一. 概念

1.引例

有线性表(1,75,324,43,1353,90,46,…  )

目的:查找值为90的元素

常见做法:

1、通过一维数组进行遍历查找 (依次比较)( O(n) )

2、如果关键字有序,可采用二分查找 ( O(logn) )

缺陷:当数据规模极大的时候,查找将会变得效率低下。

假设:如果知道待查询关键字的地址,则只需要一次就可以查到。

问题:如何立刻知道关键字的地址?

Hash函数: 根据关键字直接计算出元素所在位置的函数。

例:设哈希函数为:H(K)=K/3+1,则构造关键字序列为 1、2、5、9、11、13、16、21、27 的哈希表(散列表)为:

2.哈希表

  根据设定的哈希函数 H(key) 和处理冲突的方法将一组关键字映象到一个有限的连续的地址集(区间)上,并以关键字在地址集中的“象”作为记录在表中的存储位置,这种表便称为哈希表,这一映象过程称为哈希造表或散列,所得存储位置称为哈希地址或散列地址。

  简单的说,哈希表可以根据一个key值来直接访问数据。其实,哈希表其实本质上就是一个数组

3.冲突

  两个不同的关键字具有相同的存储位置。(多个关键字通过hash函数得到的地址是同一个地址)

  

  在哈希存储中,若发生冲突,则必须采取特殊的方法来解决冲突问题,才能使哈希查找能顺利进行。虽然冲突不可避免,但可以减少冲突的发生,发生冲突的可能性与三个方面因素有关。

  1、装填因子α

  装填因子是指哈希表中己存入的元素个数 n 与哈希表的大小 m 的比值,即α=n/m。α越小,发生冲突的可能性越小,反之,发生冲突的可能性就越大。但是,α太小又会造成大量存贮空间的浪费,因此必须兼顾存储空间和冲突两个方面。

   2、所构造的哈希函数

  构造好的哈希函数,使冲突尽可能的少。

   3、解决冲突的方法

  设计有效解决冲突的方法 。

二.哈希函数的构造方法

构造哈希函数的方法很多,下面我们来列举常见的几种:

1.直接定址法

  取关键字或关键字的某个线性函数值为散列地址,即H(K)=K 或 H(K)=a * K + b(其中a、b为常数)。

  例:关键字集合为 { 100,300,500,700,800,900 }, 选取哈希函数为 Hash(key)=key/100,则存储结构(哈希表)如下:

优点:以关键码 key 的某个线性函数值为哈希地址,不会产生冲突。

缺点:要占用连续地址空间,空间效率低。

2.除后余数法

  取关键字被不大于散列表表长 m 的数 p 除后所得的余数为哈希函数。即

H(K)=K mod p (p≤m)

ps:经验得知,一般可选p为质数 或 不包含小于20的质因子的合数。

p一般取131,1331,13331……

3. 随机数法

  选择一个随机函数,取关键字的随机函数值为它的哈希地址,即H(key)=random (key) 其中random为随机函数(random是C语言函数)。

  通常,当关键字长度不等时采用此法构造哈希函数较恰当

ps:随机都是伪随机,都是通过某种算法实现的对应值,C++使用cstdlib头。文件

实际操作中需视不同情况采用不同的哈希函数。

通常考虑的因素:

(1)计算哈希函数所需时间(包括硬件指令的因素);

(2)关键字的长度;

(3)哈希表的大小;

(4)关键字的分布情况;

(5)记录的查找频率。

三.处理冲突的方法

1.开放地址法

开放地址就是表中尚未被占用的地址,当新插入的记录所选地址已被占用时,即转而寻找其它尚开放的地址。

(1)线性探测法

设散列函数 H(K) = K mod m (m为表长),若发生冲突,则沿着一个探查序列逐个探查(也就是加上一个增量),那么,第i次计算冲突的散列地址为:

             Hi  = (H(K)+di) mod m      (di=1,2,…,m-1)

2.链地址法

基本思想:

将具有相同哈希地址的记录链成一个单链表,m个哈希地址就设 m个单链表,然后用一个数组将m个单链表的表头指针存储起来,形成一个动态的结构。

例:设{ 47, 7, 29, 11, 16, 92, 22, 8, 3, 50, 37, 89 }的哈希函数为:Hash(key)=key mod 11,用拉链法处理冲突,建表。

有冲突的元素可以插在表尾,也可以插在表头(此例为头插法)。

3.再哈希法

基本思想:

  Hi= RHi(key)    i=1,2,3,……,k。

  其中,RHi均是不同的哈希函数,即在同义词产生地址冲突时计算另一个哈希函数地址,直到冲突不再发生。

4.建立一个公共溢出区

基本思想:

  假设哈希函数的值域为[0,m-1],则设向量HashTable[0,m-1]为基本表。在此基础上,再建立一个溢出表,在之后的哈希操作中,无论关键字的同义词生成怎样的哈希地址,一旦发生冲突,就将其放入溢出表中。

Show Time

No.1  Crazy Search

【思路】把每一个子串都hash为NC进制的整数s,判断hash[s]是否出现过,再进行统计。

Code

#include<bits/stdc++.h>
using namespace std;
typedef long long ll;
ll mp[20000005];
int main(){
map<char,int> ma;
memset(mp,0,sizeof(mp));
string s;
ll n,nc,sum,idx=1,ans=0;
scanf("%lld%lld",&n,&nc);
cin>>s;
for(int i=0;i<s.length();i++){
if(!ma[s[i]]){
ma[s[i]]=i;
}
}
for(ll i=0;i<s.length()-n+1;i++){
sum=0,idx=1;
for(ll j=i;j<i+n;j++){
sum+=ma[s[j]]*pow(nc,n-idx);
idx++;
}
if(!mp[sum]){
mp[sum]=1;
ans++;
}
}
printf("%lld",ans);
return 0;
}

No.2 兔子与兔子

【思路】 字符串哈希:将一个字符串通过一种映射关系(字符串到p进制数,p一般取131或1331)转化为一个整数,通过整数对比来反映字符串关系。我们可以用一个大整数来举例:

如:91234599912345,我们如何比较两个12345串呢?

第一个12345串可以用912345-9*100000=12345;

第二个12345串可以用91234599912345-912345999*100000=12345。

大家明白了吗?上例的整数我们用的10进制,如果把它迁移到一个字符串上,由于字符有26个,所以我们可以用一个大于26进制的进制来处理,一般选用131或1331或13331来作为字符串进制。

Code

 #include <bits/stdc++.h>
using namespace std;
int hashh[1000005],deg[1000005];
char s[1000005];
int l1,l2,r1,r2;
int n,len,q;
int main()
{
scanf("%s",s+1);
len=strlen(s+1);
scanf("%d",&q);
deg[0]=1;
for(int i=1;i<=len;i++)
{
hashh[i]=hashh[i-1]*131+(s[i]-'a'+1);
deg[i]=deg[i-1]*131;
}
for(int i=0;i<q;i++)
{
scanf("%d%d%d %d",&l1,&r1,&l2,&r2);
if(hashh[r1]-hashh[l1-1]*deg[r1-l1+1]==hashh[r2]-hashh[l2-1]*deg[r2-l2+1])
printf("Yes\n");
else
printf("No\n");
}
return 0;
}

No.3 Hash 键值 (hash)

【思路】按照正常模拟,很容易写出代码,如图:

观察时间复杂度q*n,1e10了,TLE,思考优化。

你会发现q个操作是无法简化的,而只能在查询上入手。

首先,定义一个名为sum的二维数组,sum[i][j]表示所有模i余j的数的总和;

再输入一个a[i]以后,就用一重循环遍历,代码如下:

观察发现又一个n方出现了,肯定不行!其实我们只需要收集模i余数在根号n范围内的sum[i][j],如果我们输入的x<根号n,那么我们O(1)输出sum[x][y],否则我们用方法1,这个时候i+=x跨越度就非常大了,这样我们查询就分两类解决了。但又出现了新的问题,维护a[x] = y时sum[i][j]也会变,所以还得维护sum[i][j]。

Code

 #include<bits/stdc++.h>
using namespace std;
int a[100005],sum[10005][10005];//模i得j的总数量
int main(){
freopen("hash.in","r",stdin);
freopen("hash.out","w",stdout);
int n,q,opt,x,y;
scanf("%d%d",&n,&q);
for(int i=1;i<=n;i++){
scanf("%d",&a[i]);
for(int j=1;j<=sqrt(n);j++){
sum[j][i%j]+=a[i];
}
}
while(q--){
scanf("%d%d%d",&opt,&x,&y);
if(opt==1){
int ans=0;
if(x<=sqrt(n)) printf("%d\n",sum[x][y]);
else{
for(int i=y;i<=n;i+=x){
ans+=a[i];
}
printf("%d\n",ans);
}
}
else{
for(int i=1;i<=sqrt(n);i++){
sum[i][x%i]-=a[x];
sum[i][x%i]+=y;
}
a[x]=y;
}
}
return 0;
}

未完待续……

哈希-hash的更多相关文章

  1. redis 哈希(hash)函数

    哈希(hash)函数 hSet 命令/方法/函数 Adds a value to the hash stored at key. If this value is already in the has ...

  2. redist命令操作(二)--哈希Hash,列表List

    1.Redis 哈希(Hash) 参考菜鸟教程:http://www.runoob.com/redis/redis-hashes.html Redis hash 是一个string类型的field和v ...

  3. Redis中的哈希(Hash)

    Redis 哈希(Hash) Redis hash 是一个string类型的field和value的映射表,hash特别适合用于存储对象. Redis 中每个 hash 可以存储 232 - 1 键值 ...

  4. NSDictionary实现原理-ios哈希hash和isEqual

    NSDictionary实现原理-ios哈希hash和isEqual   OC中自定义类的NSCopying实现的注意事项(isEqual & hash实现) http://blog.csdn ...

  5. 大话Java中的哈希(hash)结构(一)

    o( ̄▽ ̄)d 小伙伴们在上网或者搞程序设计的时候,总是会听到关于“哈希(hash)”的一些东西.比如哈希算法.哈希表等等的名词,那么什么是hash呢? 一.相关概念 1.hash算法:一类特殊的算法 ...

  6. Python操作redis系列以 哈希(Hash)命令详解(四)

    # -*- coding: utf-8 -*- import redis #这个redis不能用,请根据自己的需要修改 r =redis.Redis(host=") 1. Hset 命令用于 ...

  7. Redis 命令,键(key),字符串(String),哈希(Hash),列表(List),集合(Set)(二)

      Redis 命令 Redis 命令用于在 redis 服务上执行操作. 要在 redis 服务上执行命令需要一个 redis 客户端.Redis 客户端在我们之前下载的的 redis 的安装包中. ...

  8. 哈希--Hash,“散列”/“哈希”

    哈希 Hash,翻译“散列”,音译为“哈希”,把任意长度的输入,通过散列算法,变换成固定长度的输出,该输出就是散列值.这种转换是一种压缩映射,也就是散列值的空间通常远小于输入的空间,不同的输入可能会散 ...

  9. 区块链 - 哈希(Hash)

    章节 区块链 – 介绍 区块链 – 发展历史 区块链 – 比特币 区块链 – 应用发展阶段 区块链 – 非对称加密 区块链 – 哈希(Hash) 区块链 – 挖矿 区块链 – 链接区块 区块链 – 工 ...

  10. redis(八):Redis 哈希(Hash)

    Redis 哈希(Hash) Redis hash 是一个 string 类型的 field 和 value 的映射表,hash 特别适合用于存储对象. Redis 中每个 hash 可以存储 232 ...

随机推荐

  1. Asp.Net Core 7 preview 4 重磅新特性--限流中间件

    前言 限流是应对流量暴增或某些用户恶意攻击等场景的重要手段之一,然而微软官方从未支持这一重要特性,AspNetCoreRateLimit这一第三方库限流库一般作为首选使用,然而其配置参数过于繁多,对使 ...

  2. CSS 不规则的轮廓-outline

    大家好,我是半夏,一个刚刚开始写文的沙雕程序员.如果喜欢我的文章,可以关注 点赞 加我微信:frontendpicker,一起学习交流前端,成为更优秀的工程师-关注公众号:搞前端的半夏,了解更多前端知 ...

  3. MySQL 的 EXPLAIN 语句及用法

    在MySQL中 DESCRIBE 和 EXPLAIN 语句是相同的意思.DESCRIBE 语句多用于获取表结构,而 EXPLAIN 语句用于获取查询执行计划(用于解释MySQL如何执行查询语句). 通 ...

  4. 好客租房19-react组件基础目标

    1能够使用函数创建组件 2能够使用class创建组件 3能够给react元素绑定事件 4能够使用state和setstate 5能够处理事件中的this指向问题 6能够使用受控组件处理表单

  5. redis的Linux系统安装与配置、redis的api使用、高级用法之慢查询、pipline事物

    今日内容概要 redis 的linux安装和配置 redis 的api使用 高级用法之慢查询 pipline事务 内容详细 1.redis 的linux安装和配置 # redis 版本选择问题 -最新 ...

  6. Nexus5x 刷机

    1.刷机方式 线刷 线刷的本质的是对分区的全部内容的替换,线刷的包通常比较大. 卡刷 顾名思义,将升级包放在存储卡上,然后进入Recovery引导模式对系统进行刷机.卡刷本质是对文件的替换过程.它不会 ...

  7. 【Unity Shader】syntax error: unexpected token 'struct' at line x 错误解决办法

    以下代码处出现了syntax error: unexpected token 'struct' at line 33的错误 struct a2v { float4 vertex_position : ...

  8. UniqueMergeTree:支持实时更新删除的 ClickHouse 表引擎

    UniqueMergeTree 开发的业务背景 首先,我们看一下哪些场景需要用到实时更新. 我们总结了三类场景: 第一类是业务需要对它的交易类数据进行实时分析,需要把数据流同步到 ClickHouse ...

  9. Spring Ioc源码分析系列--Bean实例化过程(二)

    Spring Ioc源码分析系列--Bean实例化过程(二) 前言 上篇文章Spring Ioc源码分析系列--Bean实例化过程(一)简单分析了getBean()方法,还记得分析了什么吗?不记得了才 ...

  10. 【转】理解 CI 和 CD 之间的区别

    有很多关于持续集成(CI)和持续交付(CD)的资料.很多文章用技术术语来进行解释,以及它们怎么帮助你的组织.可惜的是,在一些情况下,这些方法通常与特定工具.甚至供应商相关联.在公司食堂里非常常见的谈话 ...