Hash表的“查找成功的ASL”和“查找不成功的ASL” ASL指的是 平均查找时间 关键字序列:(7.8.30.11.18.9.14) 散列函数: H(Key) = (key x 3) MOD 7 装载因子: 0.7 处理冲突:线性探测再散列法 查找成功的ASL计算方法: 因为现在的数据是7个,填充因子是0.7.所以数组大小=7/0.7=10,即写出来的散列表大小为10,下标从0~9. 第一个元素7,带入散列函数,计算得0. 第二个元素8,带入散列函数,计算得3. 第三个元素30,带入散列函数

ASL(Average Search Length),即平均查找长度,在查找运算中,由于所费时间在关键字的比较上,所以把平均需要和待查找值比较的关键字次数成为平均查找长度. 它的定义是这样的: 其中n为查找表中元素个数,Pi为查找第i个元素的概率,通常假设每个元素查找概率相同,Pi=1/n,Ci是找到第i个元素的比较次数. 当然,有查找成功,就有查找不成功,即要查找元素不在查找表中.针对不同查找方式的查找成功与不成功,我接下来会说,这也是一我一开始有点乱的地方. 一个算法的ASL越大,说明时间性

晚上,好像是深夜了,突然写到这类题时遇到的疑惑,恰恰这个真题只让计算成功的ASL,但我想学一下不成功的计算,只能自己来解决了,翻了李春葆和严蔚敏的教材没有找到相关链地址法的计算,于是大致翻到两篇不错的博客,辗转了牛客面试题,做个小总结. 题目1 将关键字序列{1 13 12 34 38 33 27 22} 散列存储到散列表中.散列函数为:H(key)=key mod 11,处理冲突采用链地址法,求在等概率下查找成功和查找不成功的平均查找长度 1 mod 11=1,所以数据1是属于地址1 13 m

摘要:根据设定的哈希函数 H(key) 和所选中的处理冲突的方法,将一组关键字映象到一个有限的.地址连续的地址集 (区间) 上,并以关键字在地址集中的"象"作为相应记录在表中的存储位置,如此构造所得的查找表称之为"哈希表". 本文分享自华为云社区<查找--HASH>,原文作者:ruochen. 对于频繁使用的查找表,希望 ASL = 0记录在表中位置和其关键字之间存在一种确定的关系 HASH 定义 根据设定的哈希函数 H(key) 和所选中的处理冲突的方

Hash是把锋利的刀子,处理海量数据时经常用到,大家可能经常用hash,但hash的有些特点你是否想过.理解过.我们可以利用我们掌握的概率和期望的知识,来分析Hash中一些有趣的问题,比如: 平均每个桶上的项的个数 平均查找次数 平均冲突次数 平均空桶个数 使每个桶都至少有一个项的项个数的期望 本文hash的采用链地址法发处理冲突,即对hash值相同的不同对象添加到hash桶的链表上. 每个桶上的项的期望个数 将n个不同的项hash到大小为k的hash表中,平均每个桶会有多少个项?首先,对于任意

javascript数据结构与算法---检索算法(二分查找法.计算重复次数) /*只需要查找元素是否存在数组,可以先将数组排序,再使用二分查找法*/ function qSort(arr){ if (arr.length == 0) { return []; } var left = [];//存储小于基准值 var right = [];//存储大于基准值 var pivot = arr[0]; for (var i = 1; i < arr.length; i++) { if (arr[i]

1.什么是hash表? 答:简单回答散列表,在hash结构散列(分散)存放的一种数据集结构. 2.如何散列排布,如何均匀排布? 答:取余运算 3.Java中如何实现? 答:hash&(h-1) 4.为什么hash&(h-1)=等价于hash%h java的h(表长)一定是2的指数次幂,2的指数次幂2n 2n的结果:一定长这样10000...(n个0) 2n-1的结果:一定这样1111(n-1)个1 举个例子: 当h=16,对应的二进制:00010000 h-1=15,对应的二进制:0000

sql修改字段长度的语法: alter table 表名 modify 字段名 字段类型; sql修改字段长度的示例代码 alter table qtline modify qtl_bidernote VARCHAR2(4000); 标准SQL,对任何数据库都适用 alter table fzrtmis.reporttemplate modify REPNAME varchar(100): 修改字段名名称 ALTER TABLE TABLENAME RENAME COLUMN COL1 TO C

理想的索引 1:查询频繁 2:区分度高  3:长度小  4: 尽量能覆盖常用查询字段. 1: 索引长度直接影响索引文件的大小,影响增删改的速度,并间接影响查询速度(占用内存多). 针对列中的值,从左往右截取部分,来建索引 1: 截的越短, 重复度越高,区分度越小, 索引效果越不好 2: 截的越长, 重复度越低,区分度越高, 索引效果越好,但带来的影响也越大--增删改变慢,并间影响查询速度. 所以, 我们要在  区分度 + 长度  两者上,取得一个平衡. 惯用手法: 截取不同长度,并测试其区分度,

客户机与服务器需要某种方式来标示一个报文在哪里结束和在下一个报文在哪里开始. 一般使用Content-Length表示body报文体的长度,这样往后截取即可获得整个报文.对于普通的页面.图片皆可使用. 报文头中的Transfer-Encoding: chunked ,表示报文体body是使用chunked分块方式拼接成的,不需要Content-Length指明长度.不需要提前计算总长度. uploading-image-355497.png Chunked编码使用若干个Chunk串连而成,由一个

基础准备工作 1.PostGIS 的安装 在安装PostGIS前首先必须安装PostgreSQL,然后再安装好的Stack Builder中选择安装PostGIS组件.具体安装步骤可参照 PostGIS的安装与初步使用_不睡觉的怪叔叔的博客-CSDN博客_postgis 2.加载Post GIS扩展 选中指定数据库,执行加载扩展语句 –添加支持 CREATE EXTENSION postgis; --添加postgis扩展 CREATE EXTENSION pgrouting; --添加pgro

1.使用matlab制作.coe文件 查找表的构造 构造256点的正余弦表 exp(-j*2*pi*(0:255)/256),分别得到 cos和sin的查找表 matlab代码: 求sin fid = fopen('sin.txt','a' ); str1 = 'MEMORY_INITIALIZATION_RADIX=10;'; str2 = 'MEMORY_INITIALIZATION_VECTOR='; fprintf(fid,'\t%s\n \t%s\n', str1,str2); :;

Pyramids Time Limit: 1000MS   Memory Limit: 65536K Total Submissions: 2718   Accepted: 886   Special Judge Description Recently in Farland, a country in Asia, a famous scientist Mr. Log Archeo has discovered ancient pyramids. But unlike those in Egyp

#include <iostream> int main() { using namespace std; //int A＝10; //double B＝6; cout << sizeof(int) << endl; cout << sizeof(double) << endl; cout << sizeof(float) << endl; cout << sizeof(char); system("

方法1: ps aux | grep httpd | grep -v pts | awk '{ tot += $6; procs += 1; print $2,$6,$11 } END { print "TOTAL: ",tot,"/",procs,"=",tot/procs }' 结果类似: / = 10781.5 方法2: ps -ylC httpd --sort:rss | awk '{sum+=$8; ++n} END {print &q

看到这个题目首先想到是排序,那么时间复杂度自然就是O(NlgN).那么使用二叉堆如何解决呢? 对于下面一个数组,共有12个元素,我们的目标就是找出第5大元素——12 首先建立一个具有M个元素的最小堆,那么堆顶是这M个元素的最小值,接下来遍历剩下的元素,如果一个元素小于堆顶元素则不做任何操作,如果大于堆顶元素,则替换该元素,并且调整最小堆.显然最后堆的M个元素是最大的M个元素,而它们中最小的正式堆顶元素. 实现代码 Heap <Integer> h = new Heap<>(); I

一.散列表查找的基础知识 1.散列表查找的定义 散列技术是在记录的存储位置和它的关键字之间建立一个确定的对应关系f,使得每个关键字key对应一个存储位置f(key).查找时,根据这个确定的对应关系找到给定值key的映射f(key),若查找集合中存在这个记录,则必定存在在f(key)的位置上. 把对应关系f称为散列函数,又称为哈希(Hash)函数,采用散列技术将记录存储在一块连续的存储空间中,这块连续存储空间称为散列表或哈希表(Hash Table).关键字对应的记录存储位置称为散列地址. 2.散

哈希表(Hash Table)是一种特殊的数据结构,它最大的特点就是可以快速实现查找.插入和删除.因为它独有的特点,Hash表经常被用来解决大数据问题,也因此被广大的程序员所青睐.为了能够更加灵活地使用Hash来提高我们的代码效率,今天,我们就谈一谈Hash的那点事. 1. 哈希表的基本思想 我们知道,数组的最大特点就是:寻址容易,插入和删除困难:而链表正好相反,寻址困难,而插入和删除操作容易.那么如果能够结合两者的优点,做出一种寻址.插入和删除操作同样快速容易的数据结构,那该有多好.这就是哈希

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

一,set和hash_set简介 在STL中,set是以红黑树(RB-Tree)作为底层数据结构的,hash_set是以哈希表(Hash table)作为底层数据结构的.set可以在时间复杂度为O(logN)的情况下插入,删除和查找数据.hash_set操作的时间度则比较复杂,取决于哈希函数和哈希表的负载情况. 二,SET使用范例(hash_set类似) #include <set> #include <ctime> #include <cstdio> using na