QHash<QPointF, QVector<float>> data; 此时会报错说没有声明QPointF的Key类型 需要我们手动实现一个函数 static uint qHash(const QPointF& key, uint seed) {    int val = static_cast<int>(key.x());    return qHash<int>(val, seed);} 数据的插入,插入QHash<QPointF, QV

理想情况下哈希表插入和查找操作的时间复杂度均为O(1),任何一个数据项可以在一个与哈希表长度无关的时间内计算出一个哈希值(key),然后在常量时间内定位到一个桶(术语bucket,表示哈希表中的一个位置).当然这是理想情况下,因为任何哈希表的长度都是有限的,所以一定存在不同的数据项具有相同哈希值的情况,此时不同数据项被定为到同一个桶,称为碰撞(collision).哈希表的实现需要解决碰撞问题,碰撞解决大体有两种思路,第一种是根据某种原则将被碰撞数据定为到其它桶,例如线性探测——如果数据在插入时

目录 MatrixOne数据库是什么? 哈希表数据结构基础 哈希表基本设计与对性能的影响 碰撞处理 链地址法 开放寻址法 Max load factor Growth factor 空闲桶探测方法 一些常见的哈希表实现 C++ std::unordered_map/boost::unordered_map go map swisstable ClickHouse的哈希表实现 高效哈希表的设计与实现 基本设计与参数选择 哈希函数 特殊优化 具体实现代码 性能测试 测试环境 测试内容 整数key结果

递归反转 二分查找 AVL树 AVL简单的理解,如图所示,底部节点为1,不断往上到根节点,数字不断累加. 观察每个节点数字,随意选个节点A,会发现A节点的左子树节点或右子树节点末尾,数到A节点距离之差不会超过1 一旦添加一个数,使得二叉树结构,存在节点两边子树差大于1,若是右子树大,则左旋:左子树大,则右旋. 旋转规则关键节点就是这个A节点,右子树大,则A节点变为左子树,右子节点替代A节点位置并指向A 红黑树 节点是红色或黑色. 根节点是黑色. 每个叶子节点都是黑色的空节点(NIL节点). 每个

哈希表(散列)的定义 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. 哈希表的特点是采用以常数平均时间执行插入.删除和查找. 一个通俗的例子是,为了查找电话簿中某人的号码,可以创建一个按照人名首字母顺序排列的表(即建立人名到首字母的一个函数关系),在首字母为W的表中查找“王”姓的电话号码,显然比直接查找就要快得多

说明:将元素x插入到顺序表L的第i个数据元素之前,这个i是从1开始的,但是程序中数组都是从0算起的,不要混淆了. 头文件: header.h // 顺序表的结构定义 #define Maxsize 100 //const int Maxsize = 100; // 预先定义一个足够大的常数 typedef struct { int data[Maxsize]; // 存放数组的数组 int length; // 顺序表的实际长度 }SeqList; // 顺序表类型名为SeqList // Se

比起之前那些问计数哈希表的题目,这道题好像更接近哈希表的底层机制. java中hashmap的实现是通过List<Node>,即链表的list,如果链表过长则换为红黑树,如果容量不足(装填因子下)则扩充数组容量.解决冲突的方式是直接接在对应位置的链表上. 首先看看哈希表几个操作的时间复杂度: HashMap的新增: 计算key的哈希值 哈希值作为index,找到对应的数组位置 如果数组位置为空,直接存入 如果数组位置不为空,遍历该链表,插入末尾 这里考虑理想情况(无冲突),时间复杂度为O1 H

在PHP内核中,其中一个很重要的数据结构就是HashTable.我们常用的数组,在内核中就是用HashTable来实现.那么,PHP的HashTable是怎么实现的呢?最近在看HashTable的数据结构,但是算法书籍里面没有具体的实现算法,刚好最近也在阅读PHP的源码,于是参考PHP的HashTable的实现,自己实现了一个简易版的HashTable,总结了一些心得,下面给大家分享一下. 笔者github上有一个简易版的HashTable的实现:HashTable实现 另外,我在github有

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

原文链接:http://www.orlion.ga/241/ 一.哈希表(HashTable) 大部分动态语言的实现中都使用了哈希表,哈希表是一种通过哈希函数,将特定的键映射到特定值得一种数据 结构,它维护键和值之间一一对应关系. 键(key):用于操作数据的标示,例如PHP数组中的索引或者字符串键等等. 槽(slot/bucket):哈希表中用于保存数据的一个单元,也就是数组真正存放的容器. 哈希函数(hash function):将key映射(map)到数据应该存放的slot所在位置的函数.

哈希表的几个概念: 映像:由哈希函数得到的哈希表是一个映像. 冲突:如果两个关键字的哈希函数值相等,这种现象称为冲突. 处理冲突的几个方法: 1.开放地址法:用开放地址处理冲突就是当冲突发生时,形成一个地址序列,沿着这个序列逐个深测,直到找到一个“空”的开放地址,将发生冲突的关键字值存放到该地址中去. 例如:hash(i)=(hash(key)+d(i)) MOD m (i=1,2,3,......,k(k<m-1)) d为增量函数,d(i)=d1,d2,d3,...,dn-1 根据增量序列的取

BKDRHASH是一种字符哈希算法,像BKDRHash,APHash.DJBHash,JSHash,RSHash.SDBMHash.PJWHash.ELFHash等等,这些都是比較经典的,通过http://blog.csdn.net/wanglx_/article/details/40300363(字符串哈希函数)这篇文章,我们可知道,BKDRHash是比較好的一个获取哈希值的方法.以下就解说这个BKDRHash函数是怎样推导实现的. 当我看到BKDRHash的代码时.不禁就疑惑了.这里面有个常

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

哈希表支持一种最有效的检索方法:散列. 从根来上说,一个哈希表包含一个数组,通过特殊的索引值(键)来访问数组中的元素. 哈希表的主要思想是通过一个哈希函数,在所有可能的键与槽位之间建立一张映射表.哈希函数每次接受一个键将返回与键相对应的哈希编码或哈希值.键的数据类型可能多种多样,但哈希值的类型只能是整型. 计算哈希值和在数组中进行索引都只消耗固定的时间,因此哈希表的最大亮点在于它是一种运行时间在常量级的检索方法.当哈希函数能够保证不同的键生成的哈希值互不相同时,就说哈希表能直接寻址想要的结果.但

哈希表也称为散列表,是根据关键字值(key value)而直接进行访问的数据结构.也就是说,它通过把关键字值映射到一个位置来访问记录,以加快查找的速度.这个映射函数称为哈希函数(也称为散列函数),映射过程称为哈希化,存放记录的数组叫做散列表.比如我们可以用下面的方法将关键字映射成数组的下标:arrayIndex = hugeNumber % arraySize. 哈希化之后难免会产生一个问题,那就是对不同的关键字,可能得到同一个散列地址,即同一个数组下标,这种现象称为冲突,那么我们该如何去处理冲

散列表又称为哈希表(Hash Table), 是为了方便查找而生的数据结构.关于散列的表的解释,我想引用维基百科上的解释,如下所示: 散列表(Hash table,也叫哈希表),是根据键(Key)而直接访问在内存存储位置的数据结构.也就是说,它通过计算一个关于键值的函数,将所需查询的数据映射到表中一个位置来访问记录,这加快了查找速度.这个映射函数称做散列函数,存放记录的数组称做散列表. 散列表的创建就是将Value通过散列函数和处理散列key值冲突的函数来生成一个key, 这个key就是Valu

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

1.  哈希表(HashTable)简述 在.NET Framework中,Hashtable是System.Collections命名空间提供的一个容器,用于处理和表现类似keyvalue的键值对,其中key通常可用来快速查找,同时key是区分大小写:value用于存储对应于key的值.Hashtable中keyvalue键值对均为object类型,所以Hashtable可以支持任何类型的keyvalue键值对. 2. 什么情况下使用哈希表 (1)某些数据会被高频率查询(2)数据量大(3)查询

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

stl:即标准模板库,该库包含了诸多在计算机科学领域里所常用的基本数据结构和基本算法 六大组件: 容器.迭代器.算法.仿函数.空间配置器.迭代适配器 迭代器:迭代器(iterator)是一种抽象的设计理念,通过迭代器可以在不了解容器内部原理的情况下遍历容器.除此之外,STL中迭代器一个最重要的作用就是作为容器(vector,list等)与STL算法的粘结剂,只要容器提供迭代器的接口,同一套算法代码可以利用在完全不同的容器中,这是抽象思想的经典应用.迭代器是STL中行为类似指针的设计模式,它可以提

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