C 语言中的哈希是什么

在C编程语言中，哈希是一种将大量数据转换为固定大小的值或称为哈希的较小值的一项技术。哈希通过哈希函数生成，该函数将输入数据映射到输出哈希。生成的哈希值然后可用于在大型数据集中高效地搜索、检索和比较数据。

哈希通常用于哈希表等数据结构中，哈希表是数组，以一种允许快速插入、删除和检索数据的方式存储数据。用于生成哈希值的哈希函数将键（或要存储的数据）映射到哈希表中的索引。然后，该索引用于将数据存储在数组中的相应位置。

哈希有几个原因是有用的。首先，通过将数据转换为较小的值，它可以减少存储大型数据集所需的内存量。其次，通过实现更快的搜索和数据检索，它可以提高算法的性能。最后，通过检测重复数据和防止冲突（当两个不同的键映射到同一索引时），它可以帮助确保数据完整性。

哈希过程包括三个主要步骤：创建哈希函数、生成哈希值以及将数据存储在哈希表中。

创建哈希函数涉及设计一个将输入数据映射到固定大小值的算法。该算法应设计为将数据均匀分布在哈希表中，以减少冲突的可能性。好的哈希函数还应快速、简单且确定性（即，对于相同的输入，它应始终产生相同的输出）。

一旦创建了哈希函数，下一步就是为数据生成哈希值。这包括将数据传递给哈希函数，它会返回一个固定大小的哈希值。然后，该值用作哈希表中的索引来存储数据。

将数据存储在哈希表中涉及将数据放置在数组中的相应位置。如果发生冲突（即，如果两个不同的键映射到同一索引），哈希表可以使用一种称为链接（chaining）的技术来将两个键存储在同一索引中。在链接中，为每个索引创建一个链表，并将键添加到链表中。

C中的哈希可以使用几种不同的方法实现，包括除法法、乘法法和折叠法。除法法涉及取键除以哈希表大小的余数来确定索引。乘法法涉及将键乘以一个常数值，然后取结果的小数部分来确定索引。折叠法涉及将键分成几部分，将它们相加，然后使用结果来确定索引。

使用数组在C中实现哈希表的实现

输出

10 inserted at array[3]
4 inserted at array[4]
2 inserted at array[2]
Collision : array[3] has element 10 already!
Unable to insert 3
Hash table
array[0] = -1
array[1] = -1
array[2] = 2
array[3] = 10
array[4] = 4
array[5] = -1
array[6] = -1

Deleting value 10..
After the deletion hash table
array[0] = -1
array[1] = -1
array[2] = 2
array[3] = -1
array[4] = 4
array[5] = -1
array[6] = -1

Deleting value 5..
5 not present in the hash table
After the deletion hash table
array[0] = -1
array[1] = -1
array[2] = 2
array[3] = -1
array[4] = 4
array[5] = -1
array[6] = -1

Searching value 4..
Search Found
Searching value 10..
Search Not Found

哈希是计算机编程中用于快速搜索和检索大型数据集中的数据的一种技术。在C编程中，哈希通常用于实现哈希表或关联数组。以下是哈希在C中的一些用法、优点和缺点

用途

• 哈希可用于实现高效的数据查找操作，例如在大型数组或表中搜索特定值。
• 哈希可用于实现哈希表等数据结构，这些数据结构提供常数时间查找、插入和删除操作。

优点

• 哈希提供快速的数据检索和搜索时间，因此对于性能是重要考虑因素的大型数据集很有用。
• 在C中实现哈希相对简单，可用于构建哈希表或哈希映射等复杂数据结构。
• 哈希还可用于数据安全目的，例如密码存储或数据加密。

缺点

• 可能发生哈希冲突，这可能导致性能下降和搜索时间变长。
• 哈希需要一个好的哈希函数，该函数可以将数据均匀分布在哈希表中。创建好的哈希函数可能具有挑战性且耗时。
• 哈希可能会消耗大量内存，特别是当哈希表需要存储大量项目时，或者当哈希函数具有高冲突率时。

总而言之，哈希是一种用于在大型数据集中快速搜索和检索数据的有用技术，但它也存在一些局限性，例如冲突、需要好的哈希函数以及内存消耗大。

结论

C中的哈希是一项强大的技术，它允许在大型数据集中高效地搜索、检索和比较数据。它涉及创建一个将输入数据映射到固定大小哈希值的哈希函数，然后该哈希值用作哈希表中存储数据的索引。通过使用哈希，程序员可以提高算法的性能并减少存储大型数据集所需的内存量。