第一个题目: int a[] = {12,13,12,13,19,18,15,12,15,16,17},要求对数组a进行排序,要求时间复杂度为O(N) 我们所知道的常规排序中,最优的解法也就是O(N*log2^N),那如何做到时间复杂度为O(N)呢? 运用哈希算法的思想就可以优化算法为O(N) void Sort(int* a, int n) { assert(a); const int N = 20; int b[N] = { 0 }; for (int i = 0; i < n; i++)

更多字符串哈希算法请参考:http://blog.csdn.net/AlburtHoffman/article/details/19641123 先来了解一下何为哈希: 哈希表是根据设定的哈希函数H(key)和处理冲突方法将一组关键字映射到一个有限的地址区间上,并以关键字在地址区间中的象作为记录在表中的存储位置,这种表称为哈希表或散列,所得存储位置称为哈希地址或散列地址.作为线性数据结构与表格和队列等相比,哈希表无疑是查找速度比较快的一种. 通过将单向数学函数(有时称为“哈希算法”)应用到任意数

ELFhash - 优秀的字符串哈希算法 2016年10月29日 22:12:37 阅读数:6440更多 个人分类: 算法杂论算法精讲数据结构 所属专栏: 算法与数据结构   版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载. https://blog.csdn.net/ltyqljhwcm/article/details/52966874 1.字符串哈希: 我们先从字符串哈希说起 在很多的情况下,我们有可能会获得大量的字符串,每个字符串有可能重复也有可能不重复 C不像Python有字典类型的

字符串哈希入门 说得通俗一点,字符串哈希实质上就是把每个不同的字符串转成不同的整数. 为什么会有这样的需要呢?很明显,存储一个超长的字符串和存储一个超大但是能存的下的整数,后者所占的空间会少的多,但主要还是为了方便判断一个字符串是否出现过,这是最基础的部分. 当然也很容易想到,如果有不同的字符串转成同一个整数,那么区分功能就基本废掉 ,所以我们需要一个算法把每个字符串转成唯一的整数.所以字符串哈希算法就应运而生,哈希算法的难点也就在于如何构造一个合适的Hash函数来满足我们的需求. 下面就简单介

1. 引言 - 近似近邻搜索被提出所在的时代背景和挑战 0x1:从NN(Neighbor Search)说起 ANN的前身技术是NN(Neighbor Search),简单地说,最近邻检索就是根据数据的相似性,从数据集中寻找与目标数据最相似的项目,而这种相似性通常会被量化到空间上数据之间的距离,例如欧几里得距离(Euclidean distance),NN认为数据在空间中的距离越近,则数据之间的相似性越高. 当需要查找离目标数据最近的前k个数据项时,就是k最近邻检索(K-NN). 0x2:NN的

局部敏感哈希(Locality Sensitive Hashing,LSH)算法是我在前一段时间找工作时接触到的一种衡量文本相似度的算法.局部敏感哈希是近似最近邻搜索算法中最流行的一种,它有坚实的理论依据并且在高维数据空间中表现优异.它的主要作用就是从海量的数据中挖掘出相似的数据,可以具体应用到文本相似度检测.网页搜索等领域. 1. 基本思想 局部敏感哈希的基本思想类似于一种空间域转换思想,LSH算法基于一个假设,如果两个文本在原有的数据空间是相似的,那么分别经过哈希函数转换以后的它们也具有很高

一致哈希算法(Consistent Hashing Algorithms)是一个分布式系统中经常使用的算法. 传统的Hash算法当槽位(Slot)增减时,面临全部数据又一次部署的问题.而一致哈希算法确可以保证,仅仅须要移动K/n份数据(K为数据总量, n为槽位数量),且仅仅影响现有的当中一个槽位. 这使得分布式系统中面对新增或者删除机器时.可以更高速的处理更改请求. 本文将用Java实现一个简单版本号的一致哈希算法,仅仅为说明一致哈希算法的核心思想. 一致哈希算法介绍 一致哈希算法的介绍非常多.

from:https://www.cnblogs.com/maybe2030/p/4953039.html 阅读目录 1. 基本思想 2. 局部敏感哈希LSH 3. 文档相似度计算 局部敏感哈希(Locality Sensitive Hashing,LSH)算法是我在前一段时间找工作时接触到的一种衡量文本相似度的算法.局部敏感哈希是近似最近邻搜索算法中最流行的一种,它有坚实的理论依据并且在高维数据空间中表现优异.它的主要作用就是从海量的数据中挖掘出相似的数据,可以具体应用到文本相似度检测.网页搜

上一篇文章整理了Base64算法的相关知识,严格来说,Base64只能算是一种编码方式而非加密算法,这一篇要说的MD5,其实也不算是加密算法,而是一种哈希算法,即将目标文本转化为固定长度,不可逆的字符串(消息摘要). 简单了解 MD5(Message Digest Algorithm 5),翻译过来是消息摘要算法第五版,按照惯例,我们推理可能也有MD2,MD3这样名字的历史版本.. 即使完全不了解这个算法的原理,我们也可以从命名中看出一些眉道,所谓摘要,就是一个简短的概括,像我写过的毕业论文,上

1.基础知识 刚刚学习过数字签名的相关知识,以及数字签名的伪造技术,而伪造数字签名归根结底就是密码破解的一个过程,然而直接破解的速度是非常缓慢的,所以有人想出一种办法,直接建立出一个数据文件,里面事先记录了采用和目标采用同样算法计算后生成的Hash散列数值,在需要破解的时候直接调用这样的文件进行比对,破解效率就可以大幅度地,甚至成百近千近万倍地提高,这样事先构造的Hash散列数据文件在安全界被称之为Table. 其实简单理解就是使用一个大型数据字典来进行快速匹配暴力破解的方法,以空间来换取时间的

MD5即Message-Digest Algorithm 5(信息-摘要算法5),用于确保信息传输完整一致.是计算机广泛使用的杂凑算法之一(又译摘要算法.哈希算法) MD5算法具有以下特点: 1.压缩性:任意长度的数据,算出的MD5值长度都是固定的. 2.容易计算:从原数据计算出MD5值很容易. 3.抗修改性:对原数据进行任何改动,哪怕只修改1个字节,所得到的MD5值都有很大区别. 4.弱抗碰撞:已知原数据和其MD5值,想找到一个具有相同MD5值的数据(即伪造数据)是非常困难的. 5.强抗碰撞:

由来:FNV哈希算法全名为Fowler-Noll-Vo算法,是以三位发明人Glenn Fowler,Landon Curt Noll,Phong Vo的名字来命名的,最早在1991年提出. 特点和用途:FNV能快速hash大量数据并保持较小的冲突率,它的高度分散使它适用于hash一些非常相近的字符串,比如URL,hostname,文件名,text,IP地址等. 算法版本:FNV算法有三个版本:FNV-0(已废弃).FNV-1和FNV-1a FNV-1和FNV-1a算法对于最终生成的哈希值(has

1,对于待存储的海量数据,如何将它们分配到各个机器中去?---数据分片与路由 当数据量很大时,通过改善单机硬件资源的纵向扩充方式来存储数据变得越来越不适用,而通过增加机器数目来获得水平横向扩展的方式则越来越流行.因此,就有个问题,如何将这些海量的数据分配到各个机器中?数据分布到各个机器存储之后,又如何进行查找?这里主要记录一致性Hash算法如何将数据分配到各个机器中去. 2,衡量一致性哈希算法好处的四个标准: ①平衡性:平衡性是指哈希的结果能够尽可能分布到所有的缓冲中去,这样可以使得所有的缓冲空

最近在学习字符串的知识,在字符串上我跟大一的时候是没什么区别的,所以恶补了很多基础的算法,今天补了一下字符串哈希,看的是大一新生的课件学的,以前觉得字符串哈希无非就是跟普通的哈希没什么区别,倒也没觉得有什么特别大的用处,敲一敲才发现其实讲究还是比较多的.哈希冲突是常有的事,换一下mod,换一下进制数才有可能过,另外一种说法是用两个互质的量做hash,如果两个都相等的话那冲突就会少很多,这个倒没有做过多大的尝试,侥幸地过了一下这道题 #pragma warning(disable:4996) #i

KMP算法是用来解决字符串的匹配问题的,即在字符串S中寻找字符串P.形式定义:假设存在长度为n的字符数组S[0...n-1],长度为m的字符数组P[0...m-1],是否存在i,使得SiSi+1...Si+m-1等于P0P1...Pm-1,若存在,则匹配成功,若不存在则匹配失败.该问题经常出现在编辑器中,即常用的find或ctrl-F命令,所以字符串匹配算法的复杂度直接影响编辑器的效率. 首先考虑朴素字符串匹配的方法.其思想是:循环以字符数组S中的每一个字符作为起点,与字符数组P进行匹配.其代码

一篇不错的博客:http://www.cnblogs.com/dolphin0520/archive/2011/08/24/2151846.html KMP字符串模式匹配通俗点说就是一种在一个字符串中定位另一个串的高效算法.简单匹配算法的时间复杂度为O(m*n);KMP匹配算法.可以证明它的时间复杂度为O(m+n).. 一.简单匹配算法 先来看一个简单匹配算法的函数: int Index_BF ( char S [ ], char T [ ], int pos ) { /* 若串 S 中从第po

一个简单的consistent hashing的样例,非常easy理解. 首先有一个设备类,定义了机器名和ip: public class Cache { public String name; public String ipAddress; } 然后是基本的实现: public class Shard<T> { //hash 算法并非保证绝对的平衡,假设 cache 较少的话,对象并不能被均匀的映射到 cache 上, //所以添加虚拟节点 private TreeMap<Long,

原地址:http://blog.jobbole.com/65914/ 本文由 伯乐在线 - 小鱼 翻译自 Silviu Tantos.欢迎加入技术翻译小组.转载请参见文章末尾处的要求. [伯乐在线导读]:Iconfinder 是一个图标搜索引擎,为设计师.开发者和其他创意工作者提供精美图标,目前托管超过 34 万枚图标,是全球最大的付费图标库.用户也可以在 Iconfinder 的交易板块上传出售原创作品.每个月都有成千上万的图标上传到Iconfinder,同时也伴随而来大量的盗版图.Iconf

笔者博文:妳那伊抹微笑 博客地址:http://blog.csdn.net/u012185296 个性签名:世界上最遥远的距离不是天涯,也不是海角,而是我站在妳的面前.妳却感觉不到我的存在 技术方向:Flume+Kafka+Storm+Redis/Hbase+Hadoop+Hive+Mahout+Spark ... 云计算技术 转载声明:能够转载, 但必须以超链接形式标明文章原始出处和作者信息及版权声明,谢谢合作. qq交流群:214293307  idkey=bf80524ac3630cb09

字符串匹配算法 -- Rabin-Karp 算法 参考资料 1 算法导论 2 lalor 3 记忆碎片 Rabin-karp 算法简介 在实际应用中,Rabin-Karp 算法对字符串匹配问题能较好的运行.Rabin-Karp 算法需要对字符串和模式进行预处理,其预处理时间为 O ( m ) ,在最坏情况下的运行时间为 O ( ( n-m+1 ) m ) ,但基于某种假设(不知道是何种假设),它的平均情况下的运行时间还是比较好的. 为了便于说明,假设  ∑ = { 0,1,2.....9 },这