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

p=getchar(); }  printf("\n"); rewind(in);         //文件流指针移到文件开始位置 p=fgetc(in); while(!feof(in)){     //p!=EOF不适合缓冲文件系统处理二进制文件的情况:错误:p!='\0' p!='\n' putchar(p); p=fgetc(in); }  fclose(in);  printf("\n"); }

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

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

ASL(Average Search Length),即平均查找长度,在查找运算中,由于所费时间在关键字的比较上,所以把平均需要和待查找值比较的关键字次数成为平均查找长度. 它的定义是这样的: 其中n为查找表中元素个数,Pi为查找第i个元素的概率,通常假设每个元素查找概率相同,Pi=1/n,Ci是找到第i个元素的比较次数. 当然,有查找成功,就有查找不成功,即要查找元素不在查找表中.针对不同查找方式的查找成功与不成功,我接下来会说,这也是一我一开始有点乱的地方. 一个算法的ASL越大,说明时间性

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

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

散列表(Hash table,也叫哈希表),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M为哈希(Hash)表,函数f(key)为哈希(Hash) 函数. 散列函数能使对一个数据序列的访问过程更加迅速有效,通过散列函数,数据元素将被更快地

哈希表 学习笔记 参考翻译自:<复杂性思考> 及对应的online版本:http://greenteapress.com/complexity/html/thinkcomplexity004.html 使用哈希表可以进行非常快速的查找操作,查找时间为常数,同时不需要元素排列有序 python的内建数据类型:字典,就是用哈希表实现的 为了解释哈希表的工作原理,我们来尝试在不使用字典的情况下实现哈希表结构. 我们需要定义一个包含 键->值 映射 的数据结构,同时实现以下两种操作: add(k

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),

开地址哈希函数的接口定义 基本的操作包括:初始化开地址哈希表.销毁开地址哈希表.插入元素.删除元素.查找元素.获取元素个数. 各种操作的定义如下: ohtbl_init int ohtbl_init (OHTbl *htbl, int positions, int (*h1) (const void *key), int (*h2)(const void *key), int (*match)(const void *key1, const void *key2), void (*destroy

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

本文及后续文章,Redis版本均是v3.2.8 在文章<Redis 数据结构之dict><Redis 数据结构之dict(2)>中,从代码层面做了简单理解.总感觉思路的不够条理性,特开一篇文章把哈希表中几个知识点串联下. 一.先来回顾下哈希表结构定义 /** * 哈希表 */ typedef struct dictht { // 哈希表节点指针数组(俗称桶,bucket) dictEntry **table; // 指针数组的大小 unsigned long size; // 指针

1.  哈希表(HashTable)简述 在.NET Framework中,Hashtable是System.Collections命名空间提供的一个容器,用于处理和表现类似keyvalue的键值对,其中key通常可用来快速查找,同时key是区分大小写:value用于存储对应于key的值.Hashtable中keyvalue键值对均为object类型,所以Hashtable可以支持任何类型的keyvalue键值对. 2. 什么情况下使用哈希表 (1)某些数据会被高频率查询(2)数据量大(3)查询

哈希表(Hash table) 众所周知,HashMap是一个用于存储Key-Value键值对的集合,每一个键值对也叫做Entry.这些个键值对(Entry)分散存储在一个数组当中,这个数组就是HashMap的主干. 使用哈希表可以进行非常快速的查找操作,查找时间为常数,同时不需要元素排列有序:python的内建数据类型:字典,就是用哈希表实现的. python中的这些东西都是哈希原理:字典(dictionary).集合(set).计数器(counter).默认字典Defaut dict).有序

[译]聊聊C#中的泛型的使用(新手勿入)   写在前面 今天忙里偷闲在浏览外文的时候看到一篇讲C#中泛型的使用的文章,因此加上本人的理解以及四级没过的英语水平斗胆给大伙进行了翻译,当然在翻译的过程中发现了一些问题,因此也进行了纠正,当然,原文的地址我放在最下面,如果你的英文水平比较好的话,可以直接直接阅读全文.同时最近建了一个.NET Core实战项目交流群637326624,有兴趣的朋友可以来相互交流.目前.NET Core实战项目之CMS的教程也已经更新了6篇了,目前两到三天更新一篇. 作者

Java中哈希表(Hashtable)是如何实现的 Hashtable中有一个内部类Entry,用来保存单元数据,我们用来构建哈希表的每一个数据是Entry的一个实例.假设我们保存下面一组数据,第一列作为key, 第二列作为value. {"one", 1} {"two", 2} {"three", 3} {"four", 4} 写一个演示程序: import java.util.Hashtable; public class

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

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

pat 1145: 参考链接 Quadratic probing (with positive increments only) is used to solve the collisions.:平方探测法解决冲突 哈希表:H(key)求余数.二次平方探测法解决冲突.求平均查找长度AVL = 所有次数和/n 需要注意点:处理冲突统计查找次数时,如果查找到哈希表最后一个也失败了,那么次数要+1. #include<bits/stdc++.h> using namespace std; /* 哈希

看了一遍有关哈希表的文字,作者总结的真是不错 .收藏起来 1.  哈希表(HashTable)简述 在.NET Framework中,Hashtable是System.Collections命名空间提供的一个容器,用于处理和表现类似keyvalue的键值对,其中key通常可用来快速查找,同时key是区分大小写:value用于存储对应于key的值.Hashtable中keyvalue键值对均为object类型,所以Hashtable可以支持任何类型的keyvalue键值对. 2. 什么情况下使用哈