Hash Table基础 哈希表(Hash Table)是常用的数据结构,其运用哈希函数(hash function)实现映射,内部使用开放定址.拉链法等方式解决哈希冲突,使得读写时间复杂度平均为O(1). HashMap(std::unordered_map).HashSet(std::unordered_set)的原理与Hash Table一样,它们的用途广泛.用法灵活,接下来侧重于介绍它们的应用. 相关LeetCode题: 706. Design HashMap  题解  705. Des…
数据结构实验,hash表 采用链地址法处理hash冲突 代码全部自己写,转载请留本文连接, 附上代码 #include<stdlib.h> #include<stdio.h> #include<string.h> #include<conio.h> #define NAMESIZE 20//姓名长度 #define NULLKEY -32768//hash表空值 #define HASHSIZE 30//定义hash表长度 typedef struct st…
哈希表支持一种最有效的检索方法:散列. 从根来上说,一个哈希表包含一个数组,通过特殊的索引值(键)来访问数组中的元素. 哈希表的主要思想是通过一个哈希函数,在所有可能的键与槽位之间建立一张映射表.哈希函数每次接受一个键将返回与键相对应的哈希编码或哈希值.键的数据类型可能多种多样,但哈希值的类型只能是整型. 计算哈希值和在数组中进行索引都只消耗固定的时间,因此哈希表的最大亮点在于它是一种运行时间在常量级的检索方法.当哈希函数能够保证不同的键生成的哈希值互不相同时,就说哈希表能直接寻址想要的结果.但…
PHP有数据的一个非常重要的一类,就是关联数组.又称为哈希表(hash table),是一种很好用的数据结构. 在程序中.我们可能会遇到须要消重的问题,举一个最简单的模型: 有一份username列表.存储了 10000 个username,没有反复项: 另一份黑名单列表,存储了 2000 个username,格式与username列表同样. 如今须要从username列表中删除处在黑名单里的username,要求用尽量快的时间处理. 这个问题是一个小规模的处理量,假设实际一点,2 个表都可能非…
散列表(也叫哈希表),是根据关键码值直接进行访问的数据结构,也就是说,它通过把关键码值映射到表中一个位置来访问记录,以加快查找的速度.这个映射函数叫做散列函数,存放记录的数组叫做散列表. - 数据结构中,有个时间算法复杂度O(n)的概念来衡量某种算法在时间效率上的优劣.哈希表的理想算法复杂度为O(1),也就是说利用哈希表查找某个值,系统所使用的时间在理想情况下为定值,这就是它的优势.那么哈希表是如何做到这一点的呢? - 我们定义一个很大的有序数组,想要得到位于该数组第n个位置的值,它的算法复杂度…
散列表(hashtable)是一种高效的词典结构,可以在期望的常数时间内实现对词典的所有接口的操作.散列完全摒弃了关键码有序的条件,所以可以突破CBA式算法的复杂度界限. 散列表 逻辑上,有一系列可以存放词条的单元(桶)组成.各个桶按照逻辑次序,在物理上也应当是连续的,因而,可以采用数组来实现,散列表也可以称为桶数组.合法的秩空间[0,R)也可以称作地址空间. 散列函数 散列,即为关键码空间到桶地址空间的映射,hash():key->hash(key) 假设学号为2013300000-20133…
数组基础 数组是最基础的数据结构,特点是O(1)时间读取任意下标元素,经常应用于排序(Sort).双指针(Two Pointers).二分查找(Binary Search).动态规划(DP)等算法.顺序访问数组.按下标取值是对数组的常见操作. 相关LeetCode题: 905. Sort Array By Parity  题解 922. Sort Array By Parity II  题解 977. Squares of a Sorted Array  题解 1150. Check If a…
哈希函数简介 哈希函数(hash function),又叫散列函数,哈希算法.散列函数把数据"压缩"成摘要,有的也叫"指纹",它使数据量变小且数据格式大小也固定. 哈希函数将数据打乱混合,重新创建一个散列值. 我们经常用到的对用户登录密码加密,比如 md5 算法,其实就是一个散列函数. value = hash_function(input_data),value 这个计算出来的值是大小固定的. md5("hashmd5") = 46BD4AA9…
分治法基础 分治法(Divide and Conquer)顾名思义,思想核心是将问题拆分为子问题,对子问题求解.最终合并结果,分治法用伪代码表示如下: function f(input x size n) if(n < k) solve x directly and return else divide x into a subproblems of size n/b call f recursively to solve each subproblem Combine the results…