algorithm/hello-algo
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Daniel
2022-12-22 00:21:21 +11:00
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docs/chapter_hashing/hash_collision.md
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@@ -40,7 +40,7 @@ comments: true
## 开放寻址
「开放寻址」不引入额外数据结构，而是通过 “向后探测” 来解决哈希冲突。根据探测方法的不同，主要分为 **线性探测、平方探测、多次哈希**。
「开放寻址」不引入额外数据结构，而是通过“向后探测”来解决哈希冲突。根据探测方法的不同，主要分为 **线性探测、平方探测、多次哈希**。
### 线性探测
@@ -58,7 +58,7 @@ comments: true
线性探测有以下缺陷：
- **不能直接删除元素**。删除元素会导致桶内出现一个空位，在查找其他元素时，该空位有可能导致程序认为元素不存在（即上述第 `2.` 种情况）。因此需要借助一个标志位来标记删除元素。
- **容易产生聚集**。桶内被占用的连续位置越长，这些连续位置发生哈希冲突的可能性越大，从而进一步促进这一位置的 “聚堆生长” ，最终导致增删查改操作效率的劣化。
- **容易产生聚集**。桶内被占用的连续位置越长，这些连续位置发生哈希冲突的可能性越大，从而进一步促进这一位置的“聚堆生长”，最终导致增删查改操作效率的劣化。
### 多次哈希

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docs/chapter_hashing/hash_map.md
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@@ -6,7 +6,7 @@ comments: true
哈希表通过建立「键 key」和「值 value」之间的映射，实现高效的元素查找。具体地，输入一个 key ，在哈希表中查询并获取 value ，时间复杂度为 $O(1)$ 。
例如，给定一个包含 $n$ 个学生的数据库，每个学生有 "姓名 `name` ” 和 “学号 `id` ” 两项数据，希望实现一个查询功能：**输入一个学号，返回对应的姓名**，则可以使用哈希表实现。
例如，给定一个包含 $n$ 个学生的数据库，每个学生有“姓名 `name` ”和“学号 `id` ”两项数据，希望实现一个查询功能：**输入一个学号，返回对应的姓名**，则可以使用哈希表实现。
![hash_map](hash_map.assets/hash_map.png)
@@ -623,4 +623,4 @@ $$
- 尽量少地发生哈希冲突；
- 时间复杂度 $O(1)$ ，计算尽可能高效；
- 空间使用率高，即 “键值对占用空间 / 哈希表总占用空间” 尽可能大；
- 空间使用率高，即“键值对占用空间 / 哈希表总占用空间”尽可能大；