哈希游戏- 哈希游戏平台- 哈希游戏官方网站当使用数组存储学生信息时，如何通过学号查找相应的信息呢？如果学号编排是一种非常理想的情况，10000个学生的学号按照 0 ~ 9999顺序排列，则可以直接将学号作为数组的索引值查找相应的数组元素，其存储和查找的效率都非常高。但实际上学号往往不是如此简单编排的，一种常见的编排方法是“年级+专业代码+班级+班级内序号”，比如，6字节学号为0x20, 0x16, 0x44, 0x70, 0x02, 0x39，即：9，表示2016年入学，专业代码为4470（即计算机专业），2班的39号同学。

　　如何以更高的效率实现查找呢？在理想情况下，若将学号作为数组索引存储数据，则查找的效率非常高。既然如此，如果扩大数组容量至学号的最大值加1（以包含学号0），则可以直接以学号作为数组的索引值。由于学号是由6字节组成的，因此数组必须能够容纳248条记录，需要占用多少存储空间呢？就算一条记录只占用一个字节，也需要262144 G存储空间，何况电脑硬盘没这么大！如果只使用其中的10000条记录，则剩下的（248-10000）空间就会造成极大的浪费，显然这种方式是不可取的。

　　在查找算法中，非常经典高效的算法是“二分法查找”，按10000条记录算，最多也只需要比较14次（log210000）。但使用“二分法查找”的前提是信息必须有序排列，即要求学生记录必须按照学号的顺序存储，这就导致在添加或删除学生信息时，数据库存储的信息需要进行大量的移动操作。比如，数组中已经按照学号从小到大的顺序存储了9999条记录，现在写入第10000条记录，若该记录的学号最小，需要写入到所有记录的前面，这就需要将之前存储的9999条记录全部向后移动一次，以预留出首元素的空间，然后将新的学生记录写入首元素对应的空间中。由此可见，虽然使用这种方法可以提高查找效率，却牺牲了添加信息时的效率。

　　假设规定，学号小于某值（即9）时，记录存储在student_db0中，反之，记录存储在student_db1中。如此一来，在写入记录时，只需要多一条判断语句，对性能并没太大影响。而在查找时，只要根据学号判断记录在哪一个数组中，即可按照顺序查找的方式查找。此时，查找需要比较的次数就从最大的10000次降低到了5000次。由此可见，通过一个简单的方法，将信息分别存储在两个数组中，就可以明显地提高查找效率。为了继续提高查找的效率，还可以继续分组，比如，分成250组，每组的大小为40：

　　在存储或查找记录时，可以通过与关键字（比如，学号ID）比较找到哈希表中的索引值，然后在对应的表项中添加或查找记录。在存储记录时，需要提供关键字和记录；而在查找记录时，仅需提供关键字。由此可见，关键字和记录是两个不同的概念，关键字具有特殊的作用，因此关键字和记录应该分别对待。对于学生信息管理系统来说，其关键字为学号，长度是6字节，记录包含姓名、性别、身高、体重等信息。因此，在学生记录结构体的定义中，将关键字ID分离出来。学生记录的定义如下：