Python与数据结构[4] -> 散列表[1] -> 分离链接法的 Python 实现

分离链接法 / Separate Chain Hashing 前面完成了一个基本散列表的实现,但是还存在一个问题,当散列表插入元素冲突时,散列表将返回异常,这一问题的解决方式之一为使用链表进行元素的存储,即分离链接法. Separate Chain Hashing: [0] Header->11->0->110 [1] Header->12->1->111 [2] Header->2->112 [3] Header->14->3->113…

Python与数据结构[4] -> 散列表[2] -> 开放定址法与再散列的 Python 实现

开放定址散列法和再散列目录开放定址法再散列代码实现 1 开放定址散列法前面利用分离链接法解决了散列表插入冲突的问题,而除了分离链接法外,还可以使用开放定址法来解决散列表的冲突问题. 开放定址法在遇见冲突情形时,将会尝试选择另外的单元,直到找到空的单元为止,一般来说,单元h0(X), h1(X), h2(x)为相继尝试的单元,则hi(X)=(Hash(X)+F(i)) mod TableSize,其中F(i)即为冲突解决的探测方法, 开放定址法中的探测方法的三种基本方式为, 线性探测法…

Python与数据结构[4] -> 散列表[0] -> 散列表与散列函数的 Python 实现

散列表 / Hash Table 散列表与散列函数散列表是一种将关键字映射到特定数组位置的一种数据结构,而将关键字映射到0至TableSize-1过程的函数,即为散列函数. Hash Table: [0] -> A [1] -> B [2] -> C [3] -> D [4] -> E 下面以一个简单的散列函数 Hash(Key)=Key mod TableSize为例,完成一个散列表的实现. Note: 为方便起见,这里选用了一个非素数作为TableSize,适宜的Tab…

Nginx数据结构之散列表

1. 散列表(即哈希表概念) 散列表是根据元素的关键码值而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, 以加快查找速度.这个映射函数 f 叫做散列方法,存放记录的数组叫做散列表. 若结构中存在关键字和 K 相等的记录,则必定在 f(K) 的存储位置上.由此,不需要比较便可直接取得所查记录.我们称这个对应关系 f 为散列方法,按这个思想建立的表则为散列表. 对于不同的关键字,可能得到同一散列地址,即关键码 key1 ≠ key2,而 f(key1) = f(k…

JAVA数据结构--哈希表的实现（分离链接法）

哈希表(散列)的定义散列表(Hash table,也叫哈希表),是根据关键码值(Key value)而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. 哈希表的特点是采用以常数平均时间执行插入.删除和查找. 一个通俗的例子是,为了查找电话簿中某人的号码,可以创建一个按照人名首字母顺序排列的表(即建立人名到首字母的一个函数关系),在首字母为W的表中查找“王”姓的电话号码,显然比直接查找就要快得多…

解决hash冲突之分离链接法

解决hash冲突之分离链接法分离链接法:其做法就是将散列到同一个值的所有元素保存到一个表中. 这样讲可能比较抽象,下面看一个图就会很清楚,图如下相应的实现可以用分离链接散列表来实现(其实就是一个linkedList数组) 至于基本的增加.删除和查询的思路都是先根据散列函数来确定遍历哪个链表.然后再到被确定的链表中执行一次查找,然后再进行相应的操作. 接下来就讲几个注意点吧 (一)什么时候需要rehash来扩大散列表的大小讲这个的时候,先介绍一下什么是装填因子. 装填因子 = 关键字个数 /…

分离链接法(Separate Chaining)

之前我们说过,对于需要动态维护的散列表冲突是不可避免的,无论你的散列函数设计的有多么精妙.因此我们解决的重要问题就是:一旦发生冲突,我们该如何加以排解? 我们在这里讨论最常见的两种方法:分离链接法和开放定址法.本篇探讨前者,下一篇讨论后者. 分离链接法解决冲突的第一种方法通常叫做分离链接法(separatechaining),做法是将散列到同一个值的所有元素保留到一个链表中.那……为什么要这么做呢?保留到数组中不行么?下面我们来分析一下. 我们先从最初的思路说起,所谓的冲突形象来说就是一山不…

POJ2549【hash分离链接法】

题意: 给n个不同的数,求一个4个数(a,b,c,d)的组合满足a+b+c=d;求最大的d. 思路: 没想到可以用hash搞/ 这个就是数据结构里的分离链接法~ 解决hash冲突的方法:将所有关键字为同义词的结点链接在同一单链表中. a+b+c=d转化成a+b=d-c; 先将所有的a+b hash掉. 然后用 d-c 去找. 复杂度n^2*HASH; #include<cstdio> #include<string.h> #include<algorithm> usin…

jdk1.8HashMap底层数据结构：散列表+链表+红黑树，jdk1.8HashMap数据结构图解+源码说明

一.前言本文由jdk1.8源码整理而得,附自制jdk1.8底层数据结构图,并截取部分源码加以说明结构关系. 二.jdk1.8 HashMap底层数据结构图三.源码 1.散列表(Hash table,也叫哈希表): /** * The table, initialized on first use, and resized as * necessary. When allocated, length is always a power of two. * (We also tolerate l…

JS中数据结构之散列表

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…

【PHP数据结构】散列表查找

上篇文章的查找是不是有意犹未尽的感觉呢?因为我们是真真正正地接触到了时间复杂度的优化.从线性查找的 O(n) 直接优化到了折半查找的 O(logN) ,绝对是一个质的飞跃.但是,我们的折半查找最核心的一个要求是什么呢?那就是必须是原始数据是要有序的.这可是个麻烦事啊,毕竟如果数据量很庞大的话,排序又会变得很麻烦.不过别着急,今天我们要学习的散列表查找又是另一种形式的查找,它能做到什么程度呢? O(1) ,是的,你没看错,散列表查找在最佳情况下是可以达到这种常数级别的查找效率的,是不是很神奇. 哈…

Python实现哈希表（分离链接法）

一.python实现哈希表只使用list,构建简单的哈希表(字典对象) # 不使用字典构造的分离连接法版哈希表 class HashList(): """ Simple hash function(seperate list table) by python list """ def __init__(self, table_size = 457): self.usage = 0 # 已用 self.table_size = table_siz…

JavaScript数据结构-13.散列碰撞（开链法）

<!DOCTYPE html> <html> <head> <meta charset="UTF-8"> <title>开链散列</title> </head> <body> <script> function HashTable(){ this.table = new Array(137); this.betterHash = betterHash; this.showDist…

HashTable 解决碰撞（冲突）的方法 —— 分离链接法（separate chaining）

1. ListNode 及 HashTable 的类型声明声明 typedef int ElementType; typedef unsigned int Index; struct ListNode; typedef struct ListNode* Position; struct HashTbl; typedef struct HashTbl* HashTable; HashTable InitHashTable(int TableSize); void DestroyHashTable…

Python数据结构——散列表

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…

深入浅出数据结构C语言版（14）——散列表

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…

数据结构--hashtable（散列表）

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…

用js来实现那些数据结构12（散列表）

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…

为什么我要放弃javaScript数据结构与算法（第七章）—— 字典和散列表

本章学习使用字典和散列表来存储唯一值(不重复的值)的数据结构. 集合.字典和散列表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,并把它作为主要元素.而字典和散列表中都是用 [键,值]的形式来存储数据.但是两个数据结构的实现方式略有不同. 第七章字典和散列表字典集合表示一组互不相同的元素(不重复的元素).在字典里,存储的是 [键,值] 对,其中键名是用来查询特定元素的.字典和结合很相似,集合以 [值,值] 的形式存储元素,字典则是以 [键,值]的形式来存储元素.字典也成为映射. 创…

python实现散列表的链表法

在散列中,链接法是一种最简单的碰撞解决技术,这种方法的原理就是把散列到同一槽中的所有元素都放在一个链表中. 链接法有两个定理,定理一: 在简单一致散列的假设下,一次不成功查找的期望时间为O(1 + n) 定理二: 在简单一致散列的假设下,平均情况下一次成功的查找需要的时间为O(1 + n) 该方法使用python的实现如下: # keys函数 #!/usr/bin/env python # coding=utf-8 class Dict: def __init__(self, num): se…

【阅读笔记：散列表】Javascript任何对象都是一个散列表（hash表）！

什么是散列表? 散列表是Dictionary(字典)的一种散列表实现方式,字典传送门一个很常见的应用是使用散列表来表示对象.Javascript语言内部就是使用散列表来表示每个对象.此时,对象的每个属性和方法(成员)被存储为key对象类型,每个key指向对应的对象成员. 以字典中使用的电子邮件地址簿为例.我们将使用最常见的散列函数:lose lose散列函数,方法是简单的将每个键值中的每个字符的ASCII值相加,如下图所示: 创建散列表 class HashTable { this.table…

《算法导论》— Chapter 11 散列表

1 序在很多应用中,都要用到一种动态集合结构,它仅支持INSERT.SEARCH以及DELETE三种字典操作.例如计算机程序设计语言的编译程序需要维护一个符号表,其中元素的关键字为任意字符串,与语言中的标识符相对应.实现字典的一种有效数据结构为散列表. 散列表是普通数组的推广,因为可以对数组进行直接寻址,故可以在O(1)的时间内访问数组的任意元素.对于散列表,最坏情况下查找一个元素的时间与在链表中查找的时间相同,为O(n),但是在实践中,散列表的效率通常是很高的,在一些合理的假设下,散列表中查…

散列表和JAVA中的hash

引文 hello,今天写的数据结构是散列表(hash表),也算是一种基础数据结构了吧.学过计算机的人大概都能说出来这是个以空间换时间的东西,那么具体怎么实现的是今天要讨论的问题. 为什么需要它?主要还是人们希望能完成O(1)时间复杂度的查询,之前我们学习的最优秀的数据结构AVL树也是O(lg n)量级的.很多人想到了数组这种数据结构,数组可以随机访问,在知道索引的情况下,可以O(1)时间访问之.最初的思想是将关键字的值作为索引,在对应的位置上存储数字,以1.3.5.8为例,建立一个8个长度的数组…

JavaScript数据结构——集合、字典和散列表

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…

python实现散列表的直接寻址法

散列表(Hash table,也叫哈希表),是根据键(Key)而直接访问在内存存储位置的数据结构.也就是说,它通过计算一个关于键值的函数, 将所需查询的数据映射到表中一个位置来访问记录,这加快了查找速度.这个映射函数称做散列函数,存放记录的数组称做散列表. 一个通俗的例子是,为了查找电话簿中某人的号码,可以创建一个按照人名首字母顺序排列的表,在首字母为W的表中查找"王"姓的电话号码, 显然比直接查找就要快得多.这里使用人名作为关键字,"取首字母"是这个例子中散列函数…

【Python算法】哈希存储、哈希表、散列表原理

哈希表的定义: 哈希存储的基本思想是以关键字Key为自变量,通过一定的函数关系(散列函数或哈希函数),计算出对应的函数值(哈希地址),以这个值作为数据元素的地址,并将数据元素存入到相应地址的存储单元中. 查找时再根据要查找的关键字采用同样的函数计算出哈希地址,然后直接到相应的存储单元中去取要找的数据元素即可. 哈希表的应用: 哈希表(hash table)是实现字典操作的一种有效的数据结构. 尽管最坏的情况下,散列表中查找一个元素的时间与链表中查找的时间相同,达到了O(n). 然而实际应用中,散…

算法导论第十章基本数据类型 & 第十一章散列表（python）

更多的理论细节可以用<数据结构>严蔚敏看几遍,数据结构很重要是实现算法的很大一部分下面主要谈谈python怎么实现 10.1 栈和队列栈:后进先出LIFO 队列:先进先出FIFO python 中使用list实现在这些功能栈:压栈 append() 退栈 pop() 队列: 入队 append() 出队 pop(0) 栈: >>> stack = list() >>> stack.append(3) >>> stack.ap…

JavaScript数据结构——字典和散列表的实现

在前一篇文章中,我们介绍了如何在JavaScript中实现集合.字典和集合的主要区别就在于,集合中数据是以[值,值]的形式保存的,我们只关心值本身:而在字典和散列表中数据是以[键,值]的形式保存的,键不能重复,我们不仅关心键,也关心键所对应的值. 我们也可以把字典称之为映射表.由于字典和集合很相似,我们可以在前一篇文章中的集合类Set的基础上来实现我们的字典类Dictionary.与Set类相似,ES6的原生Map类已经实现了字典的全部功能,稍后我们会介绍它的用法. 下面是我们的Dictiona…

Python 散列表查询_进入<哈希函数>为结界的世界

1. 前言哈希表或称为散列表,是一种常见的.使用频率非常高的数据存储方案. 哈希表属于抽象数据结构,需要开发者按哈希表数据结构的存储要求进行 API 定制,对于大部分高级语言而言,都会提供已经实现好的.可直接使用的 API,如 JAVA 中有 MAP 集合.C++ 中的 MAP 容器,Python 中的字典-- 使用者可以使用 API 中的方法完成对哈希表的增.删.改.查--一系列操作. 如何学习哈希表? 可以从 2 个角度开始: 使用者角度:只需要知道哈希表是基于键.值对存储的解决方案,另需…

散列表的实现 -- 数据结构与算法的javascript描述第八章

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…

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