Cuckoo Hashing Description One of the most fundamental data structure problems is the dictionary problem: given a set D of words you want to be able to quickly determine if any given query string q is present in the dictionary D or not. Hashing is a…

Problem B:Cuckoo for HashingAn integer hash table is a data structure that supports insert, delete and lookup of integer values inconstant time. Traditional hash structures consist of an array (the hash table) of some size n, and ahash function f(x)…

问题 B: Cuckoo for Hashing 时间限制: 1 Sec  内存限制: 64 MB提交: 24  解决: 12[提交][状态][讨论版] 题目描述 An integer hash table is a data structure that supports insert, delete and lookup of integer values in constant time. Traditional hash structures consist of an array (t…

基本思想: cuckoo hash是一种解决hash冲突的方法,其目的是使用简单的hash 函数来提高hash table的利用率,同时保证O(1)的查询时间 基本思想是使用2个hash函数来处理碰撞,从而每个key都对应到2个位置. 插入操作如下: 1. 对key值hash,生成两个hash key值,hashk1和 hashk2, 如果对应的两个位置上有一个为空,那么直接把key插入即可. 2. 否则,任选一个位置,把key值插入,把已经在那个位置的key值踢出来. 3. 被踢出来的key值…

A hash function that maps names to integers from 0 to 15. There is a collision between keys "John Smith" and "Sandra Dee"... A minimal perfect hash function for the four names shown https://en.wikipedia.org/wiki/Hash_function [hash the…

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的无序数组来实现:将键作为索引,值即为其对应的值,这样就可以快速访问任意键的值.这是对于简单的键的情况,我们将其扩展到可以处理更加复杂的类型的键. 散列的查找算法有两个步骤: 1.使用散列函数将被查找的键转换为数组的索引.在理想的情况下,不同的键会被转换为不同的索引值,但是在有些情况下我们需要处理多…

布隆过滤器(bloom filter,BF): 二进制向量数据结构,时空效率很好,尤其是空间效率极高.作用:检测某个元素在某个巨量集合中存在. 构造: 查询: 不会发生漏判(false negative),但误判(false positive)存在,因此BF适合允许少量误判的场景. 计数布隆过滤器(counting bloom filter,CBF): BF基础上支持删除元素操作.数组每个位置1bit扩展为n bits. 另外需要考虑计数溢出问题. BF应用: Chrome浏览器判断恶意url:…

这章主要描述索引,即通过什么样的数据结构可以更加快速的查询到数据 介绍Hash Tables,B+tree,SkipList 以及索引的并行访问 Hash Tables hash tables可以实现O(1)的查询,设计主要考虑两点 首先用什么hash function?底下列出常用的hash function 然后怎么解决collisions?即hash schemes 首先是static hash schemes 第一个方法是Linear probe hashing 方法,如果发现冲突,就往…

基本上是hash实用的各种举例 布隆过滤器 Bloom Filter 常用来检测某个原色是否是巨量数据集合中的成员,优势是节省空间,不会有漏判(已经存在的数据肯定能够查找到),缺点是有误判(不存在的数据可能也会被找到). 应用场景有,chrome进行恶意的url判断,爬虫判断爬取过的url,缓存使用BF进行海量数据查找,比特币使用BF对历史交易进行验证. 基本思想是,首先有个位数组,长度为m,将数据a通过n个hash函数进行计算,每个hash得到的结果x 在[1,m]区间,将x作为一个索引,索引…

转载请声明出处哦~,本篇文章发布于luozhiyun的博客:https://www.luozhiyun.com/archives/453 介绍 在我们工作中,如果遇到如网页 URL 去重.垃圾邮件识别.大集合中重复元素的判断一般想到的是将集合中所有元素保存起来,然后通过比较确定.如果通过性能最好的Hash表来进行判断,那么随着集合中元素的增加,我们需要的存储空间也会呈现线性增长,最终达到瓶颈. 所以很多时候会选择使用布隆过滤器来做这件事.布隆过滤器通过一个固定大小的二进制向量或者位图(bitma…