课程实习报告
一、需求分析：
1.本程序来自于图书馆靠书名来检索想要查找的书问题。
2.本程序要求：
（1）根据输入建立图书名称表，采用创建散列表实现。
（2）建散列表后，如果想要查找的数据在散列表中输出yes否则输出no。
二、哈希表简介
结构中存在关键字和K相等的记录，则必定存储在f(K）的位置上。
由此，不需比较便可直接取得所查记录。
这个对应关系f称为散列函数(Hash function），按这个思想建立的表为散列表。
* 对不同的关键字可能得到同一散列地址，即key1≠key2，而f(key1)=f(key2），这种现象称冲突。
具有相同函数值的关键字对该散列函数来说称做同义词。
* 综上所述，根据散列函数H(key）和处理冲突的方法将一组关键字映象到一个有限的连续的地址集（区间）上，并以关键字在地址集中的“象”，作为这条记录在表中的存储位置，这种表便称为散列表，这一映象过程称为散列造表或散列，所得的存储位置称散列地址。
这个现象也叫散列桶，在散列桶中，只能通过顺序的方式来查找，一般只需要查找三次就可以找到。
科学家计算过，当负载因子(load factor)不超过75%，查找效率最高。
* 若对于关键字集合中的任一个关键字，经散列函数映象到地址集合中任何一个地址的概率是相等的，则称此类散列函数为均匀散列函数（Uniform Hash function），这就是使关键字经过散列函数得到一个“随机的地址”，从而减少冲突。
程序设计流程
程序思想
(一)哈希函数unsigned int hash_BKDE(char *str)生成映射
地址，成为散列表的编号。
(二)哈希表HashTable::HashTable()通过数组储存元素
(三)插入函数void HashTable::insert(char*c)插入字符串，
先计算要插入字符串生成的映射地址，然后在相应的地址插入，如果没有空位查找空位插入。
(四)查找函数bool HashTable::find(char*c)进行查找，先计
算要生成字符串的地址，再到散列表中进行查找比较。
(五)主函数main（）
1)输入：输入散列表内容和要查找的数据个数和数据
2)输出模块：散列表查找的结果。
3)建散列表并查找：建立散列表并递归查找
流程图
三.实验源程序：
#include<iostream>
#include<cstdlib>
#include<ctime>
using namespace std;
unsigned int hash_BKDE(char *str)//哈希函数，题目给出
//初始种子 seed 可取31 131 1313 13131 131313 etc..
unsigned int seed = 131;
unsigned int hash = 0;
while (*str)
{
hash = hash * seed + (*str++);
}
return (hash & 0x7FFFFFFF);
}
double k=(double)(rand()%999)/1000; //随机生成小数随机数 0<k<1
unsigned int hash_rand(unsigned int value) //value<2^32 ，将转化地址转化为seed
{
double a=k*value;
double n=(a-(int)a)*64; //取小数部分与2^5相乘
unsigned int seed=(int)n;
return seed;
}
unsigned int Hash(char*str) //生成最终的地址映射即计算散列地址位置
return hash_rand(hash_BKDE(str));
}
class HashTable//哈希表类
{
public:
HashTable();
~HashTable();
void insert(char*c);
bool find(char*c);
private:
char**Arr; //二维数组用于保存字符串书名 int ArrSize; //散列表单元个数在此为2^15=32768
};
HashTable::HashTable()
{
ArrSize=32768;
Arr=new char*[64];
for(int i=0;i<64;i++)
{
Arr[i]=new char[100];
Arr[i]=NULL;
}
}
HashTable::~HashTable()
{
for(int i=0;i<64;i++)
delete[]Arr[i];
delete []Arr;
}
void HashTable::insert(char*c)//插入到哈希表
{
unsigned int pos=Hash(c);//计算散列地址位置
while(Arr[pos]!=NULL)
pos=(pos+1); //解决冲突的办法，寻找空位，向后面挪动一个
Arr[pos]=c; //插入存储
}
bool HashTable::find(char*c)//查找
{
unsigned int pos=Hash(c); //计算散列地址
while(Arr[pos]!=NULL) //非空时进行查找比较
{
if(Arr[pos]==c)return true;
pos=(pos+1); //寻找下一地址，如果运行这一步，这说明之前产生了冲突
}
return false;
}
int main()
{
bool a[20];
char *c1=new char[100];
HashTable H;
cout<<"输入字符串个数n：\n";
int n;
cin>>n;
cout<<"输入n个字符串：\n";
for(int i=1;i<=n;i++)
{
cin>>c1;
H.insert(c1);//直接插入到散列表的数组中
}
cout<<"输入待查的字符串个数m：\n";
int m;
cin>>m;
cout<<"输入要查找的字符串:"<<endl;
for(int j=0;j<m;j++)
{
cin>>c1;
a[j]=H.find(c1);//bool量
}
cout<<"查找结果(yes表示存在，no表示不存在)：\n";
for(int k=0;k<m;k++)
if(a[k])
cout<<"yes\n";
else
cout<<"No\n";
return 0;
}
四、实验截图
五、实验感想
本次的实验首先要弄清楚哈希表，然后弄清楚最关键的两个模块，插入和查找。
插入模块中，首先要有哈希函数生成映射地址，要有哈希表保存元素，然后就是自己设定的解决冲突的办法，这个程序是采用向下挪动一个办法，直到找到为空的地方保存。
在查找中也是，先要通过哈希函数生成映射地址，通过这个地址参看哈希表中时候有元素，考虑到会有冲突的产生，那么必须那么必须要通过循环查找，要么找到元素，否则直到为空跳出查找。
这也是这个程序的难点所在。
总体来说，哈希表对于提高储存和查找效率方面有很大的提升。
实验难度不是很大。