本人C#程序菜鸟级别的存在,写博客一方面是为了知识的共享,另一方面也是为了督促自己:大神,可以忽略这篇文文的.废话到此...... 哈希表是可以直接进行访问的数据结构,在形式上是类似字典的.不同的是,哈希表内的键值和关键字Key,类型是Object类型的.先说下百度上对哈希表的解释: 哈希表(Hash table,也叫散列表),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.举个栗子:给定表M,存在函数f(k

[译]聊聊C#中的泛型的使用(新手勿入)   写在前面 今天忙里偷闲在浏览外文的时候看到一篇讲C#中泛型的使用的文章,因此加上本人的理解以及四级没过的英语水平斗胆给大伙进行了翻译,当然在翻译的过程中发现了一些问题,因此也进行了纠正,当然,原文的地址我放在最下面,如果你的英文水平比较好的话,可以直接直接阅读全文.同时最近建了一个.NET Core实战项目交流群637326624,有兴趣的朋友可以来相互交流.目前.NET Core实战项目之CMS的教程也已经更新了6篇了,目前两到三天更新一篇. 作者

从一个简易的哈希表入手,会让你更好的理解php的哈希表,他们的本质是一样的,只是php的哈希表做了更多的功能扩展,php的哈希表是php语言的一个重要核心,大量的内核代码使用到哈希表. #include <string.h> #include <stdio.h> #include <stdlib.h> #define HASH_ADD 0 #define HASH_UPDATE 1 typedef unsigned long ulong; typedef unsigne

Hash表也称散列表,也有直接译作哈希表,Hash表是一种根据关键字值(key - value)而直接进行访问的数据结构.它基于数组,通过把关键字映射到数组的某个下标来加快查找速度,但是又和数组.链表.树等数据结构不同,在这些数据结构中查找某个关键字,通常要遍历整个数据结构,也就是O(N)的时间级,但是对于哈希表来说,只是O(1)的时间级. 注意,这里有个重要的问题就是如何把关键字转换为数组的下标,这个转换的函数称为哈希函数(也称散列函数),转换的过程称为哈希化. 1.哈希函数的引入 大家都用过

Q: 如何快速地存取员工的信息? A: 假设现在要写一个程序,存取一个公司的员工记录,这个小公司大约有1000个员工,每个员工记录需要1024个字节的存储空间,因此整个数据库的大小约为1MB.一般的计算机内存都可以满足. 为了尽可能地存取每个员工的记录,使用工号从1(公司创业者)到1000(最近雇佣的工人).将工号作为关键字(事实上,用其他作为关键字完全没有必要).即使员工离职不在公司,他们的记录也是要保存在数据库中以供参考,在这种情况下需要使用什么数据结构呢? A: 一种可能使用数组,每个员工

文字描述 哈希表定义 在前面讨论的各种查找算法中,都是建立在“比较”的基础上.记录的关键字和记录在结构中的相对位置不存在确定的关系,查找的效率依赖于查找过程中所进行的比较次数.而理想的情况是希望不经过任何比较,一次存取便能得到所查记录,那就必须在记录的存储位置和关键字之间建立一个确定的对应关系f.查找时,只要根据这个对应关系f找到给定值K的像f(K).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,不需要进行比较就可以直接取得所查记录.在此,这个对应关系f被称为哈希函数.按

    目录(?)[+]   Linux内核哈希表分析与应用 Author:tiger-johnTime:2012-12-20mail:jibo.tiger@gmail.comBlog:http://blog.csdn.NET/tigerjb/article/details/8450995 转载请注明出处. 前言: 1.基本概念: 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

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

目录 1. 哈希表的基本思想 2. 哈希表的相关基本概念 1.概念: 2.哈希表和哈希函数的标准定义: 1)冲突: 2)安全避免冲突的条件: 3)冲突不可能完全避免 4)影响冲突的因素 3. 哈希表的实现方法 4. 哈希表"定址"的方法 1)直接定址法 2)除法取余法 3)数字分析法 4)平方取中法 5)折叠法 5. 哈希表"解决冲突"的方法 1)开放地址法 2)链地址法 6. 哈希表"定址"和"解决冲突"之间的权衡 7. 哈

一.为什么要用哈希表 树的操作通常需要O(N)的时间级,而哈希表中无论存有多少数据,它的插入和查找(有时包括删除)只需要接近常量级的时间,即O(1)的时间级. 但是哈希表也有一定的缺点:它是基于数组的,数组创建后难以扩展.而某些哈希表在基本填满时,性能下降明显,所以事先必须清楚哈希表中将要存储多少数据.而且目前没有一种简便的方法可以对哈希表进行有序(从大到小或者从小到大)的遍历,除非哈希表本身是有序的,但事实上这是违背哈希原则的. 综合以上:当不需要有序遍历数据,而且可以提前预测需要存储的数据项

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

1.基本概念         散列表(Hash  table.也叫哈希表).是依据关键码值(Key  value)而直接进行訪问的数据结构. 也就是说,它通过把关键码值映射到表中一个位置来訪问记录.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. 2. 经常使用的构造散列函数的方法         散列函数能使对一个数据序列的訪问过程更加迅速有效.通过散列函数.数据元素将被更快地定位.散列表的经常使用构造方法有:   (1)直接定址法   (2)数字分析法   (3)平方

菜鸟nginx源码剖析数据结构篇(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has

这是Live555源码阅读的第一部分,包括了时间类,延时队列类,处理程序描述类,哈希表类这四个大类. 本文由乌合之众 lym瞎编,欢迎转载 http://www.cnblogs.com/oloroso/ 本文由乌合之众 lym瞎编,欢迎转载 my.oschina.net/oloroso BasicHashTable的辅助方法 这里介绍的是一些用来对哈希表进行一些基本的哈希操作的函数. randomIndex(uintptr_t i) const方法 randomIndex(uintptr_t i

13.2 Compare and contrast a hash table and an STL map. How is a hash table implemented? If the number of inputs is small, which data structure options can be used instead of a hash table? 这道题让我们比较哈希表和STL中的map数据结构,在遇到这道题之前,我一直以为map就是c++中的哈希表呢,原来是不同的啊-

链式哈希表的接口定义 关于哈希表与链式哈希表的描述可以参阅:http://www.cnblogs.com/idreamo/p/7990860.html 链式哈希表的操作与属性有:初始化.销毁.插入元素.删除元素.查找元素.获取哈希表中无数的个数. chtbl_init int cltbl_init(CHTbl *htbl, int buckts, int (*h)(const void *key), int (*match)(const void *key1,const void *key2),

开地址哈希函数的接口定义 基本的操作包括:初始化开地址哈希表.销毁开地址哈希表.插入元素.删除元素.查找元素.获取元素个数. 各种操作的定义如下: ohtbl_init int ohtbl_init (OHTbl *htbl, int positions, int (*h1) (const void *key), int (*h2)(const void *key), int (*match)(const void *key1, const void *key2), void (*destroy

参考资料 <算法(java)>                           — — Robert Sedgewick, Kevin Wayne <数据结构>                                  — — 严蔚敏   为什么要使用哈希表 查找和插入是查找表的两项基本操作,对于单纯使用链表,数组,或二叉树实现的查找表来说,这两项操作在时间消耗上仍显得比较昂贵. 以查找为例:在数组实现的查找表中,需要用二分等查找方式进行一系列的比较后,才能找到给定的键

1.何谓哈希 哈希,也程散列.哈希表是一种与数组,链表等不同的数据结构,与他们需要不断的 遍历比较查找的办法,哈希表设计了一个映射关系发f(key)=adress,根据key来计算adress, 这样可以一次查找.f既是存储过程中用来指引数据存储到什么位置的函数,也是将来查找这个位置 的算法,叫做哈希算法. 2.哈希算法 哈希算法可以随意设计,比如:直接定址法,平方取中法,除数取余法.哈希算法的本质是 计算一个数字. 3.哈希冲突 算法如果不够严谨,会造成哈希冲突,就是查找出来的重复了,即多条记

哈希表作为基础数据结构我不多说,有兴趣的可以百度,或者等我出一篇博客来细谈哈希表.我这里就简单讲讲:哈希表不过就是一个定长数组,元素找位置,遇到哈希冲突则利用 hash 算法解决找另一个位置,如果数组长度不够用则进行扩容,然后不断地循环反复. 我们提到了字典和集合是由哈希表实现的,具体的实现过程是怎么样的呢? 其实很简单,字典里面有取值,添加值,正好对应的就是哈希表中的find和add方法.使用__getitem__和__setitem__代替两者就可以了.然后对于keys,values取值,只

1.哈希表介绍 前面我们已经介绍了许多类型的数据结构.在想要查询容器内特定元素时,有序向量使得我们能使用二分查找法进行精确的查询((O(logN)对数复杂度,很高效). 可人类总是不知满足,依然在寻求一种更高效的特定元素查询的数据结构,哈希表/散列表(hash table)就应运而生啦.哈希表在特定元素的插入,删除和查询时都能够达到O(1)常数的时间复杂度,十分高效. 1.1 哈希算法 哈希算法的定义:把任意长度的输入通过哈希算法转换映射为固定长度的输出,所得到的输出被称为哈希值(hashCod