以前只会用,没了解过原理. # coding = utf-8 class HashTable: def __init__(self): # 哈希表的初始大小已经被选择为 11.尽管这是任意的,但是重要的是, # 大小是质数,使得冲突解决算法可以尽可能高效. self.size = 11 self.slots = [None] * self.size self.data = [None] * self.size # hash 函数实现简单的余数方法 def hash(self, key, size

一.查找/搜索 - 我们现在把注意力转向计算中经常出现的一些问题,即搜索或查找的问题.搜索是在元素集合中查找特定元素的算法过程.搜索通常对于元素是否存在返回 True 或 False.有时它可能返回元素被找到的地方.我们在这里将仅关注成员是否存在这个问题. - 在 Python 中,有一个非常简单的方法来询问一个元素是否在一个元素列表中.我们使用 in 运算符. >>> 15 in [3,5,2,4,1] False >>> 3 in [3,5,2,4,1] True

一.搜索 1.顺序查找 数据存储在具有线性或顺序关系的结构中时,可顺序访问查找 def sequential_search(ilist, item): pos = 0 while pos < len(ilist): if ilist[pos] == item: return pos else: pos = pos + 1 return -1 2.二分查找 对于有序顺序表可使用二分查找,每次从中间项开始,故每次可以排除剩余项的一半 def binary_search(ilist, item): f

算法之顺序.二分.hash查找   一.查找/搜索 - 我们现在把注意力转向计算中经常出现的一些问题,即搜索或查找的问题.搜索是在元素集合中查找特定元素的算法过程.搜索通常对于元素是否存在返回 True 或 False.有时它可能返回元素被找到的地方.我们在这里将仅关注成员是否存在这个问题. - 在 Python 中,有一个非常简单的方法来询问一个元素是否在一个元素列表中.我们使用 in 运算符. >>> 15 in [3,5,2,4,1] False >>> 3 in

转载:http://blog.csdn.net/feixiaoxing/article/details/6844723 无论是数据库,还是普通的ERP系统,查找功能数据处理的一个基本功能.数据查找并不复杂,但是如何实现数据又快又好地查找呢?前人在实践中积累的一些方法,值得我们好好学些一下.我们假定查找的数据唯一存在,数组中没有重复的数据存在. (1) 普通的数据查找 设想有一个1M的数据,我们如何在里面找到我们想要的那个数据.此时数据本身没有特征,所以我们需要的那个数据可能出现在数组的各个位置,

用Python和FFmpeg查找大码率的视频文件 本文使用Python2.7, 这个工作分两步 遍历目录下的视频文件 用ffprobe获取是视频文件的码率信息 用ffprobe 获取json格式的视频信息 用ffprobe.exe是FFmpeg自带的查看视频信息的工具.其获取json格式的信息命令例如以下 ffprobe -v quiet -print_format json -show_format -show_streams -i filename 这个命令会输出 带有 streams和fo

摘要:散列(hash)是一种重要的存储方法,也是一种常见的查找方法.它是指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.本文以射频卡门禁控制器为例,说明用射频卡卡号作为关键字,用Hash查找法确定此卡能否开门,并给出对应的Keil C51程序. 单片机应用系统中,经常要涉及到数据的存储和查找.以射频卡门禁系统为例,见图1.系统由51系列单片机.射频卡(RF卡)读卡电路.存储单元24C256.继电器等部分组成.其基本原理为:用户刷卡后,RF卡读卡电路读出卡号,通过I/O口线送入单片机.单

import hashlib import os,sys   def CalcSha1(filepath):     with open(filepath,'rb') as f:         sha1obj = hashlib.sha1()         sha1obj.update(f.read())         hash = sha1obj.hexdigest()         print(hash)         return hash   def CalcMD5(filep

老生常谈的算法了. #!/usr/bin/python # -*- coding:utf-8 -*- # Filename: demo.py # 用python实现二分查找 def binarySearch(a, ll, rr, val): while ll <= rr: mid = int((ll + rr) / 2) if a[mid] == val: return mid elif a[mid] > val: rr = mid - 1 else: ll = mid + 1 return

**** python 模块路径查找: 通过模块的__file__属性来确定: **** 模块路径添加: 方法一:函数添加1 import sys2 查看sys.path3 添加sys.path.append("c:\\") 方法二:修改环境变量用户可以修改系统环境变量PYTHONPATH 方法三: 增加.pth文件 使用 sys.path方法查找 python环境变量路径,在dist-packages目录下追加一个 .pth文件.python 运行时,自动读取.pth文件解析为模块查

用 Python 实现文件查找(BIF实现及队列实现) (1)利用内置函数实现文件查找 1.功能:返回用户输入的文件的绝对路径 2.设计思路: (1)用户输入在哪个盘进行查找 (2)遍历此盘文件,若为目标文件则输出 (2)无此文件,则输出错误 3.实验代码 #查找某个目录下的目标文件 import os #引入操作系统模块 import sys #用于标准输入输出 def search(path,name): for root, dirs, files in os.walk(path): # p

查找功能是数据处理的一个基本功能.数据查找并不复杂,但是如何实现数据又快又好地查找呢?前人在实践中积累的一些方法,值得我们好好学些一下.我们假定查找的数据唯一存在,数组中没有重复的数据存在. (1)顺序查找(普通的数据查找)           设想有一个1M的数据,我们如何在里面找到我们想要的那个数据.此时数据本身没有特征,所以我们需要的那个数据可能出现在数组的各个位置,可能在数据的开头位置,也可能在数据的结束位置.这种性质要求我们必须对数据进行遍历之后才能获取到对应的数据. int find

1.路由CACHE的优势与劣势 分级存储体系已经存在好多年了.其精髓在于"将最快的存储器最小化.将最慢的存储器最大化",这样的结果就使资源利用率的最大化.既提高了訪问效率,又节省了资源.这是全部的CACHE设计的基本原则.       对于内存訪问,差点儿全部的CPU都内置了一级cache.二级cache,亲和力好的几个核心甚至设计了三级cache乃至四级cache,然后才是物理内存,然后是经过精密优化的磁盘交换分区,最后是远程的存储器.这些存储空间逐级变大,訪问开销也逐级变大,构成了

第一次涉及HASH查找的知识 对于字符串的查找有很多前人开发出来的HASH函数,比较常用的好像是ELF 和 BKDR. 这道题没想到突破点是在于其nc值,告诉你组成字符串的字母种类. 还有用26进制,不管怎么说,只要避免产生冲突,怎么哈希都行. 用的是BKDRHash法. #include <iostream> #include <cstdio> #include <cstring> #define maxn 20000000 #define mm 1000000 us

在多个文本文件中查找 我们首先来学习文本文件的查找字符 . 我们通过 os.walk 扩大查找范围, 查找指定目录和子目录下的文件. 应用程序总览 读取 当 前目录及子目录下的所有 PY 和 txt 文本文件,搜索这些文件中是否包含 指定的字符“ shutil ”. 应用程序内容 import os cur_path=os.path.dirname(__file__) # 取得当前路径 sample_tree=os.walk(cur_path) keyword="shutil" for

二分查找 有序列表对于我们的实现搜索是很有用的.在顺序查找中,当我们与第一个元素进行比较时,如果第一个元素不是我们要查找的,则最多还有 n-1 个元素需要进行比较. 二分查找则是从中间元素开始,而不是按顺序查找列表. 如果该元素是我们正在寻找的元素,我们就完成了查找. 如果它不是,我们可以使用列表的有序性质来消除剩余元素的一半.如果我们正在查找的元素大于中间元素,就可以消除中间元素以及比中间元素小的一半元素.如果该元素在列表中,肯定在大的那半部分.然后我们可以用大的半部分重复该过程,继续从中间元

如何在python列表中查找某个元素的索引 2019-03-15 百度上回复别人的问题,几种方式的回答: 1) print('*'*15,'想找出里面有重复数据的索引值','*'*15) listA = [100, 94, 88, 82, 76, 70, 64, 58, 52, 46, 40, 34,76] print('列表中第1次出现的位置 = ',listA.index(76)) 2) a_list = ['a','b','c','c','d','c'] find = 'c' print(

网站被入侵,担心被挂马,因此就想自己写个脚本来查找那些被挂马的文件 思路 需要实现准备一份未受感染的源代码和一份可能受感染的源代码,然后运行以下脚本,就能找出到底哪些文件被挂马了. 其中,主要是根据比对2份文件的md5值来过滤可能被挂马的文件(确切的说应该是被修改过的文件) Python脚本 __author__ = 'Flying' #coding:utf-8 #Date:2014.6.5 #检测修改过的文件 import os,sys,hashlib,datetime global_DirO

什么是倒排索引? 倒排索引(英语:Inverted index),也常被称为反向索引.置入档案或反向档案,是一种索引方法,被用来存储在全文搜索下某个单词在一个文档或者一组文档中的存储位置的映射.它是文档检索系统中最常用的数据结构.通过倒排索引,可以根据单词快速获取包含这个单词的文档列表.倒排索引主要由两个部分组成:“单词词典”和“倒排文件”. 假设我们现在有文件: test1.txt中存有:我们爱自然语言处理 test2.txt中存有:我们爱计算机视觉 正向索引:{“test1.txt”:["我

这里使用了编号代替真实的数据,只用来表示算法 #ifndef HASH_DATA_T #define HASH_DATA_T int #endif //HASH_DATA_T typedef struct node_t{ HASH_DATA_T* data; int num; struct node_t* next; }node_t; typedef struct{ node_t** table; //数组指针表示hash表 int maxlen; }hash_t; //创建hash表 hash

python中实现: 下面代码就是查找2016-09-26 00:00:00 ~ 2016-09-27 00:00:00 时间段的数据 from datetime import datetimefor col in db["abc"].find({"time":{"$gte":datetime(2016,9,26),"$lt":datetime(2016,9,27)}}): ... mongoVUE中查找 {"tim