这类题目,首先需要确定可用内存的大小,然后确定数据的大小,由这两个参数就可以确定hash函数应该怎么设置才能保证每个文件的大小都不超过内存的大小,从而可以保证每个小的文件都能被一次性加载到内存中. 1. 如何从大量的url中找到相同的url? 题目描述:给定a.b两个文件,各存放50亿个url,每个url各占64B,内存限制是4GB,请找出a.b两个文件共同的url. 分析:50亿个url,50亿*64 = 5GB*64=320GB,内存大小4GB,因此不可能一次性把所有的url都加载到内存中处

目录 引言 直接寻址 散列寻址 散列函数 除法散列 乘法散列 全域散列 完全散列 碰撞处理方法 链表法 开放寻址法 线性探查 二次探查 双重散列 随机散列 再散列问题 完整源码(C++) 参考资料 内容 1.引言 如果想在一个n个元素的列表中,查询元素x是否存在于列表中,首先想到的就是从头到尾遍历一遍列表,逐个进行比较,这种方法效率是Θ(n):当然,如果列表是已经排好序的话,可以采用二分查找算法进行查找,这时效率提升到Θ(logn);  本文中,我们介绍散列表(HashTable),能使查找效率

查找算法 -- 简介 查找(Searching)就是根据给定的某个值,在查找表中确定一个其关键字等于给定值的数据元素.    查找表(Search Table):由同一类型的数据元素构成的集合    关键字(Key):数据元素中某个数据项的值,又称为键值    主键(Primary Key):可唯一的标识某个数据元素或记录的关键字 查找表按照操作方式可分为: 1.静态查找表(Static Search Table):只做查找操作的查找表.它的主要操作是: ①查询某个“特定的”数据元素是否在表中 

二分查找又称折半查找,它是一种效率较高的查找方法. 折半查找的算法思想是将数列按有序化(递增或递减)排列,查找过程中采用跳跃式方式查找,即先以有序数列的中点位置为比较对象,如果要找的元素值小 于该中点元素,则将待查序列缩小为左半部分,否则为右半部分.通过一次比较,将查找区间缩小一半. 折半查找是一种高效的查找方法.它可以明显减少比较次数,提高查找效率.但是,折半查找的先决条件是查找表中的数据元素必须有序. 折半查找法的优点是比较次数少,查找速度快,平均性能好;其缺点是要求待查表为有序表,且插入删

查找是在大量的信息中寻找一个特定的信息元素,在计算机应用中,查找是常用的基本运算,例如编译程序中符号表的查找.本文简单概括性的介绍了常见的七种查找算法,说是七种,其实二分查找.插值查找以及斐波那契查找都可以归为一类——插值查找.插值查找和斐波那契查找是在二分查找的基础上的优化查找算法.树表查找和哈希查找会在后续的博文中进行详细介绍. 查找定义:根据给定的某个值,在查找表中确定一个其关键字等于给定值的数据元素(或记录). 查找算法分类: 1)静态查找和动态查找: 注:静态或者动态都是针对查找表而言

排序算法: class Sort { static void swap<T>(ref T a, ref T b) { T tmp = a; a = b; b = tmp; } #region 冒泡排序 public static void Bubble(ref int[] arr) { ; i < arr.Length - ; i++) ; j < arr.Length; j++) if (arr[i] > arr[j]) swap(ref arr[i], ref arr[j

Java中常用的查找算法——顺序查找和二分查找 神话丿小王子的博客 一.顺序查找: a) 原理:顺序查找就是按顺序从头到尾依次往下查找,找到数据,则提前结束查找,找不到便一直查找下去,直到数据最后一位. b) 图例说明: 原始数据:int[] a={4,6,2,8,1,9,0,3}; 要查找数字:8 代码演示: import java.util.Scanner; /* * 顺序查找 */ public class SequelSearch { public static void main(St

Java中的查找算法之顺序查找(Sequential Search) 神话丿小王子的博客主页 a) 原理:顺序查找就是按顺序从头到尾依次往下查找,找到数据,则提前结束查找,找不到便一直查找下去,直到数据最后一位. b) 图例说明: 原始数据:int[] a={4,6,2,8,1,9,0,3}; 要查找数字:8 找到数组中存在数据8,返回位置. 代码演示: import java.util.Scanner; /* * 顺序查找 */ public class SequelSearch { publ

1.二分查找又称折半查找,它是一种效率较高的查找方法. 2.二分查找要求:(1)必须采用顺序存储结构 (2).必须按关键字大小有序排列 3.原理:将数组分为三部分,依次是中值(所谓的中值就是数组中间位置的那个值)前,中值,中值后:将要查找的值和数组的中值进行比较,若小于中值则在中值前 面找,若大于中值则在中值后面找,等于中值时直接返回.然后依次是一个递归过程,将前半部分或者后半部分继续分解为三部分. 4.实现:二分查找的实现用递归和循环两种方式 5.代码: package other; publ

算法 假如有一组数为3,12,24,36,55,68,75,88要查给定的值24.可设三个变量front,mid,end分别指向数据的上界,中间和下界,mid=(front+end)/2. 1.开始令front=0(指向3),end=7(指向88),则mid=3(指向36).因为mid>x,故应在前半段中查找. 2.令新的end=mid-1=2,而front=0不变,则新的mid=1.此时x>mid,故确定应在后半段中查找. 3.令新的front=mid+1=2,而end=2不变,则新的mid

来自:Poll的笔记 - 博客园 链接:http://www.cnblogs.com/maybe2030/p/4715035.html 阅读目录 1.顺序查找 2.二分查找 3.插值查找 4.斐波那契查找 5.树表查找 6.分块查找 7.哈希查找 查找是在大量的信息中寻找一个特定的信息元素,在计算机应用中,查找是常用的基本运算,例如编译程序中符号表的查找.本文简单概括性的介绍了常见的七种查找算法,说是七种,其实二分查找.插值查找以及斐波那契查找都可以归为一类--插值查找.插值查找和斐波那契查找是

原文出处: 陶邦仁 binarySearch()方法 二分法查找算法,算法思想:当数据量很大适宜采用该方法.采用二分法查找时,数据需是排好序的. 基本思想:假设数据是按升序排序的,对于给定值x,从序列的中间位置开始比较,如果当前位置值等于x,则查找成功:若x小于当前位置值,则在数列的前半段中查找:若x大于当前位置值则在数列的后半段中继续查找,直到找到为止. 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 //针对int类型数组的二分法查找,key为要查找数的下

今天依旧是学算法,前几天在搞bbs项目,界面也很丑,评论功能好像也有BUG.现在不搞了,得学下算法和数据结构,笔试过不了,连面试的机会都没有…… 今天学了折半查找算法,折半查找是蛮简单的,但是归并排序我就挺懵比,看教材C语言写的归并排序看不懂,后来参考了别人的博客,终于搞懂了. 折半查找 先看下课本对于 折半查找的讲解.注意了,折半查找是对于有序序列而言的.每次折半,则查找区间大约缩小一半.low,high分别为查找区间的第一个下标与最后一个下标.出现low>high时,说明目标关键字在整个有序

人理解循环,神理解递归!  一.递归的定义 def story(): s = """ 从前有个山,山里有座庙,庙里老和尚讲故事, 讲的什么呢? """ print(s) story() story() 老和尚讲故事 递归的定义——在一个函数里再调用这个函数本身.这种魔性的使用函数的方式就叫做递归. 递归的最大深度:997 1.python递归最大层数限制 997 2.最大层数限制是python默认的,可以做修改 3.但是我们不建议你修改 n =

查找 本文为查找算法的第一部分内容,包括了基本概念,顺序查找.二分查找和索引查找.关于散列表和B树查找的内容,待有空更新吧. 基本概念 查找(search)又称检索,在计算机上对数据表进行查找,就是根据所给条件查找出满足条件的第一条记录(元素)或全部记录. 若没有找到满足条件的记录,则返回特定值,表明查找失败:若查找到满足条件的 第一条记录,则表明查找成功,通常要求返回该记录的存储位置或记录值本身,以便进行进一步处理:若需要查找到满足条件的所有记录,则可看做在多个区间内连 续查找到满足条件的第一

首先保证这一篇分析查找算法的文章,气质与大部分搜索引擎搜索到的文章不同,主要体现在代码上面,会更加高级,会结合到很多之前研究过的内容,例如设计模式,泛型等.这也与我的上一篇面向程序员编程--精研排序算法不尽相同. 关键字:二分查找树,红黑树,散列表,哈希,索引,泛型,API设计,日志设计,测试设计,重构 查找是在大量的信息中寻找一个特定的信息元素,在计算机应用中,查找是常用的基本运算. 当今世纪,IT界最重要的词就是"数据!数据!数据!",高效检索这些信息的能力是处理他们的重要前提.数

1.二分查找算法 package other; public class BinarySearch { /* * 循环实现二分查找算法arr 已排好序的数组x 需要查找的数-1 无法查到数据 */ public static int binarySearch(int[] arr, int x) { int low = 0; int high = arr.length-1; while(low <= high) { int middle = (low + high)/2; if(x == arr[

二分查找算法也成为折半算法,对数搜索算法,一会中在有序数组中查找特定一个元素的搜索算法.搜索过程是从数组中间元素开始的 如果中间元素正好是要查找的元素,则搜索过程结束:如果查找的数大于中间数,则在数组的前一半查找,否则,在后一半查找.直到找到相应 数据止. 该算法的的复杂度为 O(log n),相比其他算法优势还是比较明显的. 二分查找法的O(log n)让它成为十分高效的算法.不过它的缺陷却也是那么明显的.就在它的限定之上: 必须有序,我们很难保证我们的数组都是有序的.当然可以在构建数组的时候

常用算法 >>>1. 顺序查找, 也叫线性查找, 它从第一个记录开始, 挨个进行对比, 是最基本的查找技术 javaScript 版顺序查找算法: // 顺序查找(线性查找) 只做找到即返回 // javaScript 版 function search(data,needle) { for(var i=0;i<data.length;i++) { if(data[i] == needle && typeof data[i] == typeof needle) {

http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/52186307 )选择特征(坐标轴)的方法  (2)以该特征的哪一个为界 (3)达到什么条件算法结束. (1)选择特征的方法 计算当前观测点集合中每个特征的方差,选择方差最大的一个特征,然后画一个垂直于这个特征的超平面将所有观测点分为两个集合. (2)以该特征的哪一个值为界 即垂直选择坐标轴的超平面的具体位置. 第一种是以各个点的方差的中值(median)为界.这样会使建好的树非常地平衡,会均匀地分开

转自http://blog.csdn.net/nzfxx/article/details/51615439 1.特点及概念介绍 下面给大家讲解一下"二分法查找"这个java基础查找算法,那么什么是二分法呢?其实所谓的"二分法",就是一分为二的意思,综合起来理解就是一分为二的查找,但大家记住了,二分法是建立在"已经按顺序排好"的基础条件上,如果大家把这个二分法查找理解清楚了,那么会有助于你更好的理解快速排序,下面我就罗列出该算法的特点: 1.定义起