チェイン法の場合、平均. ハッシュ探索法は、 何かしらの計算式を用いて格納先を決めて格納する 探索方法です。 この「何かしらの計算式」を計算する関数のことを ハッシュ関数 と呼びます。 ハッシュ関数の計算 キーの長さに依存; キーの長さが一定の場合、 O(1) ビン内の探索 . Big O表記法は、入力が増えるにつれてアルゴリズムがどのように変化するかを示します。 O（1）は、入力がどのくらい大きくなっても問題ないことを示しています。アルゴリズムは常に同じくらい速くな … チェイン法の場合、平均. 占有率に依存; 占有率が一定以下の場合、 O(1) 最悪は O(n) が、ハッシュ関数の選択により回避可能 ハッシュ関数の計算 キーの長さに依存; キーの長さが一定の場合、o(1) ビン内の探索 占有率に依存; 占有率が一定以下の場合、o(1)

占有率は 0 と 1 の間; 問題点: 削除が対応しにくい; ハッシュ表の探索・挿入・削除の計算量.

漸近的計算量 • 入力のサイズnが十分に大きくなったときに計算 量がどのような割合で増加するかを表したもの • 計算量の増加の割合を示すのが目的 – 主要項だけで十分 – 係数も重要でない． • 種類: – 上界 – 下界 – 二つの統合 27 key 探索対象のフィールドの値; M 表の大きさ; h(key) key を M で割った余り（格納場所を示す値 = ハッシュ値） 上記の関数のとおり、表の大きさ と、 目的のデータの値 から、余りを求めるだけで格納場所を見つけられるので、計算量はO(1)（オーダー1）であり、非常に高速な探索法と言えます。 4．ハッシュ探索 (1) ハッシュ探索とは.

ハッシュ表の探索・挿入・削除の計算量.

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