哈希游戏,哈希博彩平台,比特币哈希游戏,区块链博彩,去中心化博彩平台,可验证公平平台,首存送88U,虚拟币哈希娱乐

　　当给定值k=38,则首先和a[12]比,再和a[13]比,由于a[13]没有,查找不成功,表中不存在关键字等于38的记录。

　　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

　　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）。

　　注意到两个程序的用时并不像我们期望的那样，总是哈希表快。设哈希表的大小为P.

　　首先，当规模比较小的时候（大约为a 10% * P，这个数据仅仅是通过若干数据估记出来的，没有严格证明，下同），第二种方法比哈希表快。这是由于，虽然每次计算哈希函数用O(1)的时间，但是这个系数比较大。例如这道题的H(x)=x mod 15889，通过与做同样次数的加法相比较，测试发现系数 12，因为mod运算本身与快速排序的比较大小和交换元素运算相比，比较费时间。所以规模小的时候，O(N)（忽略冲突）的算法反而不如O(NlogN)。这一点在更复杂的哈希函数上会体现的更明显，因为更复杂的函数系数会更大。

　　前面讲的查找方法是基于比较的方法，查找效率依赖比较次数，其实理想的查找是希望不经比较，一次存取便能得到所查记录。这样就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，查找k时,只要根据这个对应关系f找到给定值k的像f(k)。这种对应关系f叫哈希（hash）函数。按这种思想建立的表叫哈希表（也叫散列表）。

　　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)。

　　//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

　　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。

　　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。

　　如：关键字如下：若哈希表长为100则可取中间两位10进制数作为哈希地址。

　　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。

　　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）：

　　哈希表是一种高效的数据结构。以下分五个部分：首先提出了哈希表的优点，其次介绍了它的基础操作，接着从简单的例子中作了效率对比，指出其适用范围以及特点，然后通过例子说明了如何在题目中运用哈希表以及需要注意的问题，最后总结全文。

　　哈希表（Hash Table）的应用近两年才在NOI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。

　　当数据规模接近哈希表上界或者下界的时候，哈希表完全不能够体现高效的特点，甚至还不如一般算法。但是如果规模在中央，它高效的特点可以充分体现。我们可以从图像直观的观察到这一点。

　　试验表明当元素充满哈希表的90%的时候，效率就已经开始明显下降。这就给了我们提示：如果确定使用哈希表，应该尽量使数组开大（由于竞赛中可利用内存越来越多，大数组通常不是问题，当然也有少数情况例外），但对最太大的数组进行操作也比较费时间，需要找到一个平衡点。通常使它的容量至少是题目最大需求的120%，效果比较好（这个仅仅是经验，没有严格证明）。

　　(只有忽略了冲突才是这个结果。当然实际情况会比这个大，但是重复的几率与哈希函数有关，不容易估计)

　　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。

　　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？

　　其次，当规模稍大（大约为15%*P a 85%*P）的时候，很明显哈希表的效率高。这是因为冲突的次数较少。

　　再次，当规模再大（大约为90%*P a P）的时候，哈希表的效率大幅下降。这是因为冲突的次数大大提高了，为了解决冲突，程序不得不遍历一段都存储了元素的数组空间来寻找空位置。用白箱测试的方法统计，当规模为13500的时候，为了找空位置，线次运算，某些数据甚至能达到4265833次。显然浪费这么多次运算来解决冲突是不合算的，解决这个问题可以扩大表的规模，或者使用开散列（尽管它是动态数据结构）。然而需要指出的是，冲突是不可避免的。

　　给定两个集合A、B，集合内的任一元素x满足1≤x≤ ，并且每个集合的元素个数不大于 个。我们希望求出A、B之间的关系。只需确定在B中但是不在A中的元素的个数即可。（这个题目是根据OIBH NOIP 2002模拟赛# 1的第一题改编的。）

　　链地址法：这种方法很象基数排序，相同的地址的关键字值均链入对应的链表中。

　　建立公益区法：另设一个溢出表，不管得到的哈希地址如何，一旦发生冲突，都填入溢出表。

　　例:如下一组关键字按哈希函数H(k)=k mod 13和线性探测处理冲突所得的哈希表a[0..15]:

　　对于数据的说明：在Celeron566下用TP测试，为了使时间的差距明显，让程序重复运了行50次。同时哈希表中的P= 15889，下标范围0..15888。由于快速排序不稳定，因此使用了随机数据。

　　折叠法：将关键数字分割成位数相同的几部分（最后一部分的位数可以不同）然后取几部分的叠加和（舍去进位）作为哈希地址。

　　假设地址集为0..n-1,由关键字得到的哈希地址为j(0=j=n-1)的位置已存有记录,处理冲突就是为该关键字的记录找到另一个空的哈希地址。在处理中可能得到一个地址序列Hi i=1，2，...k 0=Hi=n-1),即在处理冲突时若得到的另一个哈希地址H1仍发生冲突,再求下一地址H2,若仍冲突,再求H3...。怎样得到Hi呢？

　　哈希表存取方便但存储时容易冲突（collision）：即不同的关键字可以对应同一哈希地址。如何确定哈希函数和解决冲突是哈希表查找的关键。

　　例：长度为11的哈希表关键字分别为17，60，29，哈希函数为H(k)=k mod 11,第四个记录的关键字为38，分别按上述方法添入哈希表的地址为8，4，3（随机数=9）。

　　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。

　　分析：我们先不管A与B的具体关系如何，注意到这个问题的本质就是对于给定的集合A，确定B中的元素是否在A中。所以，我们使用哈希表来处理。至于哈希函数，只要按照除余法就行了，由于故意扩大了原题的数据规模，H(x) = x mod 15889;

　　当然本题可以利用别的方法解决，所以选取了速度最快的快速排序二分查找，让这两种方法作效率对比。