多线程操作全局变量,必须考虑同步问题,否则可能出现数据不一致, 甚至触发coredump. 前段时间, 遇到一个多线程操作了全局的vector的问题,  程序崩了.场景是这样的:某全局配置参数保存在一个vector中,需要定时更新(更新线程), 另外的工作线程去读取配置. 这种场景是非常普遍的. 在该场景中,程序没有枷锁,概率coredump, 实际情况是,服务跑了一段时间后,必然coredump.   很显然, 更新线程执行clear,然后在push_back操作时, 会导致工作线程的vect

1.哈希表介绍 前面我们已经介绍了许多类型的数据结构.在想要查询容器内特定元素时,有序向量使得我们能使用二分查找法进行精确的查询((O(logN)对数复杂度,很高效). 可人类总是不知满足,依然在寻求一种更高效的特定元素查询的数据结构,哈希表/散列表(hash table)就应运而生啦.哈希表在特定元素的插入,删除和查询时都能够达到O(1)常数的时间复杂度,十分高效. 1.1 哈希算法 哈希算法的定义:把任意长度的输入通过哈希算法转换映射为固定长度的输出,所得到的输出被称为哈希值(hashCod

链式哈希表的接口定义 关于哈希表与链式哈希表的描述可以参阅:http://www.cnblogs.com/idreamo/p/7990860.html 链式哈希表的操作与属性有:初始化.销毁.插入元素.删除元素.查找元素.获取哈希表中无数的个数. chtbl_init int cltbl_init(CHTbl *htbl, int buckts, int (*h)(const void *key), int (*match)(const void *key1,const void *key2),

参考资料 <算法(java)>                           — — Robert Sedgewick, Kevin Wayne <数据结构>                                  — — 严蔚敏   为什么要使用哈希表 查找和插入是查找表的两项基本操作,对于单纯使用链表,数组,或二叉树实现的查找表来说,这两项操作在时间消耗上仍显得比较昂贵. 以查找为例:在数组实现的查找表中,需要用二分等查找方式进行一系列的比较后,才能找到给定的键

散列表又称为哈希表(Hash Table), 是为了方便查找而生的数据结构.关于散列的表的解释,我想引用维基百科上的解释,如下所示: 散列表(Hash table,也叫哈希表),是根据键(Key)而直接访问在内存存储位置的数据结构.也就是说,它通过计算一个关于键值的函数,将所需查询的数据映射到表中一个位置来访问记录,这加快了查找速度.这个映射函数称做散列函数,存放记录的数组称做散列表. 散列表的创建就是将Value通过散列函数和处理散列key值冲突的函数来生成一个key, 这个key就是Valu

目录 概述 哈希函数 冲突解决 初始化 结构体 字面量 运行时 操作 访问 写入 扩容 删除 总结 在上一节中我们介绍了 数组和切片的实现原理,这一节会介绍 Golang 中的另一个集合元素 - 哈希,也就是 Map 的实现原理:哈希表是除了数组之外,最常见的数据结构,几乎所有的语言都会有数组和哈希表这两种集合元素,有的语言将数组实现成列表,有的语言将哈希表称作结构体或者字典,但是它们其实就是两种设计集合元素的思路,数组用于表示一个元素的序列,而哈希表示的是键值对之间映射关系,只是不同语言的叫法

详解哈希表的查找 https://mp.weixin.qq.com/s/j2j9gS62L-mmOH4p89OTKQ 详解哈希表的查找 2018-03-01 算法与数据结构 来自:静默虚空 http://www.cnblogs.com/jingmoxukong/p/4332252.html   哈希表和哈希函数 在记录的存储位置和它的关键字之间是建立一个确定的对应关系(映射函数),使每个关键字和一个存储位置能唯一对应. 这个映射函数称为哈希函数,根据这个原则建立的表称为哈希表(Hash Tabl

stl:即标准模板库,该库包含了诸多在计算机科学领域里所常用的基本数据结构和基本算法 六大组件: 容器.迭代器.算法.仿函数.空间配置器.迭代适配器 迭代器:迭代器(iterator)是一种抽象的设计理念,通过迭代器可以在不了解容器内部原理的情况下遍历容器.除此之外,STL中迭代器一个最重要的作用就是作为容器(vector,list等)与STL算法的粘结剂,只要容器提供迭代器的接口,同一套算法代码可以利用在完全不同的容器中,这是抽象思想的经典应用.迭代器是STL中行为类似指针的设计模式,它可以提

哈希表的定义: 哈希存储的基本思想是以关键字Key为自变量,通过一定的函数关系(散列函数或哈希函数),计算出对应的函数值(哈希地址),以这个值作为数据元素的地址,并将数据元素存入到相应地址的存储单元中. 查找时再根据要查找的关键字采用同样的函数计算出哈希地址,然后直接到相应的存储单元中去取要找的数据元素即可. 哈希表的应用: 哈希表(hash table)是实现字典操作的一种有效的数据结构. 尽管最坏的情况下,散列表中查找一个元素的时间与链表中查找的时间相同,达到了O(n). 然而实际应用中,散

什么是哈希表呢?哈希表在数据结构中也叫散列表.是根据键名经过hash函数计算后,映射到表中的一个位置,来直接访问记录,加快了访问速度.在理想情况下,哈希表的操作时间复杂度为O(1).数据项可以在一个与哈希表长度无关的时间内,计算出一个值hash(key),在固定时间内定位到一个桶(bucket,表示哈希表的一个位置),主要时间消耗在于哈希函数计算和桶的定位. 在分析PHP中HashTable实现原理之前,先介绍一下相关的基本概念: 如下图例子,希望通过人名检索一个数据,键名通过哈希函数,得到指向

目录 1. 哈希表的基本思想 2. 哈希表的相关基本概念 1.概念: 2.哈希表和哈希函数的标准定义: 1)冲突: 2)安全避免冲突的条件: 3)冲突不可能完全避免 4)影响冲突的因素 3. 哈希表的实现方法 4. 哈希表"定址"的方法 1)直接定址法 2)除法取余法 3)数字分析法 4)平方取中法 5)折叠法 5. 哈希表"解决冲突"的方法 1)开放地址法 2)链地址法 6. 哈希表"定址"和"解决冲突"之间的权衡 7. 哈

题目连接:http://codevs.cn/problem/1230/ 说白了就是要我们自己手写一个哈希表的数据结构来实现加入和查找功能.map也能直接过(我第一次写就是用map骗AC的) 提一下个人理解的哈希表的实现(以下说的是线性寻址法).假设有误还请各位大神不吝不吝赐教 用一个数组模拟哈希表,函数f(x)=数字x在哈希表中出现的下标的最小可能值.一般f(x)=x mod t,t就是哈希表的长度 以下就是一个哈希表的演示样例,假设遍历哈希表时指针走出了哈希表的终点.就进入起点又一次遍历 对于

一.为什么要用哈希表 树的操作通常需要O(N)的时间级,而哈希表中无论存有多少数据,它的插入和查找(有时包括删除)只需要接近常量级的时间,即O(1)的时间级. 但是哈希表也有一定的缺点:它是基于数组的,数组创建后难以扩展.而某些哈希表在基本填满时,性能下降明显,所以事先必须清楚哈希表中将要存储多少数据.而且目前没有一种简便的方法可以对哈希表进行有序(从大到小或者从小到大)的遍历,除非哈希表本身是有序的,但事实上这是违背哈希原则的. 综合以上:当不需要有序遍历数据,而且可以提前预测需要存储的数据项

算法思想: 哈希表 什么是哈希表 在前面讨论的各种结构(线性表.树等)中,记录在结构中的相对位置是随机的,和记录的关键字之间不存在确定的关系,因此,在结构中查找记录时需进行一系列和关键字的比较.这一类查找方法建立在“比较”的基础上. 在顺序查找时,比较的结果为“="与“!=”两种可能; 在折半查找.二叉排序树查找和B树查找时,比较的结果为“<"."="和“>"3种可能.查找的效率依赖于查找过程中所进行的比较次数. 理想的情况是希望不经过任何比较

概述 freeswitch的核心源代码是基于apr库开发的,在不同的系统上有很好的移植性. 哈希表在开发中应用的非常广泛,主要场景是对查询效率要求较高的逻辑,是典型的空间换时间的数据结构实现. 大多数的底层库有各自的哈希表实现方法,那么apr库中对于哈希表究竟是如何实现的呢,其中有什么优点和缺点? 下面我们对apr库的哈希表实现做一个介绍. 环境 centos:CentOS  release 7.0 (Final)或以上版本 freeswitch:v1.8.7 GCC:4.8.5 哈希表数据结构

五.哈希表 一般的线性表.树中,记录在结构中的相对位置是随机的即和记录的关键字之间不存在确定的关系,在结构中查找记录时需进行一系列和关键字的比较.这一类查找方法建立在“比较”的基础上,查找的效率与比较次数密切相关.理想的情况是能直接找到需要的记录,因此必须在记录的存储位置和它的关键字之间建立一确定的对应关系f,使每个关键字和结构中一个唯一的存储位置相对应.因而查找时,只需根据这个对应关系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

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

上一节,我们已经介绍了最重要的B树以及B+树,使用的情况以及区别的内容.当然,本节课,我们将学习重要的一个数据结构.哈希表 哈希表 哈希也常被称作是散列表,为什么要这么称呼呢,散列.散列.其元素分布较松散.经常用来储存例如key-value的数据.这样有什么好处呢?我们来细细琢磨一下: 公安 110 急救 120 火警 114 假设我们需要将这几个数据保存下来,并且取出的时候,我知道公安 我就能立马查找出公安所对应的号码.并且是快速查询出?怎么做呢? 我们都知道,数组通过索引的方式,也就是下标,

MySQL 创建表时,设置时间字段自己主动插入当前时间 DROP TABLE IF EXISTS `CONTENT`; CREATE TABLE `CONTENT` ( `ID` char(20) NOT NULL, `CURRENT_TIME` timestamp not null default current_timestamp, PRIMARY KEY (`ID`) ) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8;

比起之前那些问计数哈希表的题目,这道题好像更接近哈希表的底层机制. java中hashmap的实现是通过List<Node>,即链表的list,如果链表过长则换为红黑树,如果容量不足(装填因子下)则扩充数组容量.解决冲突的方式是直接接在对应位置的链表上. 首先看看哈希表几个操作的时间复杂度: HashMap的新增: 计算key的哈希值 哈希值作为index,找到对应的数组位置 如果数组位置为空,直接存入 如果数组位置不为空,遍历该链表,插入末尾 这里考虑理想情况(无冲突),时间复杂度为O1 H

##扯数据结构 先看一下哈希表的概念: 哈希表是一种数据结构,它可以提供快速的插入操作和查找操作.第一次接触哈希表,他会让人难以置信,因为它的插入和删除.查找都接近O(1)的时间级别.用哈希表,很多操作都是一瞬间的事情. 哈希表也有一些缺点: 它基于数组的,数组创建后难以扩展.某些哈希表被基本填满时,性能下降的非常严重. 学习数据结构难免是枯燥的,如果有一个最佳模板供我们参考,那么学起来就会事半功倍了.题外:最佳模板就是一个强力的Demo. 我学到的数据结构,在Java中都有最佳模板来参考.比如