1.序 该篇分别讲了散列表的引出.散列函数的设计.处理冲突的方法.并给出一段简单的示例代码. 2.散列表的引出 给定一个关键字集合U={0,1......m-1},总共有不大于m个元素.如果m不是很大,我们可以定义一个数组T[0...(m-1)],把U映射到数组T上,每个位置对应U中的一个关键字,若U中没有关键字为k的元素,则T[k]=NULL.我们称T为直接寻址表,不管是插入.删除.查找,只需o(1)的时间.但是注意前提,当"m不是很大的时候".显然这个前提限制性很大,m很大时,必然…

哈希表       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.       给定表M,存在函数f(key),对任意给定的关键字值key,代入函数后若能得到包含该关键字的记录在表中的地址,则称表M为哈希(Hash)表,函数f(key)为哈希(Hash) 函数. 中文名 哈希表 外文名 Hash table 别 …

哈希表(Hash table,也叫散列表),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.具体的介绍网上有很详细的描述,如闲聊哈希表 ,这里就不再累述了: 哈希表在像Java.C#等语言中是与生俱来的.可是在C的世界中,似乎只有自己动手,丰衣足食:在网上google了一把,大致有几个版本,我会一一来分析对比: 首先先来交代一下哈希表实现中需要注意的一些概念: (主要参考:这里) 1.哈希函数 也叫散列函数,…

哈希表的定义: 哈希存储的基本思想是以关键字Key为自变量,通过一定的函数关系(散列函数或哈希函数),计算出对应的函数值(哈希地址),以这个值作为数据元素的地址,并将数据元素存入到相应地址的存储单元中. 查找时再根据要查找的关键字采用同样的函数计算出哈希地址,然后直接到相应的存储单元中去取要找的数据元素即可. 哈希表的应用: 哈希表(hash table)是实现字典操作的一种有效的数据结构. 尽管最坏的情况下,散列表中查找一个元素的时间与链表中查找的时间相同,达到了O(n). 然而实际应用中,散…

散列表查找定义 散列技术是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f,是的每个关键字key对应一个存储位置f(key).查找时,根据这个确定的对应关系找到给定值的key的对应f(key). 我们把这种对应关系f称为散列函数,又称哈希(Hash)函数,按这个思想,采用散列技术将记录存储在一块连续的存储空间中,这块连续存储空间成为散列表或哈希表.关键字对应的记录存储位置我们成为散列地址. 查找时的步骤: 在存储时,通过散列函数计算记录的散列地址,并按散列地址存储该记录. 当查找记录时,…

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…

一.散列表查找的基础知识 1.散列表查找的定义 散列技术是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f,使得每个关键字key对应一个存储位置f(key).查找时,根据这个确定的对应关系找到给定值key的映射f(key),若查找集合中存在这个记录,则必定存在在f(key)的位置上. 把对应关系f称为散列函数,又称为哈希(Hash)函数,采用散列技术将记录存储在一块连续的存储空间中,这块连续存储空间称为散列表或哈希表(Hash Table).关键字对应的记录存储位置称为散列地址. 2.散…

上篇文章的查找是不是有意犹未尽的感觉呢?因为我们是真真正正地接触到了时间复杂度的优化.从线性查找的 O(n) 直接优化到了折半查找的 O(logN) ,绝对是一个质的飞跃.但是,我们的折半查找最核心的一个要求是什么呢?那就是必须是原始数据是要有序的.这可是个麻烦事啊,毕竟如果数据量很庞大的话,排序又会变得很麻烦.不过别着急,今天我们要学习的散列表查找又是另一种形式的查找,它能做到什么程度呢? O(1) ,是的,你没看错,散列表查找在最佳情况下是可以达到这种常数级别的查找效率的,是不是很神奇. 哈…

算法思想: 哈希表 什么是哈希表 在前面讨论的各种结构(线性表.树等)中,记录在结构中的相对位置是随机的,和记录的关键字之间不存在确定的关系,因此,在结构中查找记录时需进行一系列和关键字的比较.这一类查找方法建立在“比较”的基础上. 在顺序查找时,比较的结果为“="与“!=”两种可能; 在折半查找.二叉排序树查找和B树查找时,比较的结果为“<"."="和“>"3种可能.查找的效率依赖于查找过程中所进行的比较次数. 理想的情况是希望不经过任何比较…

一.写在前面 哈希表(Hash Table),又称散列表,是一种可以快速处理插入和查询操作的数据结构.哈希表体现着函数映射的思想,它将数据与其存储位置通过某种函数联系起来,其在查询时的高效性也体现在这里.换言之,我们建立一个函数关系(称之为散列函数):data->address,将数据和其存储位置关联:查询时,我们只需要根据我们建立的函数关系就能通过data查询到address. 可见,散列函数的建立直接影响着哈希表的效率.当我们的散列函数建立得足够优时,哈希表在插入和查询上的时间复杂度都能被降…

近期刷Leetcode发现凡是找字符串中反复字符或者数组中找反复数据的时候就不知道从何下手了. 所以决定学习一下哈希表解题.哈希表的原理主要是解决分类问题,hash表是介于链表和二叉树之间的一种中间结构. 链表使用十分方便,可是数据查找十分麻烦:二叉树中的数据严格有序,可是这是以多一个指针作为代价的结果.hash表既满足了数据的查找方便,同一时候不占用太多的内容空间.使用也十分方便. 定义hash数据结构,我採用的解决冲突的方法是分离链接法. //单链表结构 typedef struct lis…

本博客内容耗时4天整理,如果需要转载,请注明出处,谢谢. 1.树 1.1树的定义 在计算机科学中,树(英语:tree)是一种抽象数据类型(ADT)或是实作这种抽象数据类型的数据结构,用来模拟具有树状结构性质的数据集合.它是由n(n>0)个有限节点组成一个具有层次关系的集合.把它叫做"树"是因为它看起来像一棵倒挂的树,也就是说它是根朝上,而叶朝下的.它具有以下的特点: 每个节点都只有有限个子节点或无子节点: 没有父节点的节点称为根节点: 每一个非根节点有且只有一个父节点: 除了根节…

初次接触哈希表,我谈谈自己对哈希表的一些理解,可能有误,还望指正. 对于哈希表,存放的数据是键值对<key,value>.是按照键值来索引的,键key可以是字符串.单个字符.整形数等,值value就是存放结点数据. 通俗的说,对于哈希表,使用数组来存放基本的结点,每个结点在挂上一串链表构成的结构,如下图所示: 数组存放的可以是不存储任何数据的头结点,我们的数据是存放在以为头结点开始的链表上的.图中的结点的中存放着键值对和指向下一个结点的指针. 索引原理:Java中是根据键进行二次哈希得到哈希值…

class HashTable: def __init__(self, size): self.elem = [None for i in range(size)] self.count = size # def hash(self, key): return key % self.count # def insert_hash(self, key): address = self.hash(key) # while self.elem[address]: # address = (addres…

#include<cstdio> #include<vector> using namespace std; typedef vector<int>::iterator VER; #define MOD 100007 vector<int>v[MOD]; int n,m,t; int main() { scanf("%d%d",&n,&m); for(int i=1;i<=n;++i) { scanf("%…

//Hash.h #ifndef HASH_H #define HASH_H #define HASH_ARR_SIZE 100 #define FILL -1 #include <stdlib.h> #include <stdio.h> #include <string.h> struct _Node { int iFill; int iValue; struct _Node* pNext; }; typedef _Node Node; typedef struct…

package tt; import java.util.HashMap; import java.util.Map; public class a0 { public static void main(String[] args){ /** * 如果两个对象相同,那么这两个对象的hashCode一定要相同 String a1 ="abc" String a2 ="abc" 这a1和a2就是相同的对象 * * 两个对象的hashCode相同,并不一定表示两个对象就相…

哈希表:散列查找 一.线性查找 我们要通过一个键key来查找相应的值value.有一种最简单的方式,就是将键值对存放在链表里,然后遍历链表来查找是否存在key,存在则更新键对应的值,不存在则将键值对链接到链表上. 这种链表查找,最坏的时间复杂度为:O(n),因为可能遍历到链表最后也没找到. 二.散列查找 有一种算法叫散列查找,也称哈希查找,是一种空间换时间的查找算法,依赖的数据结构称为哈希表或散列表:HashTable. Hash: 翻译为散列,哈希,主要指压缩映射,它将一个比较大的域空间映射到…

简单概念 在c#中,List是顺序线性表(非链表),用一组地址连续的存储单元依次存储数据元素的线性结构. 哈希表也叫散列表,是一种通过把关键码值映射到表中一个位置来访问记录的数据结构.c#中的哈希表有Hashtable,Dictionary,Hashtable继承自Map,实现一个key-value映射的关系.Dictionary则是一种泛型哈希表,不同于Hashtable的key无序,Dictionary是按照顺序存储的.哈希表的特点是:1.查找速度快,2.不能有重复的key. 创建过程 在c…

一.顺序查找 条件:无序或有序队列. 原理:按顺序比较每个元素,直到找到关键字为止. 时间复杂度:O(n) 二.二分查找(折半查找) 条件:有序数组 原理:查找过程从数组的中间元素开始,如果中间元素正好是要查找的元素,则搜素过程结束: 如果某一特定元素大于或者小于中间元素,则在数组大于或小于中间元素的那一半中查找,而且跟开始一样从中间元素开始比较. 如果在某一步骤数组为空,则代表找不到. 这种搜索算法每一次比较都使搜索范围缩小一半. 时间复杂度:O(logn) 三.哈希表(散列表) 条件:先创建…

hash code.equals和“==”三者的关系 1) 对象相等则hashCode一定相等: 2) hashCode相等对象未必相等. == 是比较地址是否相等,JAVA中声明变量都是引用嘛,不同的引用,可能指向同一个地址. equals 是比较值是否相等. 1.如果是基本变量,没有hashcode和equals方法,基本变量的比较方式就只有==,: 2.如果是变量,由于在java中所有变量定义都是一个指向实际存储的一个句柄(你可以理解为c++中的指针),在这里==是比较句柄的地址(你可以理…

http://www.cnblogs.com/hzmark/archive/2012/12/24/HashMap.html http://www.cnblogs.com/xqzt/archive/2012/12/28/5637128.html 数据结构---->哈希表 一.哈希表 哈希表又称散列表.哈希表存储的基本思想是:以数据表中的每个记录的关键字k为自变量,通过一种函数H(k)计算出函数值.把这个值解释为一块连续存储空间(即数组空间)的单元地址(即下标),将该记录存储到这个单元中.在此称该函…

哈希表(散列表) 通过哈希函数使元素的存储位置与它 的关键码之间能够建立一一映射的关系,在查找时可以很快找到该元素. 哈希表hash table(key,value) 的做法其实很简单,就是把Key通过一个固定的算法函数既所谓的哈希函数转换成一个整型数字,然后就将该数字对数组长度进行取余,取余结果就当作数组的下标,将value存储在以该数字为下标的数组空间里. 1.哈希冲突: 就是键(key)经过hash函数得到的结果作为地址去存放当前的键值对,但是却发现该地址已经有人先来了就会产生冲突.这个冲…

date: 2018-11-25 08:31:30 updated: 2018-11-25 08:31:30 栈&队列&并查集&哈希表(julyedu网课整理) 栈和队列 1.定义 存放数据的线性表 操作:入栈/队列.出栈/队列.判断满/空 空间复杂度:O(n) 单次操作时间复杂度:O(1) 区别 先进后出(FILO, First In Last Out) 先进先出(FIFO, First In First Out) 2.实现 数组和链表皆可(线性表) 指针(辅助变量) 栈顶/底指…

精品刷题路线参考: https://github.com/youngyangyang04/leetcode-master https://github.com/chefyuan/algorithm-base 哈希表基础 哈希表也叫散列表,哈希表是一种映射型的数据结构. 哈希表是根据关键码的值而直接进行访问的数据结构. 就好像老三和老三的工位:有人来找老三,前台小姐姐一指,那个像狗窝一样的就是老三的工位. 总体来说,散列表由两个要素构成:桶数组与散列函数. 桶及桶数组 散列表使用的桶数组(Buck…

哈希表(散列表):通过哈希函数将键值映射为一个字典; 哈希函数:依赖键值的数据类型来构建一个哈希函数: 一个基本的哈希表:(按字符串计算键值) function HashTable() { this.table = new Array(137); this.simpleHash = simpleHash; this.showDistro = showDistro; this.put = put; this.init = init; } function simpleHash(data) { va…

更多的理论细节可以用<数据结构>严蔚敏 看几遍,数据结构很重要是实现算法的很大一部分 下面主要谈谈python怎么实现 10.1 栈和队列 栈:后进先出LIFO 队列:先进先出FIFO python 中使用list实现在这些功能 栈:压栈 append() 退栈   pop() 队列:   入队 append() 出队 pop(0) 栈: >>> stack = list() >>> stack.append(3) >>> stack.ap…

目录 二十三.元组内置方法 二十四.字典数据类型 二十五 集合内置方法 二十五.数据类型总结 二十六.深浅拷贝 补充:散列表(哈希表) 二十三.元组内置方法 什么是元组:只可取,不可更改的列表 作用:元组一创建就被写死了 定义方式:()内用逗号隔开多个元素(可以为任意数据类型) tup = tuple((1, 2, 3)) # 如果元组只有一个元素,必须要加逗号 tup = (1,) 使用方法 索引取值 print(tuo[0] 索引切片 print(tup[0:3]) for循环 for i…

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)便可直接取得所查记录.这个函数 f() 就叫做散列函数,按这个思想建立的表称为散列表. 散列技术即是一种存储方法,又是一种查找方法: 存储过程:根据关键字key,算出f(key),将记录存放在f(key)的位置上: 查找过程:根据关键字key,算出f(key),该位置上的值即为要找的记录. 散列函数的构造方法…

查找的效率与比较次数密切相关.基于比较的程序,运算效率是比较低的.比如平时可以通过indexOf查找一个数据.但这是一个基于比较的一个实现.如果是淘宝那样有上亿个商品,那么用indeOf 来查数据就会性能非常差. 对一个在哈希表中的数据的访问过程是迅速有效的,通过散列函数,哈希表中的元素的key经常是唯一的,数据元素将被更快地定位. 最近学习了散列表(哈希表),参考这篇文章https://blog.csdn.net/zouchunlaigo1988/article/details/7163920…