開放散列表英文解釋翻譯、開放散列表的近義詞、反義詞、例句

英語翻譯：

【計】 open hash table; open hash technique

分詞翻譯：

開放散列的英語翻譯：

【計】 open hash

表的英語翻譯：

rota; surface; table; watch
【計】 T
【化】 epi-
【醫】 chart; meter; sheet; table
【經】 schedule

專業解析

開放散列表（Open Hash Table），在計算機科學中更常被稱為開放尋址法（Open Addressing）或閉散列（Closed Hashing），是一種用于解決哈希表中沖突（Collision）的策略。其核心思想是：所有元素都直接存儲在哈希表本身的數組（桶）中。當發生沖突（即兩個不同的鍵被哈希函數映射到同一個數組位置）時，系統會按照一個預定的探測序列（Probe Sequence）在哈希表中尋找下一個可用的空槽來存放該元素。

核心概念與工作原理

存儲結構：
- 開放散列表僅使用一個固定大小的數組（哈希表）來存儲所有鍵值對。
- 每個數組位置（桶）要麼是空的，要麼包含一個有效的鍵值對，要麼被标記為“已删除”（在支持删除操作時）。
- 這與“鍊式散列”（Chained Hashing / Separate Chaining）不同，後者每個桶是一個鍊表（或其他數據結構），可以存儲多個元素。
沖突解決：
- 當插入一個新鍵值對時，首先計算其哈希值（hash(key) % table_size）得到初始桶位置。
- 如果該位置為空（或标記為“已删除”）：直接将鍵值對放入該位置。
- 如果該位置已被占用（發生沖突）：則根據選定的探測方法（Probing Method）計算下一個探測位置，并檢查該位置是否可用。這個過程會持續進行，直到找到一個空槽（或标記為“已删除”的槽）來存放該元素，或者遍曆完整個表（表明表已滿）。
探測方法：
- 探測方法定義了在發生沖突時如何系統地搜索下一個可用槽位。常見的探測方法包括：
  - 線性探測：順序檢查下一個位置（(hash(key) + i) % table_size，i=1,2,3,...）。簡單但容易導緻“聚集”（Clustering），即連續的槽位被填滿，降低查找效率。
  - 二次探測：使用二次函數計算探測位置（(hash(key) + c1*i + c2*i²) % table_size，i=1,2,3,...，c1, c2 為常數）。減輕了線性探測的聚集問題，但可能導緻二次聚集，且不一定能探測到所有槽位。
  - 雙重散列：使用第二個哈希函數來計算探測步長（(hash1(key) + i * hash2(key)) % table_size，i=1,2,3,...）。通常能提供最好的分布，避免聚集，是最接近理想“均勻散列”的方法。
查找操作：
- 查找一個鍵時，使用相同的哈希函數和探測序列來定位該鍵。
- 從初始哈希位置開始，沿着探測序列依次檢查每個位置：
  - 如果找到該鍵，則返回其值。
  - 如果遇到一個空槽，則說明該鍵不存在于表中。
  - 如果遇到标記為“已删除”的槽，則繼續探測（因為該鍵可能在後續位置）。
- 查找過程必須使用與插入時完全相同的探測序列。
删除操作：
- 删除操作需要小心處理。不能簡單地将槽位置為空，因為這可能會中斷探測序列，導緻後續查找失敗（例如，一個鍵在探測序列上位于被删除鍵之後，如果删除位置被置空，查找會在該空槽停止，誤判鍵不存在）。
- 常見的做法是引入一個特殊的标記（如 DELETED）來标記已删除的槽位。查找時遇到 DELETED 标記會繼續探測，插入時可以将 DELETED 槽視為可用位置。
- 這會導緻表中存在“墓碑”（Tombstones），可能需要定期清理（如重新哈希）。

關鍵特性與優缺點

優點：
- 緩存友好性：所有數據都存儲在連續的數組中，訪問模式更局部化，能更好地利用CPU緩存，理論上在表不滿時查找速度可能更快（尤其對于小記錄）。
- 無額外内存開銷：不需要為鍊表節點等額外結構分配内存（鍊式散列需要）。
- 簡單性：實現相對簡單（尤其線性探測）。
缺點：
- 裝載因子敏感：性能對裝載因子（Load Factor, α = 元素個數 / 表大小）非常敏感。隨着 α 增大（接近1），查找和插入的平均時間複雜度會急劇上升（趨向 O(n)）。通常需要保持較低的裝載因子（如 α < 0.7）以保證性能，這意味着需要更大的表（空間換時間）。
- 聚集問題：線性探測容易導緻主聚集（Primary Clustering），二次探測可能導緻次聚集（Secondary Clustering），影響探測效率。
- 删除複雜：需要特殊處理（墓碑标記），增加了實現複雜度，并可能導緻性能逐漸下降。
- 表大小固定（或需重哈希）：表大小通常在創建時固定。如果元素數量增長超過預期，需要執行昂貴的重哈希（Rehashing）操作：創建一個更大的新表，然後将所有元素重新插入。

應用場景

開放尋址法常用于對内存使用要求嚴格、期望高緩存命中率、且可以預估數據量上限的場景。它也常用于一些編程語言标準庫的哈希表實現中（或作為可選策略），例如Python的 dict 在特定條件下會使用開放尋址法。

開放散列表（開放尋址法）是一種通過将沖突元素存儲在哈希表數組本身的其他位置來解決哈希沖突的策略。它依賴于探測序列來尋找可用槽位，具有緩存友好、無額外指針開銷的優點，但也受裝載因子影響大、存在聚集現象、删除操作需要特殊處理等缺點。其性能高度依賴于裝載因子和所選擇的探測方法。

網絡擴展解釋

關于“開放散列表”的解釋綜合如下：

一、基本概念

開放散列表（Open Hash Table）是散列表（哈希表）的一種實現方式，主要特點是通過開放尋址法（Open Addressing）處理散列沖突。其核心是将所有元素存儲在數組本身中，當發生沖突時，按照特定探測序列尋找下一個可用槽位。

二、關鍵組成部分

散列函數
将鍵（Key）映射為數組下标的函數，如MD5、SHA等，需滿足快速計算與均勻分布的要求。
沖突解決機制
開放尋址法通過以下探測方法解決沖突：
- 線性探測：順序查找下一個空位（如 $hash(key)+1, +2, ...$）
- 二次探測：按平方跳躍（如 $hash(key)+1, +2, ...$）
- 雙重散列：使用第二個散列函數計算步長。

三、特性與優缺點

優點
- 無需額外存儲鍊表結構，内存利用率高；
- 數據局部性較好，適合緩存優化。
缺點
- 裝載因子需控制在較低範圍（通常≤0.7），否則性能顯著下降；
- 删除操作複雜（需标記為“已删除”而非直接清空）。

四、示例

假設插入鍵值對（Key1:Value1）時，若 $hash(Key1)=5$ 的位置已被占用，則根據探測規則嘗試位置6、7...直至找到空位。

五、對比鍊式散列表

與鍊式法（Closed Hashing）不同，開放散列表所有數據存儲在數組中，而鍊式法在沖突時使用鍊表存儲多個元素。

以上内容綜合了散列表的核心原理與開放尋址法的實現邏輯。如需更詳細的技術實現，可參考數據結構相關教材或專業文檔。