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…

直接进去主题好了. 什么是哈希表? 哈希表(Hash table,也叫散列表),是根据key而直接进行访问的数据结构.也就是说,它通过把key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. 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即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. 当使用哈希表进行查询的时候,就是再次使用哈希函数将ke…

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.----------------------------------…

[数据结构]Hash表 Hash表也叫散列表,是一种线性数据结构.在一般情况下,可以用o(1)的时间复杂度进行数据的增删改查.在Java开发语言中,HashMap的底层就是一个散列表. 1. 什么是Hash表 Hash表是一种线性数据结构,这种数据结构的底层一般是通过数组来实现的.在进行数据增删改查的时候,Hash表首先通过Hash函数对某个键值进行Hash操作,这个Hash操作会将这个键映射到数组的某个下标,获得下标以后就可以直接对数组中的数据进行操作了.理论上讲,Hash表数据操作的时间复杂…

$hs=@() #定义数组 $hs=@{} #定义Hash表,使用哈希表的键可以直接访问对应的值,如 $hs["王五"] 或者 $hs.王五 的值为 75 $hs=@''@ #定义文本字符串 $hs = @' 张三 男 12岁 '@ ################################ Hash表的新建.修改.删除: #新建Hash表 $rs=@{ Name="Lily";score=90 ; Age=20 } $rs $rs = @{} $rs.nam…

出处:http://blog.csdn.net/v_JULY_v 第一部分:Top K 算法详解问题描述百度面试题:    搜索引擎会通过日志文件把用户每次检索使用的所有检索串都记录下来,每个查询串的长度为1-255字节.    假设目前有一千万个记录(这些查询串的重复度比较高,虽然总数是1千万,但如果除去重复后,不超过3百万个.一个查询串的重复度越高,说明查询它的用户越多,也就是越热门.),请你统计最热门的10个查询串,要求使用的内存不能超过1G. 必备知识:    什么是哈希表?    哈希…

作者:July.wuliming.pkuoliver 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. 第一部分:Top K 算法详解 问题描述(百度面试题): 搜索引擎会通过日志文件把用户每次检索使用的所有检索串都记录下来,每个查询串的长度为1-255字节.假设目前有一千万个记录(这些查询串的重复度比较高,虽然总数是1千万,但如果除去重复后,不超过3百万个.一个查询串的重复度越高,说明查询…

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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.------------------------------------ 第一部分:Top K 算法详解问题描述百度面试题:    搜索引擎会通过日志文件把用户每次检索使用的所有检索串都记录下来,每个查询串的长度为…

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…