开放散列英文解释翻译、开放散列的近义词、反义词、例句

英语翻译：

【计】 open hash

分词翻译：

开放的英语翻译：

be open to; come into bloom; dispark; open
【医】 patefaction; patency

散的英语翻译：

come loose; dispel; disperse; disseminate; fall apart; give out; scatter

列的英语翻译：

arrange; kind; line; list; row; tier; various
【计】 COL; column
【医】 series

专业解析

开放散列（Open Hashing），在计算机科学中通常指一种解决哈希表冲突的方法，也称为链地址法（Chaining）或封闭寻址（Closed Addressing）。以下是其详细解释：

一、核心概念

开放散列通过将哈希表中同一位置（桶）上发生冲突的所有元素存储在一个链表（或其他动态数据结构）中来处理冲突。当多个键（Key）被哈希函数映射到同一个桶索引时，这些键值对不会覆盖已有数据，而是以链表形式追加存储在该桶中。例如：

桶索引 i 的链表结构：
[Entry1] → [Entry2] → [Entry3] → ...

二、工作流程

计算哈希值：对键 k 应用哈希函数 h(k)，得到桶索引 i = h(k) % table_size。
处理冲突：
- 若桶 i 为空，直接插入新条目。
- 若桶 i 非空，遍历链表：
  - 若存在相同键，更新值（或报错）；
  - 否则将新条目插入链表尾部。

三、优缺点分析

优点	缺点
简单易实现	链表过长时查询效率退化至 O(n)
空间利用率高（仅需额外指针）	指针占用额外内存
可存储超过表大小的元素	缓存局部性差（链表节点非连续存储）

四、应用场景

数据库索引：如MySQL的哈希索引采用链地址法处理冲突。
编译器符号表：快速查找变量名。
网络路由表：高效匹配IP地址。

五、汉英术语对照

中文术语	英文术语	说明
开放散列	Open Hashing	冲突解决策略总称
链地址法	Chaining	具体实现方式
桶（Bucket）	Bucket	哈希表的基本存储单元
哈希函数	Hash Function	将键映射到桶索引的函数

权威参考来源

《算法导论》（Introduction to Algorithms）
详细描述开放散列的实现与时间复杂度分析（见第11章“哈希表”）。

MIT Press（建议查阅原书）

Knuth, D. E. The Art of Computer Programming, Vol. 3
对哈希表冲突解决策略的数学证明与性能比较。

Addison-Wesley

IEEE 标准术语（IEEE Std 610.12-1990）
明确定义哈希相关术语的工业标准。

IEEE Xplore

注：因专业术语的权威解释多来源于经典教材或标准文档，以上链接指向出版方官网或标准发布平台，实际内容需通过合法渠道获取。

网络扩展解释

开放散列（Open Hashing），也称为链地址法（Chaining）或外部散列，是一种解决哈希表冲突的常用方法。以下是详细解释：

核心概念

开放散列的核心特点是：将哈希表中每个槽位（bucket）作为链表的头节点。当发生哈希冲突时（即不同元素被哈希到同一位置），新元素会被添加到对应槽位的链表中。

实现特点

动态扩展性：由于冲突元素存储在链表中，哈希表本身大小固定，但链表可以无限延伸，因此理论上能处理任意规模的数据集合。
冲突处理：哈希函数仅负责定位槽位，冲突元素通过链表追加，无需探测其他空槽位。
时间复杂度：
- 理想情况下（均匀散列）：插入、删除、查找操作均为 $O(1)$。
- 最坏情况下（所有元素冲突）：退化为链表操作，时间复杂度为 $O(n)$。

对比闭散列（Closed Hashing）

特性	开放散列	闭散列
存储方式	槽位外挂链表	槽位直接存储元素，冲突时探测空位
空间限制	无（链表可扩展）	固定大小，需提前规划容量
典型冲突解决法	链地址法	线性探测、二次探测、双重散列等
内存利用率	较低（链表指针占用额外空间）	较高（仅存储元素）

应用场景

需要频繁插入/删除的场景（如数据库索引）。
数据规模不可预知时（如动态网页缓存）。

公式示例

哈希函数计算槽位的通用形式为： $$ text{Index} = h(key) mod text{TableSize} $$ 其中，$h(key)$ 为哈希函数，$text{TableSize}$ 为哈希表大小。

扩展说明

开放散列的链表结构可通过优化（如红黑树代替链表）进一步提升性能，例如Java 8中的HashMap在链表长度超过阈值时转为树结构。