目录

一、队列

1.定义

2.应用

3.分类 

（1）逻辑结构

（2）物理结构

 顺序队列

 链式队列

二、哈希存储

1.定义

2.哈希冲突

（1）开放定址法

（2）再哈希法

（3）链地址法

三、练习

1.链式队列

（1）创建队列

（2）入队（尾插） 

（3）出队（头删） 

（4）遍历打印

（5）清空队列

（6）销毁队列

（7）获取队头元素

2.哈希表 

（1）创建哈希表

（2）设计哈希函数

（3）插入数据（头插） 

（4）遍历打印

（5）查找（按姓名）

（6）清空哈希表

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一、队列

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1.定义

        之前我们提到过的队列结构，也是一种线性存储的数据结构。

        队列：从一端进行数据插入，另一端进行数据删除的线性存储结构。

        队列均遵循FIFO，即先进的先出、后进的后出。

2.应用

        缓冲区，缓存数据 

3.分类 

（1）逻辑结构

        从逻辑结构上看，队列均为线性结构。

（2）物理结构

        从物理结构上看，队列分为顺序队列与链式队列。

•  顺序队列

        队头指向第一个元素，队尾指向最后一个元素后的空位置。

        出队时队头向后移动，入队时队尾向后移动。

        注：普通的顺序队列会出现“假溢出”的问题，即当队尾移动到队列外时，认为队列以满，数据溢出，但实际上队列空间并未用尽，造成内存浪费。

        为解决“假溢出”问题，我们一般使用循环链表，即队列头尾相接。

        1.  空队列：队头和队尾相遇
        2.  满队列：(tail+1) 和队头在同一位置（牺牲了一个存储空间）

•  链式队列

        链式队列即要求每个数据均有指针域，指向下一个元素。

        循环队列与链式队列的比较：从时间上看，它们的时间复杂度均为O（1）。不过循环队列需事先申请好空间，使用期间不释放，而对于链队列，每次申请和释放结点也会存在一些时间开销，如果入队出队频繁，则两者还是有细微差异。

        从空间上来看，循环队列必须有一个固定的长度，所以就有了存储元素个数和空间浪费的问题。而链队列不存在这个问题，尽管它需要一个指针域，会产生一些空间上的开销，但可以接受。所以在空间上，链式队列更加灵活。

        总的来说，在可以确定队列长度最大值的情况下，建议用循环队列，如果你无法预估队列的长度时，则用链式队列。

二、哈希存储

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1.定义

        哈希存储，也称散列存储：将要存储数据的关键字和数据的存储位置之间建立对应的函数关系，即哈希函数。

        哈希存储的目的是为了提高数据的查找效率。哈希存储的表现方式是哈希表。

        哈希表：一段连续内存空间。

        存储数据时，按照函数关系寻找存储位置；数据查找时，根据关键字进行函数映射得到数据的存储位置。

2.哈希冲突

        哈希冲突，也称哈希矛盾，是指多个不同的输入值通过哈希函数处理后得到相同的输出值，这种情况在使用哈希表时经常发生。

        为了解决这个问题，开发者们提出了多种方法，主要包括以下几种：

（1）开放定址法

        开放定址法是一种在发生冲突时寻找另一个空闲地址的方法。这种方法的具体实现有多种，包括线性探测法、平方探测法等。

        线性探测法是当发生冲突时，顺序查看表中下一个单元，直到找到空闲单元。平方探测法则是在冲突发生的位置前后进行跳跃式探测。

（2）再哈希法

        再哈希法是构造多个不同的哈希函数，当发生冲突时，使用第二个、第三个等其他哈希函数计算新的地址，直到找到不冲突的地址为止。这种方法可以减少聚集现象，但会增加计算时间。

（3）链地址法

        链地址法是将所有哈希地址相同的记录链接在同一链表中。当发生冲突时，冲突的元素将被添加到链表的末尾。这种方法适用于频繁插入和删除操作的场景。

三、练习

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1.链式队列

（1）创建队列

（2）入队（尾插） 

（3）出队（头删） 

（4）遍历打印

（5）清空队列

（6）销毁队列

        用valgrind工具验证销毁结果

（7）获取队头元素

2.哈希表 

（1）创建哈希表

 （2）设计哈希函数

（3）插入数据（头插） 

（4）遍历打印

（5）查找（按姓名）

 （6）清空哈希表

        用valgrind工具查看清空结果