEntry de in ht) //ht为一个Hashtable实例 { Console.WriteLine(de.Key);//de.Key对应于key/value键值对key Console.WriteLine(de.Value);//de.Key对应于key/value键值对value

散列表(哈希表)

1. 引言 哈希表(Hash Table)的应用近两年才在NOI(全国青少年信息学奥林匹克竞赛)中出现,作为一种高效的数据结构,它正在竞赛中发挥着越来越重要的作用。 哈希表最大的优点,就是把数据的存储和查找消耗的时间大大降低,几乎可以看成是常数时间;而代价仅仅是消耗比较多的内存。然而在当前可利用内存越来越多的情况下,用空间换时间的做法是值得的。另外,编码比较容易也是它的特点之一。 哈希表又叫做散列表,分为“开散列” 和“闭散列”。考虑到竞赛时多数人通常避免使用动态存储结构,本文中的“哈希表”仅指“闭散列”,关于其他方面读者可参阅其他书籍。 2. 基础操作 2.1 基本原理 我们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。 总的来说,“直接定址”与“解决冲突”是哈希表的两大特点。 2.2 函数构造 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): a) 除余法: 选择一个适当的正整数p ,令h(k ) = k mod p ,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。 b) 数字选择法: 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。 2.3 冲突处理 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)。 2.4 支持运算 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(i nsert)、查找元素(member)。设插入的元素的关键字为x ,A 为存储的数组。初始化比较容易,例如: const empty=maxlongint; // 用非常大的整数代表这个位置没有存储元素 p=9997; // 表的大小 procedure makenull; var i:integer; begin for i:=0 to p-1 do A[i]:=empty; End; 哈希函数值的运算根据函数的不同而变化,例如除余法的一个例子:

数据结构课设-通讯录系统的设计与实现——哈希表

课程设计(论文)任务书 软件学院学院软件工程专业班 一、课程设计(论文)题目:通讯录管理系统的设计与实现——哈希表 二、课程设计(论文)工作自2016 年 1 月 4 日起至 2016 年 1 月 10 日止 三、课程设计(论文) 地点: 软件测试中心(北区测试二室) 四、课程设计(论文)内容要求: 1.本课程设计的目的 ⑴训练学生灵活应用所学数据结构知识,独立完成问题分析,结合课程的理论知识,编写程序求解指定问题; ⑵初步掌握软件开发过程的问题分析、系统设计、编码、测试等基本方法和技能; ⑶提高综合运用所学的理论知识和方法独立分析和解决问题的能力,巩固、深化学生的理论知识,提升编程水平。 2.课程设计的任务及要求 1)基本要求: ⑴要求从分析题目的需求入手,按设计抽象数据类型、构思算法、通过设计实现抽象数据类型、编写上机程序和上机调试等若干步骤完成题目,最终写出完整的报告; ⑵在程序设计阶段应尽量利用已有的标准函数,加大代码的重用率; ⑶程序设计语言推荐使用C/C++,程序书写规范,源程序需加必要的注释; ⑷每位同学需提交可独立运行的程序和规范的课程设计报告。 2)课程设计论文编写要求 ⑴理论设计部分以课程设计论文的形式提交,格式必须按照课程设计论文标准格式进行书写和装订; ⑵课程设计报告包括中文目录、设计任务、需求分析、概要设计、详细设计、编码实现、调试分析、课设总结、谢辞、参考文献、附录等; ⑶设计部分应包含系统功能模块图,调试分析应包括运行截图等。 3)课程设计评分标准: ⑴学习态度:10分; ⑵系统设计:20分; ⑶编程调试:20分; ⑷回答问题:20分; ⑸论文撰写:30分。

Delphi 使用哈希表 (键值对 key)

Delphi 使用哈希表(键值对key) 以往在软件开发中经常需要用哈希表保存一些数据结构,C#下的哈希表可以快速检索数据,其实Delphi也提供了对哈希表的支持,下面我就将我在用Delphi开发中使用Hash表的方法写出来,希望对大家有一定的帮助! 在Borland Delphi中有一个THashedStringlist类,使用这个类可以实现Hash表的操作.使用这个类需要引用IniFiles单元. 例如:我们定义的数据结构是: 以下是引用片段: MyHashTest = record Key:Integer; Name:String[20]; Sex:Boolean; Age:Integer; end; PTest = ^MyHashTest ; 1:创建Hash表. ScHash:=THashedStringlist.Create; 2:将数据结构加入Hash表中. var

Index:Integer; p_Test:PTest; Index:=ScHash.IndexOf(IntToStr(p_Test.Key)); if Index=-1 then begin ScHash.AddObject(IntToStr(p_Test.Key),TObject(Integer( p_Test))); end; 在加入Hash表的时候,首先我们检查看这个Key是否在Hash表中,如果Index=-1则说明此Key不在Hash表中,则我们将这个结构指针加入到Hash表中. 3:将数据结构从Hash表中删除. 以下是引用片段: var Index:Integer; t_Object: TObject; Index:=ScHash.IndexOf(IntToStr(p_Test.Key)); if Index -1 then begin t_Object:=ScHash.Objects[Index]; ScHash.Delete(Index);

哈希表

一.问题描述 1问题描述 针对某个集体(比如你所在的班级)中的“人名”设计一个哈希表,使得平均查找长度不超过R,完成相应的建表和查表程序。 2.基本要求 假设人名为中国人姓名的汉语拼音形式。待填入哈希表的人名共有30个,取平均查找长度的上限为2。哈希函数用除留余数法构造,用伪随机探测再散列发处理冲突。 二. 需求分析 (1)针对某个集体中的人名设计一个哈希表,使得平均查找长度不超过R,完成相应的建立和查表程序。 (2)人名为汉语拼音形式,最长不超过19个字符(如:庄双双zhuangshuangshuang)。 (3)假设待填入哈希表的人名有30个,平均查找长度的上限为2。哈希表用除留余数法构造,用伪随机探测在散列法处理冲突。 (4)在输入人名过程中能自动识别非法输入,并给与非法输入的反馈信息要求重新输入。 (5)查找成功时,显示姓名及关键字,并计算和输出查找成功的平均查找长度 三.程序设计 1 .存储结构设计 typedef struct { char *py; //名字的拼音 int k; //拼音所对应的整数 }NAME; typedef struct //哈希表 { char *py; //名字的拼音 int k; //拼音所对应的整数 int si; //查找长度 }HASH; 2 .主要算法设计

(1)姓名(结构体数组)初始化 名字以拼音的形式够成字符串,将字符串的各个字符所对应的ASCII码相加,所得的整数做为哈希表的关键字。 void InitNameList() { char *f; int r,s0,i; NameList[0].py="chenliang";//陈亮 NameList[1].py="chenyuanhao";//陈元浩 NameList[2].py="chengwenliang";//程文亮 NameList[3].py="dinglei";//丁磊 NameList[4].py="fenghanzao";//冯汉枣 NameList[5].py="fuzongkai";//付宗楷 NameList[6].py="hujingbin";//胡劲斌 NameList[7].py="huangjianwu";//黄建武 NameList[8].py="lailaifa";//赖来发 NameList[9].py="lijiahao";//李嘉豪 NameList[10].py="liangxiaocong";//梁晓聪 NameList[11].py="linchunhua";//林春华 NameList[12].py="liujianhui";//刘建辉 NameList[13].py="luzhijian";//卢志健 NameList[14].py="luonan";//罗楠 NameList[15].py="quegaoxiang";//阙高翔 NameList[16].py="sugan";//苏淦 NameList[17].py="suzhiqiang";//苏志强 NameList[18].py="taojiayang";//陶嘉阳 NameList[19].py="wujiawen";//吴嘉文 NameList[20].py="xiaozhuoming";//肖卓明 NameList[21].py="xujinfeng"; //许金峰 NameList[22].py="yanghaichun";//杨海春 NameList[23].py="yeweixiong";//叶维雄 NameList[24].py="zengwei";//曾玮 NameList[25].py="zhengyongbin";//郑雍斌 NameList[26].py="zhongminghua";//钟明华 NameList[27].py="chenliyan";//陈利燕 NameList[28].py="liuxiaohui";//刘晓慧 NameList[29].py="panjinmei";//潘金梅 for(i=0;i

哈希表的设计与实现-数据结构与算法课程设计报告

合肥学院 计算机科学与技术系 课程设计报告 2009 ~2010 学年第二学期 课程数据结构与算法 课程设计名称哈希表的设计与实现 学生姓名王东东 学号0804012030 专业班级08计本(2) 指导教师王昆仑、李贯虹 2010 年5 月

课程设计目的 “数据结构与算法课程设计”是计算机科学与技术专业学生的集中实践性环节之一, 是学习“数据结构与算法”理论和实验课程后进行的一次全面的综合练习。其目的是要达到 理论与实际应用相结合,提高学生组织数据及编写程序的能力,使学生能够根据问题要求和 数据对象的特性,学会数据组织的方法,把现实世界中的实际问题在计算机内部表示出来并 用软件解决问题,培养良好的程序设计技能。 一、问题分析和任务定义 1、问题分析 要完成如下要求:设计哈希表实现电话号码查询系统。 实现本程序需要解决以下几个问题: (1)如何定义一个包括电话号码、用户名、地址的节点。 (2)如何以电话号码和用户名为关键字建立哈希表。 (3)用什么方法解决冲突。 (4)如何查找并显示给定电话号码的记录。 (5)如何查找并显示给定用户名的记录。 2 任务定义 1、由问题分析知,本设计要求分别以电话号码和用户名为关键字建立哈希表,z在此基 础上实现查找功能。本实验是要我们分析怎么样很好的解决散列问题,从而建立一比较合理 的哈希表。由于长度无法确定,并且如果采用线性探测法散列算法,删除结点会引起“信息 丢失”的问题。所以采用链地址法散列算法。采用链地址法,当出现同义词冲突时,可以使 用链表结构把同义词链接在一起,即同义词的存储地址不是散列表中其他的空地址。 根据问题分析,我们可以定义有3个域的节点,这三个域分别为电话号码char num[30],姓名char name[30],地址char address[30]。这种类型的每个节点对应链表中的每个节点,其中电话号码和姓名可分别作关键字实现哈希表的创建。 二、数据结构的选择和概要设计 1、数据结构的选择 数据结构:散列结构。 散列结构是使用散列函数建立数据结点关键词与存储地址之间的对应关系,并提供多 种当数据结点存储地址发生“冲突”时的处理方法而建立的一种数据结构。 散列结构基本思想,是以所需存储的结点中的关键词作为自变量,通过某种确定的函 数H(称作散列函数或者哈希函数)进行计算,把求出的函数值作为该结点的存储地址,并 将该结点或结点地址的关键字存储在这个地址中。 散列结构法(简称散列法)通过在结点的存储地址和关键字之间建立某种确定的函数 关系H,使得每个结点(或关键字)都有一个唯一的存储地址相对应。 当需要查找某一指定关键词的结点时,可以很方便地根据待查关键字K计算出对应的“映像”H(K),即结点的存储地址。从而一次存取便能得到待查结点,不再需要进行若干次的 比较运算,而可以通过关键词直接计算出该结点的所在位置。

哈希表的操作

哈希表操作 一目的 1.巩固和加深对哈希表的创建、查找、插入等方法理论知识的理解。 2.掌握建立哈希表的办法,本实验是采用的是除留余数法创建。 3.掌握哈希表解决冲突的办法,本实验用的是线性探测再散列的方法。 4.巩固对程序模块化设计的要求。 二需求分析 1.对于哈希表的基本操作首先是要创建一个哈希表,哈希表的创建思想是由哈希函 数得到,本实验就采用了除留余数法创建哈希表。 2.创建好哈希表就需要在哈希表中插入元素,本实验是需要插入单词,所以需要调 用string函数库,通过每个单词的地址数来进行下一步的查找计划。当插入单词地址已经存在时,就产生了冲突,因此需要采用线性探测再散列的方式来解决冲突。 3.当哈希表插入单词完成之后便可以显示哈希表的存储情况,因此需要输出整个哈 希表。 4.要想计算平均查找长度首先要对哈希表中的元素进行查找,当所有单词查找结 束,查找长度也得出。 5.要实现上诉需求,程序需要采用模块化进行设计。 三概要设计 1.基本操作: void Initwordlist(int n) 初始化哈希表 操作结果:以字符形式插入单词,将字符串的各个字符所对应的ASCII码相加,所得的整数做为哈希表的关键字。

void Createhashlist(int n) 创建哈希表,并插入单词 操作结果: (1)用除留余数法构建哈希函数; (2)用线性探测再散列处理冲突。 void find() 查找哈希表中的单词 操作结果:在哈希表中进行查找,输出查找的结果和关键字,并计算和输出查找成功的平均查找长度。 void printhash() 显示哈希表 操作结果:显示哈希表的存储情况:位置%d\t\t关键字%-6d\t\t单词%s\n。 float average() 操作结果:计算出平均查找长度。 void menu() 菜单函数设计 操作结果:显示格式: 1向哈希表中插入单词(<15); 2查找哈希表中的单词; 3显示哈希表的存储情况; 4计算哈希表的平均查找长度; 5退出程序。 int main() 主程序设计 操作结果:通过调用各个函数操作得到结果。

链地址法解决Hash冲突

实验5 链地址法解决Hash 冲突 一、需求分析 1、 输入的必须是数字。 2、演示程序以用户和计算机的对话方式执行,即在计算机显示“提示信息”后之后,由用户在键盘上输入演示程序中规定的运算命令;相应的输入数据和运算结果显示在其后。 3、程序执行的命令包括: (1)输入哈希表的长度、余数等和数据,初始化后创建哈希表。 (2)输出哈希表。 (3)计算平均查找长度 4、测试数据 数据:{ 47, 7, 29, 11, 16, 92, 22, 8, 3, 50, 37, 89 } 哈希函数为:Hash(key)=key mod 11。 二、概要设计 在建立哈希表的过程中,用链地址解决哈希冲突,思想史将具有相同哈希地址的记录链成一个单链表,m 个哈希地址就设m 个单链表,然后用一个数组将m 个单链表的表头指针存储起来,形成一个动态的结构。 在计算平均查找长度时经分析我发现,如果设Hash 表连出的单链表长度为n;则长度为1的出现1次,长度2出现1次.......所以对总的查找长度贡献了n*(n+1)/2次,所以我们在哈希表中设置l 表示单链表的长度,那么总的查找长度就是 l*(l+1)/2(从i=0,到i= 表长度-1) 本程序的设计思路是: 1.建立Hash 表 2.输出哈希地址 3.计算平均查找长度 三、详细设计 int main 主函 void Init_table 初始化Hash V oidcreat_table 创建Hash void print 输出 计算ASL 结束

1、定义头文件 #include #define MAX 30 using namespace std; 2、元素类型、节点类型和辅助变量 typedef struct node { int key;//关键字 int flag;// 有数据的标志 int l;//每个结点引出的链表长度 node *next; }Hashtable[MAX]; Hashtable table; 3,初始化Hash void Init_table(Hashtable &list)//初始化Hash表 { for(int i=0;i>length;//从键盘输入长度cout<<"输入Hash函数的余数"<>mod;//输入余数 cout<<"输入数据的个数"<>account;//输入数据的个数 int date;//临时变量用来输入数据 for(int i=0;i>date; int n=date%mod; if(list[n].flag==0)//该位置为空则插入到该地址,flag变为1 { list[n].key=date; list[n].flag=1; } else//否则链地址解决冲突 { node *p;p=new node;//定义指针变量p并开辟地址 p->key=date;

哈希表的设计与实现

令胆嗲院 计算机科嗲b练水系 课程设计报告 2007 2008 学年第 2 学期 课程数据结构与算法 课程设计名称哈希表的设计与实现 学生姓名 学号0604011026 专业班级06计科(1) 指导教师 2008 年9 月

课程设计题目: (哈希表的设计与实现的问题〉设计哈希表实现电话号码查询系统。设计程序完成以下要求:(1)设每个记录有下列数据项:电话号码、用户名、地址:(2)从键盘输入各记录,分别以电话号码和用户名为关键字建立晗希表;(3)采用再哈希法解决冲突;(4)查找并显示给定电话号码的记录:(5)查找并显示给定用户的记录。 一、问题分析和任务定义 1、问题分析 要完成如下要求:设计晗希表实现电话号码查询系统。实现本程序需要解决以下几个问题: (1) 如何设计一个结点使该结点包括电话号码、用户名、地址。 (2) 如何分别以电话号码和用户名为关键字建立哈希表。 (3) 如何利用再晗希法解决冲突。 (4) 如何实现用晗希法查找并显示给定电话号码的记录。 (5) 如何查找并显示给定用户的记录。 2、任务定义 由问题分析知,本设计主要要求分别以电话号码和用户名为关键字建立晗希表,并实现查找功能。所以本设计的核心问题是如何解决散列的问题,亦即设计一个良好的哈希表。由于结点的个数无法确认,并且如果采用线性探测法散列算法,删除结点会引起“信息丢失”的问题。所以采用链地址法散列算法。采用链地址法,当出现同义词冲突时,使用链表结构把同义词链接在一起,即同义词的存储地址不是散列表中其他的空地址。 决的是定义链表结点,在链地址法中,每个结点对应一个链表结点,它由三个首先,解 域组成,而由于该程序需要分别用电话号码和用户名为关键字建立晗希表,所以该链表结点它是由四个域组成.name[8]、num[ll]和address[20]都是char浮点型,输入输出都只能是浮点型的。 采用链地址法,其中的所有同义词构成一个单链表,再由一个表头结点指向这个单链表的第一个结点。这些表头结点组成一个一维数组,即哈希表。数组元素的下标对应由散列函数求出的散列地址。

处理冲突的方法2

处理冲突的方法 通常有两类方法处理冲突:开放定址(Open Addressing)法和拉链(Chaining)法。前者是将所有结点均存放在散列表T[0..m-1]中;后者通常是将互为同义词的结点链成一个单链表,而将此链表的头指针放在散列表T[0..m-1]中。 1、开放定址法 (1)开放地址法解决冲突的方法 用开放定址法解决冲突的做法是:当冲突发生时,使用某种探查(亦称探测)技术在散列表中形成一个探查(测)序列。沿此序列逐个单元地查找,直到找到给定的关键字,或者碰到一个开放的地址(即该地址单元为空)为止(若要插入,在探查到开放的地址,则可将待插入的新结点存人该地址单元)。查找时探查到开放的地址则表明表中无待查的关键字,即查找失败。 注意: ①用开放定址法建立散列表时,建表前须将表中所有单元(更严格地说,是指单元中存储的关键字)置空。 ②空单元的表示与具体的应用相关。 【例】关键字均为非负数时,可用"-1"来表示空单元,而关键字为字符串时,空单元应是空串。 总之:应该用一个不会出现的关键字来表示空单元。 (2)开放地址法的一般形式 开放定址法的一般形式为:hi=(h(key)+di)%m 1≤i≤m-1 其中: ①h(key)为散列函数,di为增量序列,m为表长。 ②h(key)是初始的探查位置,后续的探查位置依次是hl,h2,…,hm-1,即h(key),hl,h2,…,hm-1形成了一个探查序列。 ③若令开放地址一般形式的i从0开始,并令d0=0,则h0=h(key),则有: hi=(h(key)+di)%m 0≤i≤m-1 探查序列可简记为hi(0≤i≤m-1)。 (3)开放地址法堆装填因子的要求 开放定址法要求散列表的装填因子α≤l,实用中取α为0.5到0.9之间的某个值为宜。 (4)形成探测序列的方法 按照形成探查序列的方法不同,可将开放定址法区分为线性探查法、二次探查法、双重散列法等。 ①线性探查法(Linear Probing) 该方法的基本思想是: 将散列表T[0..m-1]看成是一个循环向量,若初始探查的地址为d(即h(key)=d),则最长的探查序列为:d,d+l,d+2,…,m-1,0,1,…,d-1 即:探查时从地址d开始,首先探查T[d],然后依次探查T[d+1],…,直到T[m-1],此后又循环到T[0],T[1],…,直到探查到T[d-1]为止。 探查过程终止于三种情况: (1)若当前探查的单元为空,则表示查找失败(若是插入则将key写入其中); (2)若当前探查的单元中含有key,则查找成功,但对于插入意味着失败;

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