散列表英文解釋翻譯、散列表的近義詞、反義詞、例句

英語翻譯：

【計】 hash table

分詞翻譯：

散的英語翻譯：

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

列表的英語翻譯：

【計】 I/O list I/O; list; listing; tabulating
【經】 tabulate; tabulation

專業解析

散列表（Hash Table），又稱哈希表或散列映射，是一種高效的數據結構，用于存儲鍵值對（key-value pairs）。其核心思想是利用哈希函數（Hash Function）将鍵（key）映射到存儲位置（桶或槽），從而實現數據的快速插入、删除和查找操作。

一、核心概念與工作原理

哈希函數
将任意大小的鍵（如字符串、對象）轉換為固定大小的整數（哈希值）。理想情況下，不同鍵應映射到不同索引，但實際可能存在沖突（Collision）。

示例： 對鍵 "apple" 應用哈希函數可能輸出 3，表示數據存儲在索引為 3 的桶中。
沖突解決
- 鍊地址法（Chaining）：每個桶存儲一個鍊表，沖突的鍵值對追加到鍊表末尾。
- 開放尋址法（Open Addressing）：沖突時按規則（如線性探測）尋找下一個空桶。
時間複雜度

操作平均複雜度最壞複雜度

插入/删除/查找 $O(1)$ $O(n)$

操作	平均複雜度	最壞複雜度
插入/删除/查找	$O(1)$	$O(n)$

二、關鍵特性與優勢

高效檢索：直接通過哈希值定位數據，避免全表掃描。
靈活性：支持動态擴容（Rehashing），當負載因子（元素數/桶數）超過阈值時自動調整大小。
廣泛應用：
- 數據庫索引（如Redis鍵值存儲）
- 編譯器符號表管理
- 緩存系統（如Memcached）

三、技術挑戰與優化

哈希函數設計
需平衡均勻性與計算效率（如MurmurHash、SHA系列）。

沖突處理優化
紅黑樹替代鍊表（Java HashMap）減少最壞情況複雜度。

内存與性能權衡
低負載因子減少沖突但增加内存開銷，通常取 $0.7$–$0.8$ 。

四、學術與工業标準參考

算法理論：Cormen《算法導論》詳細分析哈希表數學模型與證明。
編程實現：
- Python dict 使用開放尋址法 Python文檔
- Java HashMap 采用鍊地址法+紅黑樹 Oracle文檔
權威定義：中國計算機學會《計算機名詞》将“散列表”列為标準術語（編號 150-2020）。

五、應用場景示例

# Python 字典（散列表實現）
grades = {}
grades["Alice"] = 90# 插入：哈希("Alice") → 存儲位置
print(grades["Alice"])# 查找：直接定位鍵值
grades.pop("Alice") # 删除：O(1) 複雜度

網絡擴展解釋

散列表（Hash Table）是一種高效的數據結構，用于存儲鍵值對（key-value pairs），通過“散列函數”将鍵（key）映射到内存中的特定位置，從而實現快速的數據插入、删除和查找操作。

核心概念解析

散列函數（Hash Function）
将任意長度的鍵轉換為固定長度的哈希值（通常為整數）。理想情況下，不同的鍵應映射到不同的位置，但實際可能存在沖突。常見散列函數包括：
- 除留餘數法：hash(key) = key % size（對表大小取餘）。
- 乘法哈希：利用黃金分割比例計算。
哈希沖突（Collision）
當不同鍵被映射到同一位置時發生沖突。解決方法主要有：
- 開放尋址法：沖突時按規則（如線性探測、二次探測）尋找下一個空位。
- 鍊地址法：每個位置維護一個鍊表，沖突元素追加到鍊表末端。
負載因子（Load Factor）
表示表中已存元素與總容量的比值（公式：$lambda = frac{n}{m}$，$n$為元素數，$m$為表大小）。負載因子過高會導緻沖突率上升，通常需動态擴容。

性能特點

時間複雜度：平均情況下，插入、删除、查找均為$O(1)$，最壞情況（全沖突）退化為$O(n)$。
空間效率：需預留内存以減少沖突，存在空間浪費。

應用場景

數據庫索引（快速檢索記錄）。
緩存系統（如Redis的鍵值存儲）。
編程語言内置結構（如Python字典、Java HashMap）。

優缺點

優點：高效的平均操作速度，靈活適應動态數據。
缺點：哈希函數設計複雜，沖突處理增加代碼難度；不適合範圍查詢。

通過合理設計哈希函數和沖突策略，散列表能顯著提升數據操作效率，是計算機科學中基礎且重要的數據結構之一。