HASH表原理 大家都知道,在所有的线性数据结构中,数组的定位速度最快,因为它可通过数组下标直接定位到相应的数组空间,就不需要一个个查找.而哈希表就是利用数组这个能够快速定位数据的结构解决以上的问题的. 具体如何做呢?大家是否有注意到前面说的话:“数组可以通过下标直接定位到相应的空间”,对就是这句,哈希表的做法其实很简单,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…

哈希函数简介 哈希函数(hash function),又叫散列函数,哈希算法.散列函数把数据"压缩"成摘要,有的也叫"指纹",它使数据量变小且数据格式大小也固定. 哈希函数将数据打乱混合,重新创建一个散列值. 我们经常用到的对用户登录密码加密,比如 md5 算法,其实就是一个散列函数. value = hash_function(input_data),value 这个计算出来的值是大小固定的. md5("hashmd5") = 46BD4AA9…

什么是栈(Stack)? 栈(stack)是一种采用后进先出(LIFO,last in first out)策略的抽象数据结构.比如物流装车,后装的货物先卸,先转的货物后卸.栈在数据结构中的地位很重要,在算法中的应用也很多,比如用于非递归的遍历二叉树,计算逆波兰表达式,等等. 栈一般用一个存储结构(常用数组,偶见链表),存储元素.并用一个指针记录栈顶位置.栈底位置则是指栈中元素数量为0时的栈顶位置,也即栈开始的位置.栈的主要操作: push(),将新的元素压入栈顶,同时栈顶上升. pop(),将…

catalogue . PHP Hash表 . PHP数组定义 . PHP变量实现 . PHP常量实现 1. PHP Hash表 0x1: 基本概念 哈希表在实践中使用的非常广泛,例如编译器通常会维护的一个符号表来保存标记,很多高级语言中也显式的支持哈希表. 哈希表通常提供查找(Search),插入(Insert),删除(Delete)等操作,这些操作在最坏的情况下和链表的性能一样为O(n). 不过通常并不会这么坏,合理设计的哈希算法能有效的避免这类情况,通常哈希表的这些操作时间复杂度为O(1)…

在研究MonetDB时深入的学习了hash算法,看了作者的文章很有感触,所以转发,希望能够使更多人受益! 十一.从头到尾彻底解析Hash 表算法 作者:July.wuliming.pkuoliver  出处:http://blog.csdn.net/v_JULY_v.  说明:本文分为三部分内容,    第一部分为一道百度面试题Top K算法的详解:第二部分为关于Hash表算法的详细阐述:第三部分为打造一个最快的Hash表算法.----------------------------------…

分布式一致性hash算法简介 当你看到"分布式一致性hash算法"这个词时,第一时间可能会问,什么是分布式,什么是一致性,hash又是什么.在分析分布式一致性hash算法原理之前,我们先来了解一下这几个概念. 分布式 分布式(distributed)是指在多台不同的服务器中部署不同的服务模块,通过远程调用协同工作,对外提供服务. 现有系统system,有modelA.modelB.modelC等服务模块.现在要以集中式(集群,cluster)和分布式的方式进行部署,下面我们来看看它们部…

项目地址:  https://github.com/kelin-xycs/HashTableLib 为什么会想要自己写一个 Hash 表, 以前也想过 Hash 表 的 原理, 觉得很神奇, 不过最近的 直接原因 是 最近在搞  ILBC, 这可以认为是一个 编译器 项目, 有关 ILBC,  见 <ILBC 规范>  https://www.cnblogs.com/KSongKing/p/10354824.html , 编译器 里 会 需要 快速 的 查找 成员(变量 .字段 .类 . 方法…

数据库课索引部分的学习笔记. 教材: Database System: The Complete Book, Chapter 15 Database System Implementation, Chapter 3 为了便于解释原理,定义student类型: typedef struct student { unsigned int id; string name; double height; } student; 1. 传统索引 传统索引结构中存放“键值-位置”对.假设有一堆student类…

Hash表算法处理海量数据处理面试题 主要针对遇到的海量数据处理问题进行分析,参考互联网上的面试题及相关处理方法,归纳为三种问题 (1)数据量大,内存小情况处理方式(分而治之+Hash映射) (2)判断元素是否在集合中(布隆过滤器+BitMap) (3)各种TOPN(存储和各种排序) 经典问题分析 上千万or亿数据(有重复),统计其中出现次数最多的前N个数据,分两种情况:可一次读入内存,不可一次读入. 可用思路:trie树+堆,数据库索引,划分子集分别统计,hash,分布式计算,近似统计,外排序…

0,1背包问题:我写笔记风格就是想到哪里写哪里,有很多是旧的也没删除,代码内部可能有很多重复的东西,但是保证能运行出最后效果 '''学点高大上的遗传算法''' '''首先是Np问题的定义: npc:多项式复杂程度的非确定性问题, 首先是基本的0-1背包问题. ''' '''给定N个物品和一个背包,物品i的质量是Wi,其价值位Vi,背包的容量为C,问应该 如何选择装入背包的物品,使得转入背包的物品的总价值为最大? 在选择物品的时候,对每种物品i只有两种选择,即装入背包或不装入背包.不能将 物品i装…