《数据结构》C++代码 散列表
散列表,又名哈希表、Hash表。这是一个神奇的数据结构,它的复杂度是常数级别,由于我非常喜欢这个数据结构,在此简单介绍一下。
(没有学过Hash表的同学,我推荐一个教程:http://www.cnblogs.com/jiewei915/archive/2010/08/09/1796042.html)
让我们回忆一下之前学过的数据结构,列个表,与Hash表做个比较(表中c表示常数):
插入时间 |
删除时间 |
查找时间 |
编程复杂度 |
信息剖析度 |
|
无序数组 |
1 |
N |
N |
☆ |
☆ |
有序数组 |
N |
N |
logN |
☆ |
☆ |
无序链表 |
1 |
N |
N |
☆☆☆ |
☆ |
平衡树 |
logN |
logN |
logN |
☆☆☆☆☆ |
☆ |
Hash表 |
常数 |
常数 |
常数 |
☆☆ |
☆☆☆ |
这表中前四列很好理解(平衡树之所以给五颗星,是因为我假设大家树写得好看,如果代码不漂亮,恐怕多少颗星都有可能,甚至你写不对就是∞颗星……),而第五列新手可能比较陌生,这里解释一下。
例如你对N个元素写个无序结构,啥都不用想,存进去就好了;写个有序结构,也仅仅需要想想两个元素之间如何比大小即可(例如3<5、"ab"<"aca"),我们对这N个数本身的信息剖析得非常少。因此,像这种信息剖析度低的数据结构,你基本啥都不用想,拿来就可以写代码了。
但Hash表却并不是如此,我们需要对数据进行更深入的分析(例如数是不是整数、字符串有多长),否则你的Hash表就可能出错(例如有负数时,你直接去模)、复杂度退化为线性等等(例如很多数都是一个大素数K的整数倍,而你却正好选择了让每个数模K去Hash)。因此,养成分析数据的习惯,才能知道自己在具体题目中是否可以使用散列表、如何使用散列表。
好了,就介绍这么多。最后,既然我说Hash表的编程复杂度只有两颗星,那么下面给出我的代码(Hash表有很多种,我最常用的就是大素数Hash+链表存重,代码简单而且适用性强):
题目:sjtuoj 1224
清爽版:Hash表的代码,清爽版对于新手来说很容易搞乱,因此仅给出类版。
类版:
1、裸Hash表(本题内存足够大,所以能过)
2、模大素数+拉链(对于本题来说,比较NC的做法,感谢HQ同学提示可以直接采用裸Hash表AC)
#include <cstring> // 裸Hash 类版
class Hash
{
int H[];
int k(int num) { return num+; }
int num(int k) { return k-; }
public:
Hash() { memset(H,,sizeof(H)); } // 此代码中,由于这个Hash表比较大,会定义在全局,故无需初始化
void in(int num) { ++H[k(num)]; }
int count(int num) { return H[k(num)]; }
}; // 模大素数+拉链表 类版
class Hash
{
struct hash
{
int num;
hash *next;
}*H[],New[];
int L;
hash* make(int num) { New[L].num=num; return New+L++; }
int k(int num) { return (num+)%; }
public:
Hash():L() { memset(H,,sizeof(H)); } // 此代码中,由于这个Hash表比较大,会定义在全局,故无需初始化
void in(int num)
{
hash *u=make(num);
u->next=H[k(num)]; H[k(num)]=u;
}
int count(int num)
{
int s=;
for(hash *u=H[k(num)];u;u=u->next)
if(u->num==num) ++s;
return s;
}
};
《数据结构》C++代码 散列表的更多相关文章
- 用js来实现那些数据结构12(散列表)
上一篇写了如何实现简单的Map结构,因为东西太少了不让上首页.好吧... 这一篇文章说一下散列表hashMap的实现.那么为什么要使用hashMap?hashMap又有什么优势呢?hashMap是如何 ...
- JavaScript数据结构——字典和散列表的实现
在前一篇文章中,我们介绍了如何在JavaScript中实现集合.字典和集合的主要区别就在于,集合中数据是以[值,值]的形式保存的,我们只关心值本身:而在字典和散列表中数据是以[键,值]的形式保存的,键 ...
- 数据结构--hashtable(散列表)
散列 散列又叫hash.是通过关键字把数据映射到指定位置的一种数据结构.理想的散列表,是一个包含关键字的固定大小的数组 哈希表存储的是键值对,其查找的时间复杂度与元素数量多少无关,哈希表在查找元素时是 ...
- 散列表的实现 -- 数据结构与算法的javascript描述 第八章
散列表(哈希表 散列是一种常用的数据存储技术,散列后的数据可以快速地插入或取用. 散列表需要一个散列值(key)来存储指定数据,取数据也是依靠此. 散列值可以依靠计算数据的 ASCII码来获得,但是这 ...
- 深入浅出数据结构C语言版(14)——散列表
我们知道,由于二叉树的特性(完美情况下每次比较可以排除一半数据),对其进行查找算是比较快的了,时间复杂度为O(logN).但是,是否存在支持时间复杂度为常数级别的查找的数据结构呢?答案是存在,那就是散 ...
- Java数据结构与算法解析(十二)——散列表
散列表概述 散列表就是一种以 键-值(key-indexed) 存储数据的结构,我们只要输入待查找的值即key,即可查找到其对应的值. 散列表的思路很简单,如果所有的键都是整数,那么就可以使用一个简单 ...
- 【Java】 大话数据结构(13) 查找算法(4) (散列表(哈希表))
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) ...
- 为什么我要放弃javaScript数据结构与算法(第七章)—— 字典和散列表
本章学习使用字典和散列表来存储唯一值(不重复的值)的数据结构. 集合.字典和散列表可以存储不重复的值.在集合中,我们感兴趣的是每个值本身,并把它作为主要元素.而字典和散列表中都是用 [键,值]的形式来 ...
- Python与数据结构[4] -> 散列表[0] -> 散列表与散列函数的 Python 实现
散列表 / Hash Table 散列表与散列函数 散列表是一种将关键字映射到特定数组位置的一种数据结构,而将关键字映射到0至TableSize-1过程的函数,即为散列函数. Hash Table: ...
随机推荐
- java IO流——字节流
字节流主要操作byte类型数据,以byte数组为准,主要操作类有InputStream(字节输入流).OutputSteam(字节输出流)由于IputStream和OutputStream都是抽象类, ...
- InnoDB锁演示
create table t1( c1 int(10) unsigned not null default '0', c2 int(10) unsigned not null default '0', ...
- POJ-3009 Curling 2.0---DFS求最短路
题目链接: https://vjudge.net/problem/POJ-3009 题目大意: 问题:打冰球.冰球可以往上下左右4个方向走,只有当冰球撞到墙时才会停下来,而墙会消失.当冰球紧贴墙时,不 ...
- CentOS6.5手动升级gcc4.8.2
一.简易安装 操作环境 CentOS6.5 64bit,原版本4.4.7,不能支持C++11的特性~,希望升级到4.8.2 不能通过yum的方法升级,需要自己手动下载安装包并编译 本文记录了在Cent ...
- 20145238-荆玉茗 《Java程序设计》第9周学习总结
20145238第九周<Java学习笔记> 第十六章 整合数据库 JDBC入门 ·数据库本身是个独立运行的应用程序 ·撰写应用程序是利用通信协议对数据库进行指令交换,以进行数据的增删查找 ...
- node.js 练习3 调用函数
(1)创建n3-1.js,并输入代码 (2)创建User.js ,并输入代码 (3)运行cmd (4)在浏览器上查看 (5) 再次查看cmd
- 如何提高mysql的安全性?
1.如果 MySQL 客户端和服务器端的连接需要跨越并通过不可信任的网络,那么需要使用 ssh 隧道来加密该连接的通信.2.使用 set password 语句来修改用户的密码,先“mysql -u ...
- AngularJS 控制器其他实例
<!DOCTYPE html><html><head><meta http-equiv="Content-Type" content=&q ...
- CNN训练中的技巧
转自: http://weibo.com/p/1001603816330729006673 说明:这个翻译应该是来自原文:http://yyue.blogspot.hk/2015/01/a-brief ...
- iOS内存管理部分内容
Objective-C 高级编程 iOS与OS X多线程和内存管理第一章部分讲述了关于ARC的内容,还讲述了关于修饰符的问题,还讲了好多底层的实现的内容,这些底层实现却往往是在面试的过程中经常被遇到的 ...