四、總結
雜湊演算法又稱雜湊函式演算法，是一種查詢演算法。就是把一些複雜的資料通過某種對映關係。對映成更容易查詢的方式，但這種對映關係可能會發生多個關鍵字對映到同一位址的現象，我們稱之為衝突。在這種情況下，我們需要對關鍵字進行二次或更多次處理。出這種情況外，雜湊演算法可以實現在常數時間內儲存和查詢這些關鍵字。
常見的資料查詢演算法：
順序查詢：是最簡單的查詢方法。需要對資料集中的逐個匹配。所以效率相對較低，不太適合大量資料的查詢問題。
二分法查詢：效率很高，但是要求資料必須有序。面對資料排序通常需要更多的時間。
深度優先和廣度優先演算法：對於大量的資料查詢問題，效率並不高。這個我們後面專門講解。
阿希查詢演算法：查詢速度快，查詢插入，刪除操作簡單等原因獲得廣泛的應用。
雜湊查詢的原理：根據數量預先設乙個長度為m的陣列。使用乙個雜湊函式f並以資料的關鍵字作為自變數得到唯一的返回值，返回值的範圍是0~m-1。這樣就可以利用雜湊函式f將資料元素對映到乙個陣列的某一位下標，並把資料存放在對應位置，查詢時利用雜湊函式f計算，該資料應存放在**，在相應的儲存位置取出查詢的資料。
這裡就有乙個問題：
關鍵字的取值在乙個很大的範圍，資料在通過雜湊函式進行對映時。很難找到乙個雜湊函式，使得這些關鍵字都能對映到唯一的值。就會出現多個關鍵字對映到同乙個值的現象，這種現象我們稱之為衝突。
哈西演算法衝突的解決方案有很多：鏈位址法，二次再雜湊法。線性探測再雜湊建立乙個公共溢位區
注意：鏈位址法本質是陣列+鍊錶的資料結構
鏈位址法儲存資料過程：
首先建立乙個陣列雜湊儲存所有鍊錶的頭指標。由陣列的關鍵字key通過對應的雜湊函式計算出雜湊位址。找到相應的桶號之後，建立新的節點儲存該資料。並把節點放到桶內的鍊錶的最後面或者最前面。
鏈位址法查詢資料：由資料關鍵字通過雜湊。函式計算關鍵字對應的雜湊位址之後順序比較同類不節點。是否與所查到的關鍵字一樣，直到找到資料為止，如果全部節點都不和關鍵字一樣，則書名哈系表裡沒有該資料。解決了雜湊函式的衝突。
用鏈位址法構造的雜湊表插入和刪除節點操作易於實現，所以構造鍊錶的時間開銷很低。但是指標需要開闢額外的位址空間，當資料量很大時會擴大雜湊表規模，記憶體空間要求較大。
1.問題描述
要求在給定的一些數字中找出兩個數，使得它們的和為嗯，前提是這些資料中保證有答案，並且只有乙個答案。例如給3、4、5、7、10。從中選出兩個數字使它們的和為11，可以選擇4和7。
2.雙指標辦法解決
def
twosum
(nums,target)
: res =
#存放結果編號
newnumber = nums [:]
#將資料深拷貝乙份
newnumber.sort(
)#對拷貝結果排序
left =
0#定義左指標
right =
len(newnumber)-1
# 定義右指標
while left < right:
if newnumber[left]
+ newnumber[right]
==target:
#在原始陣列中第乙個元組尋找原始下標
for i in
range(0
,len
(nums)):
if nums[i]
== newnumber[left]
:#將下標結果接入集
break
for i in
range
(len
(nums)-1
,-1,
-1):
#向回找，尋找第二個元組
if nums[i]
== newnumber[right]
:break
res.sort(
)break
elif newnumber[left]
+newnumber[right]
< target:
left = left +
1else
: right = right -
1return
(res[0]
+1,res[1]
+1)s =twosum([3
,4,5
,7,10
],11)
print
('下標是：'
,s)
第一步：對資料進行排序
第二步：移動指標尋找答案
第三步：發現答案去原始資料中查詢這兩個元素的位置
顯然第一步和第三步很浪費時間，我們使用雜湊演算法，規避排序問題，直接查詢資料和下標的對應關係。
3.雜湊演算法求解
def
twosum
(nums,target)
:'''
這個函式只能解決兩個數字和，且答案有且僅有乙個的情況
'''dict
=for i in
range
(len
(nums)):
m = nums[i]
if target - m in
dict
:#判定target - m 是否在字典中
return
(dict
[target-m]+1
,i +1)
#存在返回連個數的下標
dict
[m]= i #若不存在則記錄鍵值對的值
s =twosum([3
,4,5
,7,10
],11)
print
('下標是：'
,s)
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