哈希表的平均查找长度？影响因素详解

今天给各位分享哈希表的平均查找长度？影响因素详解的知识，其中也会对哈希表的平均查找长度与哈希表的记录类型有关进行解释，如果能碰巧解决你现在面临的问题，别忘了关注本站，现在开始吧！

文章目录：

• 1、哈希表——线性探测法、链法、查找成功、查找不成功的平均长度
• 2、关于哈希表查找不成功时的平均查找长度
• 3、哈希表查找不成功的平均查找长度

哈希表——线性探测法、链法、查找成功、查找不成功的平均长度

哈希表，这个高效的查找，利用散列函数将键值对映射到一个预设的空间，让我们能在瞬息之间完成数据检索，其查找时间复杂度堪称奇迹——O（1）。哈希表的基石在于巧妙地处理冲突，而冲突解决策略主要有线性探测法、链法等，每种方法都有其独特的魅力和适用场景。

ASL查找失败次数是由到空位置的比较次数。5个1的原因：哈希表5个空位置，各比较一次 5个5的原因：哈希表中已经有关联字的位置比较1次，公共溢出区比较3＋1次。

可以通过选择合适的α来优化性能。对比其他查找方法，如顺序查找和二分查找，散列法不依赖关键字比较，查找时间期望为常数时间o（1）。以h（k） = （3k） % 11和线性探测再散列为例，构造哈希表并计算等概率下查找不成功的平均查找长度，需要具体计算和分析，这里略去具体数值的计算过程。

如果是拉链法，如果链表为空。就不需要断第一个节点（因为根本没有）。

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。本质是用单链表结构辅助散列结构的不足。

线性探测再散列在冲突时顺序查找下一个可用单元，二次探测再散列跳跃式查找，伪随机探测再散列使用伪随机数序列。再哈希法通过构造多个哈希函数，直到冲突解决。链法将冲突的元素组成链表，适合频繁插入和删除。建立公共溢出区将冲突元素存储在独立的表中。

关于哈希表查找不成功时的平均查找长度

1、“求查找不成功时的平均查找长度，一般情况下分母为表长，但精确地讲是表长的有效位个数”（红字部分）注意这里的表长其实就是你说的16，而有效位个数其实就是12，博客随后还举了个字母表的例子进一步说明这个问题。

2、综合考虑各种填充因子的情况，可以得出结论：线性探测法查找失败的平均查找长度大约是哈希表长度的一半。这个结论基于概率和统计的分析，实际情况可能会因为数据分布的不均匀性而有所偏差。

3、分别计算等概率情况下查找成功和查找不成功的平均查找长度。Ans：（1）.首先明确一个概念装载因子，装载因子是指所有关键子填充哈希表后饱和的程度，它等于 关键字总数/哈希表的长度。 根据题意，我们可以确定哈希表的长度为 L = 7/0.7 = 10；因此此题需要构建的哈希表是下标为0~9的一维数组。

哈希表查找不成功的平均查找长度

综合考虑各种填充因子的情况，可以得出结论：线性探测法查找失败的平均查找长度大约是哈希表长度的一半。这个结论基于概率和统计的分析，实际情况可能会因为数据分布的不均匀性而有所偏差。

分别计算等概率情况下查找成功和查找不成功的平均查找长度。Ans：（1）.首先明确一个概念装载因子，装载因子是指所有关键子填充哈希表后饱和的程度，它等于 关键字总数/哈希表的长度。 根据题意，我们可以确定哈希表的长度为 L = 7/0.7 = 10；因此此题需要构建的哈希表是下标为0~9的一维数组。

开放定址法是哈希冲突处理方法之一，查找不成功时的平均查找长度相当于在表中查找元素不成功时的平均比较次数，可以理解为向表中插入某个元素，该元素在每个位置都有可能，然后计算出在每个位置能够插入时需要比较的次数，再除以表长即为查找不成功时的平均查找长度。

开放法中的线性探测法，犹如接力赛，依次寻找下一个空位，尽管有时需耗费更多时间，但其平均查找长度成功时仅为5，不成功时为91/13。

“求查找不成功时的平均查找长度，一般情况下分母为表长，但精确地讲是表长的有效位个数”（红字部分）注意这里的表长其实就是你说的16，而有效位个数其实就是12，博客随后还举了个字母表的例子进一步说明这个问题。

关于哈希表的平均查找长度？影响因素详解的内容到此结束，希望对大家有所帮助。