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散列表的实现常常叫做散列(hashing).散列仅支持INSERT,SEARCH和DELETE操作,都是在常数平均时间执行的.需要元素间任何排序信息的操作将不会得到有效的支持. 散列表是普通数组概念的推广.如果空间允许,可以提供一个数组,为每个可能的关键字保留一个位置,就可以运用直接寻址技术. 当实际存储的关键字比可能的关键字总数较小时,采用散列表就比较直接寻址更为有效.在散列表中,不是直接把关键字用作数组下标,而是根据关键字计算出下标,这种 关键字与下标之间的映射就叫做散列函数. 1.散列函数…
散列表查找定义 散列技术是在记录的存储位置和它的关键字之间建立一个确定的对应关系f,是的每个关键字key对应一个存储位置f(key).查找时,根据这个确定的对应关系找到给定值的key的对应f(key). 我们把这种对应关系f称为散列函数,又称哈希(Hash)函数,按这个思想,采用散列技术将记录存储在一块连续的存储空间中,这块连续存储空间成为散列表或哈希表.关键字对应的记录存储位置我们成为散列地址. 查找时的步骤: 在存储时,通过散列函数计算记录的散列地址,并按散列地址存储该记录. 当查找记录时,…
* 列表用于存放数据量较少的数据结构* 当数据量较大时,不需要对其进行查找.排序的情况下,使用列表也比较方便. 本数据结构在node环境下运行,需要对node有个基本是了解. 1. listSize:  列表长度 2. pos   当前位置 3. getLength  获取列表的长度 4. toString  返回列表的字符串 5.getElement  获取当前位置的元素 6. insert    在指定位置的后面插入 7. append   在列表的末尾插入 8. remove  删除元素…
上一篇写了如何实现简单的Map结构,因为东西太少了不让上首页.好吧... 这一篇文章说一下散列表hashMap的实现.那么为什么要使用hashMap?hashMap又有什么优势呢?hashMap是如何检索数据的?我们一点一点的来解答. 在我们学习一门编程语言的时候,最开始学习的部分就是循环遍历.那么为什么要遍历呢?因为我们需要拿到具体的值,数组中我们要遍历数组获取所有的元素才能定位到我们想要的元素.对象也是一样,我们同样要遍历所有的对象元素来获取我们想要的指定的元素.那么无论是array也好,o…
散列是一种常用的数据存储技术,散列后的数据可以快速地插入或取用.散列使用的数据 结构叫做散列表.在散列表上插入.删除和取用数据都非常快. 下面的散列表是基于数组进行设计的,数组的长度是预先设定的,如有需要,可以随时增加.所有元素根据和该元素对应的键,保存在数组的特定位置.使用散列表存储数据时,通过一个散列函数将键映射为一个数字,这个数字的范围是0到散列表的长度. 散列函数会将每个键值映射为一个唯一的数组索引.然而,键的数量是无限的,数组的长度是有限的,一个更现实的目标是让散列 函数尽量将键均匀地…
集合.字典和散列表都可以存储不重复的值. 在集合中,我们感兴趣的是每个值本身,并把它当作主要元素.在字典和散列表中,我们用 [键,值] 的形式来存储数据. 集合(Set 类):[值,值]对,是一组由无序且唯一(即不能重复)的项组成的. 字典(Map 类):[键,值]对,也称作映射,其中键名是用来查询特定元素的. 散列(HashTable类/HashMap 类):[键,值]对,是Dictionary类的一种散列表实现方式.散列函数的作用是给定一个键值,然后返回值在表中的地址.散列算法的作用是尽可能…
原文: 在Javascript 中学习数据结构与算法. 概念: HashTable 类, 也叫 HashMap 类,是 Dictionary 类的一种散列表实现方式. 散列算法的作用是尽可能快地在数据结构中定位到某个值,如之前的一些数据结构中(说的就是 LinkedList),需要遍历数据结构才能得到,如果使用散列函数,就能知道值的具体位置,因此就能快速检索到该值,单列函数的作用是给定一个键值(位置),然后返回值在表中的地址. 例如下例,我们通过使用 'lose lose' 散列函数(简单将每个…
散列表(哈希表 散列是一种常用的数据存储技术,散列后的数据可以快速地插入或取用. 散列表需要一个散列值(key)来存储指定数据,取数据也是依靠此. 散列值可以依靠计算数据的 ASCII码来获得,但是这会有一个问题,若干数据的散列值可能会相同,这样存储就会发生碰撞. 方案: 开链法, 对Hash表中每个Hash值建立一个冲突表,即将冲突的几个记录以表的形式存储在其中 开放寻址散列,当发生碰撞时,线性探测法检查散列表中的下一个位置是否为空.如果为空,就将数据存入该位置:如果不为空,则继续检查下一个位…
我们知道,由于二叉树的特性(完美情况下每次比较可以排除一半数据),对其进行查找算是比较快的了,时间复杂度为O(logN).但是,是否存在支持时间复杂度为常数级别的查找的数据结构呢?答案是存在,那就是散列表(hash table,又叫哈希表).散列表可以支持O(1)的插入,理想情况下可以支持O(1)的查找与删除. 散列表的基本思想很简单: 1.设计一个散列函数,其输入为数据的关键字,输出为散列值n(正整数),不同数据关键字必得出不同散列值n(即要求散列函数符合单射条件) 2.创建一个数组HashT…
散列 散列又叫hash.是通过关键字把数据映射到指定位置的一种数据结构.理想的散列表,是一个包含关键字的固定大小的数组 哈希表存储的是键值对,其查找的时间复杂度与元素数量多少无关,哈希表在查找元素时是通过计算哈希码值来定位元素的位置从而直接访问元素的,因此,哈希表查找的时间复杂度为O(1). 散列函数 hash(key) 通过一个散列的函数,将关键字进行计算,将计算的结果存到表里.如果关键字是一个整数,那么只要mod表长.如果关键字是一个字符串.通常的做法是将字符串转成ascii.然后再通过ha…