dict={'cat'=>'abc','dog'=>'def'}puts dict.size dict.keys返回所有的key, values返回所有的value. 删除: dict.delete('cat') 有条件地删除 x={'a'=>100,'b'=>20}x.delete_if{|key,value| value<25}puts x.inspect {"a"=>100}…

2018-11-01 散列表---哈希表基于快速存取,时间换空间一种基于线性数组的线性表,不过元素之间并非紧密排列 散列函数--通过函数,有key关键码计算地址(相当于数组下标),函数尽可能使元素均匀分布 负载因子a:实际元素只有 n 个时,我们为其申请了 m 个元素空间(m>n),即桶的个数: 负载因子 = n/m a > 1 碰撞频率大 a < 1 碰撞频率小同义词(synonym):如果两个元组通过hash函数计算得到的地址相同<冲突>,那么这两个元素就叫做synony…

TypeScript方式实现源码 // 特性: // 散列算法的作用是尽可能快地在数据结构中找到一个值. 在之前的章节中, 你已经知道如果 // 要在数据结构中获得一个值(使用get方法) ,需要遍历整个数据结构来找到它.如果使用散列 // 函数,就知道值的具体位置,因此能够快速检索到该值.散列函数的作用是给定一个键值,然后 // 返回值在表中的地址 //  put(key,value):向散列表增加一个新的项(也能更新散列表) //  remove(key):根据键值从散列表中移除值 //…

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…

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…

最近都在研究数据结构,关于hashtable,或者叫做散列表,过去一直不了解是什么东西,现在终于明白了. 所谓hashtable,就是某组key,通过某个关系(函数),得到一个与之对应的映射值(在计算机中一般是地址),而且这组映射值最好是连续的,并且是有限的,将key和value写成表的形式,就是hashtable.特别,在此需要注意的是,每个key只能对应一个value,但是可以有多个key,对应同一个值,当多个key对应同一个值的时候,这个时候叫做冲突(collision),这两个key叫做…

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通过计算哈希码值来定位元素的位置从而直接访问元素的,因此,哈希表查找的时间复杂度为O(1). 散列函数 hash(key) 通过一个散列的函数,将关键字进行计算,将计算的结果存到表里.如果关键字是一个整数,那么只要mod表长.如果关键字是一个字符串.通常的做法是将字符串转成ascii.然后再通过ha…

散列表 i. 散列函数 i. 冲突解决 ii. 分离链表法 ii. 开放地址法 iii. 线性探测法 iii. 平方探测法 iii. 双散列 ii. 再散列 ii. 可扩散列 i. 装填因子:元素个数 / 散列表大小 C++实现 1. 冲突解决:分离链表法    散列函数:key % tableSize /* 散列函数: key % tableSize 冲突解决: 分离链表法 */ #include <iostream> #include <vector> #include <…

散列表碰撞处理.开链法.HashTable散列 /** * 散列表碰撞处理.开链法.HashTable散列. * 将数组里的元素位置,也设置为数组,当两个数据的散列在同一个位置时, * 就可以放在这个位置的二维数组里,解决了散列函数的碰撞处理问题 */ function HashTable() { this.table = new Array(137); this.betterHash = betterHash;//散列函数 this.showDistro = showDistro;//显示散列…

转载自:白话算法(6) 散列表(Hash Table)从理论到实用(上) 处理实际问题的一般数学方法是,首先提炼出问题的本质元素,然后把它看作一个比现实无限宽广的可能性系统,这个系统中的实质关系可以通过一般化的推理来论证理解,并可归纳成一般公式,而这个一般公式适用于任何特殊情况. ——R.A. Fisher 在一个解决方案的复杂性之中,理论或者概念的部分通常只占有限的一小部分.理论无法做实际的工作——否则它也不成其为理论了.从理论到实用,需要经过一系列的发明.从实用到更加实用.更加通用,往往需要…

转载自:白话算法(6) 散列表(Hash Table)从理论到实用(中) 不用链接法,还有别的方法能处理碰撞吗?扪心自问,我不敢问这个问题.链接法如此的自然.直接,以至于我不敢相信还有别的(甚至是更好的)方法.推动科技进步的人,永远是那些敢于问出比外行更天真.更外行的问题,并且善于运用丰富的想象力找到新的可能性,而且有能力运用科学的方法实践的人. 如果可以不用链表,把节省下来的链表的指针所占用的空间用作空槽,就可以减少碰撞的机会,提高查找速度. 使用开放寻址法处理碰撞 不用额外的链表,以及任何其…

转载自: 白话算法(6) 散列表(Hash Table) 从理论到实用(下) [澈丹,我想要个钻戒.][小北,等等吧,等我再修行两年,你把我烧了,舍利子比钻戒值钱.] ——自扯自蛋 无论开发一个程序还是谈一场恋爱,都差不多要经历这么4个阶段: 1)从零开始.没有束缚的轻松感.似乎拥有无限的可能性,也有相当多的不确定,兴奋.紧张和恐惧. 2)从无到有.无从下手的感觉.一步一坎,进展缓慢.走弯路,犯错,投入很多产出很少.目标和现实之间产生强大的张力.疑惑.挫败.焦急和不甘心. 3)渐入佳境.快速成长…

集合.字典和散列表都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,并把它当作主要元素.在字典和散列表中,我们用 [键,值] 的形式来存储数据. 集合(Set 类):[值,值]对,是一组由无序且唯一(即不能重复)的项组成的. 字典(Map 类):[键,值]对,也称作映射,其中键名是用来查询特定元素的. 散列(HashTable类/HashMap 类):[键,值]对,是Dictionary类的一种散列表实现方式.散列函数的作用是给定一个键值,然后返回值在表中的地址.散列算法的作用是尽可能…

散列表的实现常常叫做散列(hashing).散列仅支持INSERT,SEARCH和DELETE操作,都是在常数平均时间执行的.需要元素间任何排序信息的操作将不会得到有效的支持. 散列表是普通数组概念的推广.如果空间允许,可以提供一个数组,为每个可能的关键字保留一个位置,就可以运用直接寻址技术. 当实际存储的关键字比可能的关键字总数较小时,采用散列表就比较直接寻址更为有效.在散列表中,不是直接把关键字用作数组下标,而是根据关键字计算出下标,这种 关键字与下标之间的映射就叫做散列函数. 1.散列函数…

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,但是这会有一个问题,若干数据的散列值可能会相同,这样存储就会发生碰撞. 方案: 开链法, 对Hash表中每个Hash值建立一个冲突表,即将冲突的几个记录以表的形式存储在其中 开放寻址散列,当发生碰撞时,线性探测法检查散列表中的下一个位置是否为空.如果为空,就将数据存入该位置:如果不为空,则继续检查下一个位…

 题目 散列表 解决代码及点评 #include <iostream> #include <time.h> using namespace std; template <class T> class HashTable { private: T *pArr; int nSize; T EMPTY; //为空 T TOMB; //墓碑 int nCount; int hFun(T key) //散列函数 { return key % nSize; } int hDo…

Java 集合 散列表hash table @author ixenos 摘要:hash table用链表数组实现.解决散列表的冲突:开放地址法 和 链地址法(冲突链表方式) hash table 是一种数据结构 hash table 为每个对象计算一个整数,该整数被称为散列码 hash code hash code 是由对象的实例域产生的一个整数,具有不同的数据域的对象将产生不同的hash code 如果自定义类,就要负责实现这个类的hashCode方法,注意要与equals方法兼容,即如果a…

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,那就是散列表(hash table,又叫哈希表).散列表可以支持O(1)的插入,理想情况下可以支持O(1)的查找与删除. 散列表的基本思想很简单: 1.设计一个散列函数,其输入为数据的关键字,输出为散列值n(正整数),不同数据关键字必得出不同散列值n(即要求散列函数符合单射条件) 2.创建一个数组HashT…

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…

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…

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,…

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,…

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]的形式来存储数据.但是两个数据结构的实现方式略有不同. 第七章 字典和散列表 字典 集合表示一组互不相同的元素(不重复的元素).在字典里,存储的是 [键,值] 对,其中键名是用来查询特定元素的.字典和结合很相似,集合以 [值,值] 的形式存储元素,字典则是以 [键,值]的形式来存储元素.字典也成为映射. 创…

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…

 开放定址散列法和再散列 目录 开放定址法 再散列 代码实现 1 开放定址散列法 前面利用分离链接法解决了散列表插入冲突的问题,而除了分离链接法外,还可以使用开放定址法来解决散列表的冲突问题. 开放定址法在遇见冲突情形时,将会尝试选择另外的单元,直到找到空的单元为止,一般来说,单元h0(X), h1(X), h2(x)为相继尝试的单元,则hi(X)=(Hash(X)+F(i)) mod TableSize,其中F(i)即为冲突解决的探测方法, 开放定址法中的探测方法的三种基本方式为, 线性探测法…

分离链接法 / Separate Chain Hashing 前面完成了一个基本散列表的实现,但是还存在一个问题,当散列表插入元素冲突时,散列表将返回异常,这一问题的解决方式之一为使用链表进行元素的存储,即分离链接法. Separate Chain Hashing: [0] Header->11->0->110 [1] Header->12->1->111 [2] Header->2->112 [3] Header->14->3->113…

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: [0] -> A [1] -> B [2] -> C [3] -> D [4] -> E 下面以一个简单的散列函数 Hash(Key)=Key mod TableSize为例,完成一个散列表的实现. Note: 为方便起见,这里选用了一个非素数作为TableSize,适宜的Tab…

目录 引言 直接寻址 散列寻址 散列函数 除法散列 乘法散列 全域散列 完全散列 碰撞处理方法 链表法 开放寻址法 线性探查 二次探查 双重散列 随机散列 再散列问题 完整源码(C++) 参考资料 内容 1.引言 如果想在一个n个元素的列表中,查询元素x是否存在于列表中,首先想到的就是从头到尾遍历一遍列表,逐个进行比较,这种方法效率是Θ(n):当然,如果列表是已经排好序的话,可以采用二分查找算法进行查找,这时效率提升到Θ(logn);  本文中,我们介绍散列表(HashTable),能使查找效率…

不用链接法,还有别的方法能处理碰撞吗?扪心自问,我不敢问这个问题.链接法如此的自然.直接,以至于我不敢相信还有别的(甚至是更好的)方法.推动科技进步的人,永远是那些敢于问出比外行更天真.更外行的问题,并且善于运用丰富的想象力找到新的可能性,而且有能力运用科学的方法实践的人. 如果可以不用链表,把节省下来的链表的指针所占用的空间用作空槽,就可以减少碰撞的机会,提高查找速度. 使用开放寻址法处理碰撞 不用额外的链表,以及任何其它额外的数据结构,就只用一个数组,在发生碰撞的时候怎么办呢?答案只能是,再…

处理实际问题的一般数学方法是,首先提炼出问题的本质元素,然后把它看作一个比现实无限宽广的可能性系统,这个系统中的实质关系可以通过一般化的推理来论证理解,并可归纳成一般公式,而这个一般公式适用于任何特殊情况. ——R.A. Fisher 在一个解决方案的复杂性之中,理论或者概念的部分通常只占有限的一小部分.理论无法做实际的工作——否则它也不成其为理论了.从理论到实用,需要经过一系列的发明.从实用到更加实用.更加通用,往往需要增加更多的复杂性.有时,这一过程远远超越科学的范畴,成为艺术家的乐园.有时…