Hash表的“查找成功的ASL”和“查找不成功的ASL” ASL指的是 平均查找时间 关键字序列:(7.8.30.11.18.9.14) 散列函数: H(Key) = (key x 3) MOD 7 装载因子: 0.7 处理冲突:线性探测再散列法 查找成功的ASL计算方法: 因为现在的数据是7个,填充因子是0.7.所以数组大小=7/0.7=10,即写出来的散列表大小为10,下标从0~9. 第一个元素7,带入散列函数,计算得0. 第二个元素8,带入散列函数,计算得3. 第三个元素30,带入散列函数

晚上,好像是深夜了,突然写到这类题时遇到的疑惑,恰恰这个真题只让计算成功的ASL,但我想学一下不成功的计算,只能自己来解决了,翻了李春葆和严蔚敏的教材没有找到相关链地址法的计算,于是大致翻到两篇不错的博客,辗转了牛客面试题,做个小总结. 题目1 将关键字序列{1 13 12 34 38 33 27 22} 散列存储到散列表中.散列函数为:H(key)=key mod 11,处理冲突采用链地址法,求在等概率下查找成功和查找不成功的平均查找长度 1 mod 11=1,所以数据1是属于地址1 13 m

).称为哈希查找. 要做到这种性能,我们要知道元素的可能位置.假设每一个元素就在他应该在的位置上,那么要查找的时候仅仅须要一次比較得到有没有的答案,但以下将会看到.不是这么回事. 到10. watermark/2/text/aHR0cDovL2Jsb2cuY3Nkbi5uZXQvcHl0aG9uMjAxNA==/font/5a6L5L2T/fontsize/400/fill/I0JBQkFCMA==/dissolve/70/gravity/Center" alt="">

hash 哈希查找复杂度为什么这么低? (2017-06-23 21:20:36) 转载▼   分类: c from: 作者:jillzhang 出处:http://jillzhang.cnblogs.com/   还有:http://blog.csdn.net/wendavidoi/article/details/50670016 http://www.cnblogs.com/dolphin0520/archive/2012/09/28/2700000.html 哈希算法,又称散列算法,能大大

487-3279 Time Limit: 2000ms   Memory limit: 65536K  有疑问?点这里^_^ 题目描述 题目链接: sdut:   http://acm.sdut.edu.cn/sdutoj/problem.php?action=showproblem&problemid=1001 poj:    http://poj.org/problem?id=1002 Businesses like to have memorable telephone numbers.

一.哈希查找的定义 提起哈希,我第一印象就是PHP里的关联数组,它是由一组key/value的键值对组成的集合,应用了散列技术. 哈希表的定义如下: 哈希表(Hash table,也叫散列表),是根据关键码值(Key/value)而直接进行访问的数据结构.也就是说,它通过把关键码值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. 给定表M,存在函数f(key),对任意给定的关键字值key,代入函数后若能得到包含该关键字的记录在表中的地址,则称表

import random INDEXBOX= #哈希表元素个数 MAXNUM= #数据个数 class Node: #声明链表结构 def __init__(self,val): self.val=val self.next=None global indextable indextable=[Node]*INDEXBOX #声明动态数组 def create_table(val): #建立哈希表子程序 global indextable newnode=Node(val) myhash=va

1.哈希查找 (1)什么是哈希表(Hash) 我们使用一个下标范围比较大的数组来存储元素.可以设计一个函数(哈希函数, 也叫做散列函数),使得每个元素的关键字都与一个函数值(即数组下标)相对应,于是用这个数组单元来存储这个元素:也可以简单的理解为,按照关键字为每一个元素"分类",然后将这个元素存储在相应"类"所对应的地方.但是,不能够保证每个元素的关键字与函数值是一一对应的,因此极有可能出现对于不同的元素,却计算出了相同的函数值,这样就产生了"冲突&quo

Snowflake Snow Snowflakes Time Limit: 4000MS   Memory Limit: 65536K Total Submissions: 30529   Accepted: 8033 Description You may have heard that no two snowflakes are alike. Your task is to write a program to determine whether this is really true. Y

题目描述 定义哈希函数为H(key) = key%11.输入表长(大于.等于11),输入关键字集合,用线性探测再散列构建哈希表,并查找给定关键字. --程序要求-- 若使用C++只能include一个头文件iostream:若使用C语言只能include一个头文件stdio 程序中若include多过一个头文件,不看代码,作0分处理 不允许使用第三方对象或函数实现本题的要求 输入 测试次数t 每组测试数据为: 哈希表长m.关键字个数n n个关键字 查找次数k k个待查关键字 输出 对每组测试数据

Snowflake Snow Snowflakes Time Limit: 4000MS   Memory Limit: 65536K Total Submissions: 30512   Accepted: 8024 Description You may have heard that no two snowflakes are alike. Your task is to write a program to determine whether this is really true. Y

#include<iostream>#include<iomanip>using namespace std; typedef struct Node{ int data; struct Node *next;}node; int len,num,M,numbers,i=0,mod,count=0;int *a;node **p,*s;float ASL=0,ASL1=0; int ListLength(node * head){ int length=0; node *p; p=

PTA 电话聊天狂人(25 分) 给定大量手机用户通话记录,找出其中通话次数最多的聊天狂人. 输入格式: 输入首先给出正整数N(≤10​5​​),为通话记录条数.随后N行,每行给出一条通话记录.简单起见,这里只列出拨出方和接收方的11位数字构成的手机号码,其中以空格分隔. 输出格式: 在一行中给出聊天狂人的手机号码及其通话次数,其间以空格分隔.如果这样的人不唯一,则输出狂人中最小的号码及其通话次数,并且附加给出并列狂人的人数. 输入样例: 4 13005711862 13588625832 13

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

一.什么是查找 查找(Searching)就是根据给定的某个值,在查找表中确定一个其关键字等于给定值的数据元素(或记录). 查找表(Search Table):由同一类型的数据元素(或记录)构成的集合 关键字(Key):数据元素中某个数据项的值,又称为键值. 主键(Primary Key):可唯一地标识某个数据元素或记录的关键字. 搜索是在一个项目集合中找到一个特定项目的算法过程.搜索通常的答案是真的或假的,因为该项目是否存在. 搜索的几种常见方法:顺序查找.二分法查找.二叉树查找.哈希查找.

哈希表:散列查找 一.线性查找 我们要通过一个键key来查找相应的值value.有一种最简单的方式,就是将键值对存放在链表里,然后遍历链表来查找是否存在key,存在则更新键对应的值,不存在则将键值对链接到链表上. 这种链表查找,最坏的时间复杂度为:O(n),因为可能遍历到链表最后也没找到. 二.散列查找 有一种算法叫散列查找,也称哈希查找,是一种空间换时间的查找算法,依赖的数据结构称为哈希表或散列表:HashTable. Hash: 翻译为散列,哈希,主要指压缩映射,它将一个比较大的域空间映射到

查找是在大量的信息中寻找一个特定的信息元素,在计算机应用中,查找是常用的基本运算,例如编译程序中符号表的查找.本文简单概括性的介绍了常见的七种查找算法,说是七种,其实二分查找.插值查找以及斐波那契查找都可以归为一类——插值查找.插值查找和斐波那契查找是在二分查找的基础上的优化查找算法.树表查找和哈希查找会在后续的博文中进行详细介绍. 查找定义:根据给定的某个值,在查找表中确定一个其关键字等于给定值的数据元素(或记录). 查找算法分类: 1)静态查找和动态查找: 注:静态或者动态都是针对查找表而言

在前一篇文章 <海量数据相似度计算之simhash和海明距离> 介绍了simhash的原理,大家应该感觉到了算法的魅力.但是随着业务的增长 simhash的数据也会暴增,如果一天100w,10天就1000w了.我们如果插入一条数据就要去比较1000w次的simhash,计算量还是蛮大,普通PC 比较1000w次海明距离需要 300ms ,和5000w数据比较需要1.8 s.看起来相似度计算不是很慢,还在秒级别.给大家算一笔账就知道了: 随着业务增长需要一个小时处理100w次,一个小时为3600

来自:Poll的笔记 - 博客园 链接:http://www.cnblogs.com/maybe2030/p/4715035.html 阅读目录 1.顺序查找 2.二分查找 3.插值查找 4.斐波那契查找 5.树表查找 6.分块查找 7.哈希查找 查找是在大量的信息中寻找一个特定的信息元素,在计算机应用中,查找是常用的基本运算,例如编译程序中符号表的查找.本文简单概括性的介绍了常见的七种查找算法,说是七种,其实二分查找.插值查找以及斐波那契查找都可以归为一类--插值查找.插值查找和斐波那契查找是

1.简介 暴力字符串匹配(brute force string matching)是子串匹配算法中最基本的一种,它确实有自己的优点,比如它并不需要对文本(text)或模式串(pattern)进行预处理.然而它最大的问题就是运行速度太慢,所以在很多场合下暴力字符串匹配算法并不是那么有用.我们需要一些更快的方法来完成模式匹配的工作,然而在此之前,我们还是回过头来再看一遍暴力法匹配,以便更好地理解其他子串匹配算法. 如下图所示,在暴力字符串匹配里,我们将文本中的每一个字符和模式串的第一个字符进行比对.