前几节课讲散列表的时候,我们需要用Chaining,链接法需要用到指针pointer,但有一种方法可以不要Chaining和指针,还能在发生冲突时,为产生冲突的关键字寻找下一个"空"的Hash地址.这种方法叫:开放定址法(Open Addressing)如下图所示: 在开放定址法中,用到探测法(Probing),它是让Hash函数指定slot的顺序去进行关键字key的探索,从而进行插入/查找/删除操作.简单来说,上图的例子就能看懂probing的运作机制了.为了方便确认slot是否已有…

[MIT6.006] 系列笔记将记录我观看<MIT6.006 Introduction to Algorithms, Fall 2011>的课程内容和一些自己补充扩展的知识点.该课程主要介绍了一些基础的算法,课程主要内容分为以下八个模块: 模块 例子 Algorithmic Thinking 算法思维 Peak Finding 峰值寻找 Sorting & trees 排序和树 Event Simulation 事务模拟 Hashing 哈希 Genome Comparison 基因组…

 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…

C# Dictionary源码剖析 参考:https://blog.csdn.net/exiaojiu/article/details/51252515 http://www.cnblogs.com/wangjun1234/p/3719635.html 源代码版本为 .NET Framework 4.6.1 Dictionary是Hashtable的一种泛型实现(也是一种哈希表)实现了IDictionary泛型接口和非泛型接口等,将键映射到相应的值.任何非 null 对象都可以用作键.使用与Ha…

java 解决Hash(散列)冲突的四种方法--开放定址法(线性探测,二次探测,伪随机探测).链地址法.再哈希.建立公共溢出区 标签: hashmaphashmap冲突解决冲突的方法冲突 2016-08-21 22:13 6303人阅读 评论(10) 收藏 举报  分类: java 提高篇(24)  面试题收录(10)  版权声明:觉得此文有用的,不嫌麻烦的,就留个言呐,或者点个赞呐(额,就是文章底部的“顶”啦),要是嫌弃麻烦呢,也麻烦点个赞嘛,要是实在不想点赞呢,也不是不可以. 但是,你要是想…

为了消除一次聚集,我们使用一种新的方法:平方探测法.顾名思义就是冲突函数F(i)是二次函数的探测方法.通常会选择f(i)=i2.和上次一样,把{89,18,49,58,69}插入到一个散列表中,这次用平方探测看看效果,再复习一下探测规则:hi(x)= ( Hash(x) + F(I) ) % TableSize(I=0,1,2…) 脑内调试一下:49和89冲突时,下一个空闲位置是0号单元.58和18冲突时,i=1也冲突,再试i=2,h2(58)=(8+4)%10=2是空的可以放.69同理. 对于…

之前我们所采用的那种方法,也被称之为封闭定址法.每个桶单元里存的都是那些与这个桶地址比如K相冲突的词条.也就是说每个词条应该属于哪个桶所对应的列表,都是在事先已经注定的.经过一个确定的哈希函数,这些绿色方块只会掉到K这个桶里,它不可能被散列到其他的桶单元. 与此同时,分离链接散列算法还有一个亟待解决的缺点:需要指针,由于给新单元分配地址需要时间,这就导致了速度减慢,所以不太好.还有,因为链表是次第关联的结构,实现算法的代码自身的复杂程度和出错概率会大大增加.而只要采用这种策略,就很难保证每组冲突…

一.字典 在之前课里,如果我们要实现插入,删除和查找,使用树结构,最好的时间复杂度是AVL下的Ο(log2n),使用线性结构,最好的复杂度为基数排序Ο(n).但如果使用字典数据类型去做,时间复杂度可为Ο(1).下面是对字典和Python中字典的相关内容: 字典本质上就是一个直接可接入的表,每个键内可存放一个数列的items.但因此也有坏处: 键不一定为非负整数: 消耗大量内存空间. 为了解决这两个问题,散列表被提出来了. 二.散列表 首先我们看下散列表是怎么解决字典第一个问题:键不一定为非负整数…

在整理课程笔记前,先普及下课上没细讲的东西,就是下图,如果有个操作g(x),它最糟糕的时间复杂度为Ο(c2 * n),它最好时间复杂度是Ω(c1 * n),那么θ则为Θ(n).简单来说:如果O和Ω可以用同一个多项式表示,这里为c * n,那么这个多项式n就是我们所要求的渐进紧的界θ了: 上节课我们讲了下图的散列表: 有个问题就是怎么去选择散列表的大小m? 有个方法就是先假设从一个小的m=8开始,然后按照需求进行增长/缩短. 这里举个例子:如果n > m (n为key space的大小,m为散列表…

在前6节课讲的排序方法(冒泡排序,归并排序,选择排序,插入排序,快速排序,堆排序,二分搜索树排序和AVL排序)都是属于对比模型(Comparison Model).对比模型的特点如下: 所有输入items是黑箱(ADTs, Abstract Data Types): 允许的操作只有对比(<,≤,>,≥,=): 时间消耗 = #对比. 之前绝大部分的对比模型是以决策树的结构出现的,这是因为任何对比模型都可以被认做所有可能对比.它们的结果和答案下的一棵树(原话:Decision Tree: any…