文字描述 哈希表定义 在前面讨论的各种查找算法中,都是建立在“比较”的基础上.记录的关键字和记录在结构中的相对位置不存在确定的关系,查找的效率依赖于查找过程中所进行的比较次数.而理想的情况是希望不经过任何比较,一次存取便能得到所查记录,那就必须在记录的存储位置和关键字之间建立一个确定的对应关系f.查找时,只要根据这个对应关系f找到给定值K的像f(K).若结构中存在关键字和K相等的记录,则必定在f(K)的存储位置上,由此,不需要进行比较就可以直接取得所查记录.在此,这个对应关系f被称为哈希函数.按…

redis哈希缓存数据表 REDIS HASH可以用来缓存数据表的数据,以后可以从REDIS内存数据库中读取数据. 从内存中取数,无疑是很快的. var FRedis: IRedisClient; FRedis := NewRedisClient; // 创建对象 FRedis.HSET('table1', 'field1', '1'); // 写缓存  FRedis.HSET('table1', 'field2', '2'); var s: string; FRedis.HGET('table…

Java集合(九)哈希冲突及解决哈希冲突的4种方式 一.哈希冲突 (一).产生的原因 哈希是通过对数据进行再压缩,提高效率的一种解决方法.但由于通过哈希函数产生的哈希值是有限的,而数据可能比较多,导致经过哈希函数处理后仍然有不同的数据对应相同的哈希值.这时候就产生了哈希冲突. (二).因素 装填因子(装填因子=数据总数 / 哈希表长): 哈希函数: 处理冲突的方法. (三).解决哈希冲突的4中方式 开放地址法:再哈希法:链地址法(拉链法):公共溢出区法. 二.开放地址法 开放地址法处理冲突的基本…

今天第一次做Leetcode用到了散列表,之前学的数据结构的内容都忘了,正好趁热打铁补一补. 摘自其他博客的一个整合. 一.哈希表简介 数据结构的物理存储结构只有两种:顺序存储结构和链式存储结构(像栈,队列,树,图等是从逻辑结构去抽象的,映射到内存中,也这两种物理组织形式),在数组中根据下标查找某个元素,一次定位就可以达到,哈希表利用了这种特性,哈希表的主干就是数组. 比如我们要新增或查找某个元素,我们通过把当前元素的关键字 通过某个函数映射到数组中的某个位置,通过数组下标一次定位就可完成操作.…

今天主要讨论:哈希函数.哈希表.布隆过滤器.一致性哈希.并查集的介绍和应用. 题目一 认识哈希函数和哈希表 1.输入无限大 2.输出有限的S集合 3.输入什么就输出什么 4.会发生哈希碰撞 5.会均匀分布,哈希函数的离散性,打乱输入规律 public class Code_01_HashMap { public static void main(String[] args) { HashMap<String, String> map = new HashMap<>(); map.p…

https://blog.csdn.net/duan19920101/article/details/51579136 简单理解就是一个通过映射直接查找的表(散列表),用哈希函数将数据按照其存储特点进行存储.查询效率接近是O(1)的. 存储方式是结合了数组和链表的思想,用链表将存储的数据直接相连,便于查询和修改. 其实就是一个储存优化的方式. 缺点 它是基于数组的,数组创建后难于扩展,某些哈希表被基本填满时,性能下降得非常严重,所以程序员必须要清楚表中将要存储多少数据(或者准备好定期地把数据转移…

普通 Hash 分布算法的 PHP 实现 首先假设有 2 台服务器:127.0.0.1:11211 和 192.168.186.129:11211 当存储的 key 经过对 2 (2 台服务器)取模运算得出该 key 应该保存到的服务器: <?php $server = array( array('host' => '127.0.0.1', 'port' => 11211), array('host' => '192.168.186.129', 'port' => 11211…

两类查找问题: 1)查找有无: - 某个元素是否存在,通常使用set(集合) 2)查找对应关系(键值对应) - 某个元素出现了几次,map(字典) set和map都不允许里面的键值重复. 常见操作: - insert - find - erase - change(map) 思路:把nums1放到一个set类型的record中,然后遍历nums2,若在record中找到了对应的元素就储存在另一个set类型的resultSet中. //时间复杂度: O(nlogn)//空间复杂度:O(n) 因为使…

最近在准备抽取数据的工作.有一个id集合200多M,要从另一个500GB的数据集合中抽取出所有id集合中包含的数据集.id数据集合中每一个行就是一个id的字符串(Reduce side join要在每行的行尾加“,”号,而Map side join不必,如果加了也可以处理掉),类似,500GB的数据集合中每一行是某一id对应的全记录,用“,”号分隔. 为什么不在hive或者pig下面搞这个操作呢?主要是因为Hive配置了Kerberos认证之后,还有一个问题没有解决,包含metastore的主机…

题目链接:http://poj.org/problem?id=3087 Shuffle'm Up Time Limit: 1000MS   Memory Limit: 65536K Total Submissions: 12305   Accepted: 5708 Description A common pastime for poker players at a poker table is to shuffle stacks of chips. Shuffling chips is per…