题目: 已知关键字序列为{30,25,72,38,8,17,59},设散列表表长为15.散列函数是H(key)=key MOD 13,处理冲突的方法为二次探测法Hi= ( H(key) + di )mod 15 ( di=12,-12,22,-22,… ),请写出构造散列表的详细计算过程,填写散列表,并计算在等概率的情况下查找成功和失败时的平均查找长度ASL. 地址 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 关键字                          

创建: 2018/02/28 完成: 2018/03/04 更新: 2018/05/03 给主要标题加上英语, 方便页内搜索 [任务表]TODO 范围型(Range)与Stride型  与范围运算符相关的型的概要  T: 有界值型  运算符  型  用途 可比较,非可算 (Double, String等)  A..<B  Range<T>  表示范围  A...B  ClosedRange<T> 可比较, 可算 (Int, Uint等)  A..<B  Countabl

目录 概述 哈希函数 冲突解决 初始化 结构体 字面量 运行时 操作 访问 写入 扩容 删除 总结 在上一节中我们介绍了 数组和切片的实现原理,这一节会介绍 Golang 中的另一个集合元素 - 哈希,也就是 Map 的实现原理:哈希表是除了数组之外,最常见的数据结构,几乎所有的语言都会有数组和哈希表这两种集合元素,有的语言将数组实现成列表,有的语言将哈希表称作结构体或者字典,但是它们其实就是两种设计集合元素的思路,数组用于表示一个元素的序列,而哈希表示的是键值对之间映射关系,只是不同语言的叫法

   哈希表的值作为一个颜色容器,值默认为标识1, 表示未曾用过,若用过标识为0:  1: 程序第一步    遍历哈希表,查找标识为1 未曾用过的颜色 我用了这个: string colorno_use=""; foreach (string key in ht.Keys) { if(Convert.ToInt32(ht[key])==1)  //这个结果导致 所有为1的主键 都被循环了. 当然导致了后边的程序错乱问题.  { colorno_use = key; ht[key] =

目录 LRU缓存 LFU缓存 全O(1)的数据结构 lettcode 上的几道哈希表与链表组合的数据结构题 下面这几道题都要求在O(1)时间内完成每种操作. LRU缓存 LRU是Least Recently Used的缩写,即最近最少使用,是一种常用的页面置换算法,选择最近最久未使用的页面予以淘汰.该算法赋予每个页面一个访问字段,用来记录一个页面自上次被访问以来所经历的时间 t,当须淘汰一个页面时,选择现有页面中其 t 值最大的,即最近最少使用的页面予以淘汰. 做法: 使用先进先出的队列,队尾的

哈希表:散列查找 一.线性查找 我们要通过一个键key来查找相应的值value.有一种最简单的方式,就是将键值对存放在链表里,然后遍历链表来查找是否存在key,存在则更新键对应的值,不存在则将键值对链接到链表上. 这种链表查找,最坏的时间复杂度为:O(n),因为可能遍历到链表最后也没找到. 二.散列查找 有一种算法叫散列查找,也称哈希查找,是一种空间换时间的查找算法,依赖的数据结构称为哈希表或散列表:HashTable. Hash: 翻译为散列,哈希,主要指压缩映射,它将一个比较大的域空间映射到

认识哈希函数和哈希表 MD5Hash值的返回范围:0~9+a~f,是16位,故范围是0~16^16(2^64)-1, [Hash函数],又叫散列函数: Hash的性质: 1)  输入域无穷大: 2)  输出域相对固定较小: 3)  输入一样,输出一样: 4)  输入不一样,输出可能一样,也可能不一样: 5)  均匀分布在输出域中,如经典表中对17取模,使得每个桶内的长度基本一样:散列函数,如同香水在房间:Hash函数和输入的顺序无关: 第4条即是Hash碰撞的原因:多个输入对应同一个输出:这是必

关于哈希表,在内核里设计两个很重要的数据结构:    哈希链表节点: 点击(此处)折叠或打开 .x [include/linux/types.h]*/ struct hlist_node { struct hlist_node *next, **pprev; };     可以看到哈希节点和内核普通双向链表的节点唯一的区别就在于,前向节点pprev是个两级指针,至于为什么这样设计而不采用struct list_head{}来作为哈希链表的节点,我们后面会详细介绍.另外一个重要的数据结构是,哈希链

一.javascript哈希表简介 javascript里面是没有哈希表的,一直在java,C#中有时候用到了这一种数据结构,javascript里面若没有,感觉非常不顺手.细细看来,其实javascript的object的属性其实与哈希表非常类似. 如: var person = {}; person["name"] = "关羽"; 我们只需要在其基础上再封装一些HashTable的函数,就能够得到一个精简版的哈希表. 加入函数如下: 函数名 说明 返回值 add

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

hash code.equals和“==”三者的关系 1) 对象相等则hashCode一定相等: 2) hashCode相等对象未必相等. == 是比较地址是否相等,JAVA中声明变量都是引用嘛,不同的引用,可能指向同一个地址. equals 是比较值是否相等. 1.如果是基本变量,没有hashcode和equals方法,基本变量的比较方式就只有==,: 2.如果是变量,由于在java中所有变量定义都是一个指向实际存储的一个句柄(你可以理解为c++中的指针),在这里==是比较句柄的地址(你可以理

Junit 注解 3).其它注意事项: 1).@Test运行的方法,不能有形参: 2).@Test运行的方法,不能有返回值: 3).@Test运行的方法,不能是静态方法: 4).在一个类中,可以同时定义多个@Test的测试方法: a)可以每个方法单独运行(在每个方法上点右键) b)也可以全部运行(在除测试方法的其它位置右键) 2..类加载器 1).类加载器:当我们执行某个类时,JVM会加载class文件,并产生Class对象. 不同的类,JVM会使用不同的"类加载器"去加载: 2).类

版权声明:本文出自汪磊的博客,未经作者允许禁止转载. 存储键值对我们首先想到HashMap,它的底层基于哈希表,采用数组存储数据,使用链表来解决哈希碰撞,它是线程不安全的,并且存储的key只能有一个为null,在安卓中如果数据量比较小(小于一千),建议使用SparseArray和ArrayMap,内存,查找性能方面会有提升,如果数据量比较大,几万,甚至几十万以上还是使用HashMap吧.本篇只详细分析HashMap的源码,SparseArray和ArrayMap不在本篇讨论范围内,后续会单独分析

本文及后续文章,Redis版本均是v3.2.8 在文章<Redis 数据结构之dict><Redis 数据结构之dict(2)>中,从代码层面做了简单理解.总感觉思路的不够条理性,特开一篇文章把哈希表中几个知识点串联下. 一.先来回顾下哈希表结构定义 /** * 哈希表 */ typedef struct dictht { // 哈希表节点指针数组(俗称桶,bucket) dictEntry **table; // 指针数组的大小 unsigned long size; // 指针

本文根据<大话数据结构>一书,实现了Java版的一个简单的散列表(哈希表). 基本概念 对关键字key,将其值存放在f(key)的存储位置上.由此,在查找时不需比较,只需计算出f(key)便可直接取得所查记录.这个函数 f() 就叫做散列函数,按这个思想建立的表称为散列表. 散列技术即是一种存储方法,又是一种查找方法: 存储过程:根据关键字key,算出f(key),将记录存放在f(key)的位置上: 查找过程:根据关键字key,算出f(key),该位置上的值即为要找的记录. 散列函数的构造方法

1.哈希表ngx_hash_t的优势和特点 哈希表是一种典型的以空间换取时间的数据结构,在没有冲突的情况下,对任意元素的插入.索引.删除的时间复杂度都是O(1).这样优秀的时间复杂度是通过将元素的key值以hash方法f映射到哈希表中的某一个位置来访问记录来实现的,即键值为key的元素必定存储在哈希表中的f(key)的位置.当然,不同的元素的hash值可能相同,这就是hash冲突,有两种解决方法(分离链表发和开放地址发),ngx采用的是开放地址法. 分离链表法是通过将冲突的元素链接在一个哈希表外

(一)线性探测法 线性探测法是最简单的处理冲突的方法. (1)插入元素:插入元素时,如果发生冲突,算法将从该槽位向后遍历哈希表,直到找到表中的下一个空槽,并将该值放入到空槽当中. (2)查找元素:查找元素时,首先散列值所指向的槽,如果没有找到匹配,则继续从该槽向后遍历哈希表,直到:1)找到相应的元素:2)找到一个空槽(指示查找的元素不存在):3)整个哈希表都遍历完毕(指示该元素不存在并且哈希表已满) 线性探测法存在的缺点: (1)处理溢出需要另编程序.一般可以设立一个溢出表,用来存放上述哈希表中

来自http://www.ruanyifeng.com/blog/2013/05/Knuth%E2%80%93Morris%E2%80%93Pratt_algorithm.html 并进行自己的简单整理,还加了代码实现. 因为作者实在太弱,以至自己找了一堆解释才弄明白,所以按照比较好懂的方式讲一讲 进入正题. 字符串匹配是计算机的基本任务之一. 举例来说,有一个字符串"BBC ABCDAB ABCDABCDABDE"(记为str1),我想知道,里面是否包含另一个字符串"ABC

菜鸟nginx源代码剖析数据结构篇(六) 哈希表 ngx_hash_t(上) Author:Echo Chen(陈斌) Email:chenb19870707@gmail.com Blog:Blog.csdn.net/chen19870707 Date:October 31h, 2014 1.哈希表ngx_hash_t的优势和特点 哈希表是一种典型的以空间换取时间的数据结构.在没有冲突的情况下,对随意元素的插入.索引.删除的时间复杂度都是O(1).这样优秀的时间复杂度是通过将元素的key值以ha

  菜鸟nginx源代码剖析数据结构篇(七) 哈希表 ngx_hash_t(下)   Author:Echo Chen(陈斌) Email:chenb19870707@gmail.com Blog:Blog.csdn.net/chen19870707 Date:Nov 3rd, 2014 在前面一篇文章<菜鸟nginx源代码剖析数据结构篇(六) 哈希表 ngx_hash_t(上)> 里介绍了 普通哈希表 和 带有通配符的哈希表 的基本结构和初始化方法,因为篇幅的原因未能解析完结.这篇继续解源代

原文地址:https://blog.csdn.net/weixin_40331034/article/details/79461705 构造一种存储结构,通过某种函数(hashFunc)使元素的存储位置与它的关键码之间能够建立一一映射的关系,那么在查找时通过该函数可以很快找到该元素. 说到哈希表,,首先就得说到哈希函数,哈希函数是用来得到给定key值的在哈希表中的存储位置的. 哈希函数也并不是固定的,可以自己根据情况来定,一般常用常见的有直接定制法,除留余数法,平方取中法,折叠法,随机数法,数学