什么是散列冲突解决冲突的方法

Ⅰ 请列举四种处理哈希冲突的方法

1、开放地扯法
2、再哈希法
3、链地址法
4、建立一个公共溢出区

Ⅱ C语言 数据结构中解决冲突的方法是什么

可以参考如下方法：

1 基本原理
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，"直接寻址"与"解决冲突"是哈希表的两大特点。

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。

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）。

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(insert)、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
procere 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：
function h(x:longint):Integer;
begin
h:= x mod p;
end;
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
function locate(x:longint):integer;
var orig,i:integer;
begin
orig:=h(x);
i:=0;
while (i<S)and(A[(orig+i)mod S]<>x)and(A[(orig+i)mod S]<>empty) do
inc(i);
//当这个循环停下来时，要么找到一个空的存储单元，要么找到这个元
//素存储的单元，要么表已经满了
locate:=(orig+i) mod S;
end;
插入元素
procere insert(x:longint);
var posi:integer;
begin
posi:=locate(x); //定位函数的返回值
if A[posi]=empty then A[posi]:=x
else error; //error 即为发生了错误，当然这是可以避免的
end;
查找元素是否已经在表中
procere member(x:longint):boolean;
var posi:integer;
begin
posi:=locate(x);
if A[posi]=x then member:=true
else member:=false;
end;
这些就是建立在哈希表上的常用基本运算。

4.1 应用的简单原则
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。

Ⅲ java hash冲突怎么办哪些解决散列冲突的方法

这种转换是一种压缩映射，散列值的空间通常远小于输入的空间，不同的输入可能会散列成相同的输出，所以不可能从散列值来唯一的确定输入值。
简单的说就是一种将任意长度的消息压缩到莫伊固定长度的消息摘要的函数。
hash冲突：(大师兄自己写的哦)就是根据key即经过一个函数f(key)得到的结果的作为地址去存放当前的key value键值对(这个是hashmap的存值方式)，但是却发现算出来的地址上已经有人先来了。就是说这个地方要挤一挤啦。这就是所谓的hash冲突啦

Ⅳ 简述闭散列表解决冲突的基本思想

二次探查（quadratic probing）采用的形式如下：
h(k,i)=(h’(k)+c1i+c2i)modm
其中h’是一个辅助散列函数，c1和c2为辅助常数，i=0,1,…m-1。处事的探查位置为T[h’(k)],后续的探查位置要在此基础上加上一个偏移量，该偏移量是以二次的方式依赖于探查号i的。如果两个关键字的初始探查位置是相同的，那么他们的后续二次探查的序列也是相同的。这种性质会导致一种程度较轻的群集现象，成为二次群集。

简单地说就是遇到冲突,就以n^2,n=1,2,...的序列探查,如果找到首个没有冲突的位置,就插入,否则继续探查.

Ⅳ 在线性表的散列储存中，处理冲突的常用方法有哪两种

开放地址法和拉链法（链地址法）

Ⅵ 散列表冲突方法 200分

代码我已经看过了，你所说的并不是线性探测法，而应该是处理溢出的开散列方法——“链地址法”，而且体现这一方法的地方应该是int apend()函数中，

hash(newphone->num); //先计算号码的KEY
hash2(newname->name); //key2
newphone->next = phone[key]->next; //把该KEY的号码链接到原来的号码的后一节点上
phone[key]->next=newphone; //申请新节点，以备后续的插操作
newname->next = nam[key2]->next;
nam[key2]->next=newname;

这个程序非常不错

Ⅶ 二次探测散列法

二次再散列法是指第一次散列产生哈希地址冲突，为了解决冲突，采用另外的散列函数或者对冲突结果进行处理的方法。

散列函数的选择有两条标准：简单和均匀。

简单指散列函数的计算简单快速；

均匀指对于关键字集合中的任一关键字，散列函数能以等概率将其映射到表空间的任何一个位置上。也就是说，散列函数能将子集K随机均匀地分布在表的地址集{0，1，…，m-1}上，以使冲突最小化。

(7)什么是散列冲突解决冲突的方法扩展阅读：

设所有可能出现的关键字集合记为U(简称全集)。实际发生(即实际存储)的关键字集合记为K（|K|比|U|小得多）。

散列方法是使用函数h将U映射到表T[0..m-1]的下标上（m=O(|U|)）。这样以U中关键字为自变量，以h为函数的运算结果就是相应结点的存储地址。从而达到在O(1)时间内就可完成查找。

其中：

① h：U→{0，1，2，…，m-1} ，通常称h为散列函数(Hash Function)。散列函数h的作用是压缩待处理的下标范围，使待处理的|U|个值减少到m个值，从而降低空间开销。

② T为散列表(Hash Table)。

③ h(Ki)(Ki∈U)是关键字为Ki结点存储地址(亦称散列值或散列地址)。

④ 将结点按其关键字的散列地址存储到散列表中的过程称为散列(Hashing)

参考资料来源：网络-二次探测散列法