这是一个简单的哈希表的实现,用c语言做的. 哈希表原理 这里不讲高深理论,只说直观感受.哈希表的目的就是为了根据数据的部分内容(关键字),直接计算出存放完整数据的内存地址. 试想一下,如果从链表中根据关键字查找一个元素,那么就需要遍历才能得到这个元素的内存地址,如果链表长度很大,查找就需要更多的时间. void* list_find_by_key(list,key) { for(p=list;p!=NULL; p=p->next){ if(p->key == key){ return p; }

简单的哈希表实现 简单的哈希表实现 原理 哈希表和节点数据结构的定义 初始化和释放哈希表 哈希散列算法 辅助函数strDup 哈希表的插入和修改 哈希表中查找 哈希表元素的移除 哈希表打印 测试一下 这是一个简单的哈希表的实现,用c语言做的. 原理 先说一下原理. 先是有一个bucket数组,也就是所谓的桶. 哈希表的特点就是数据与其在表中的位置存在相关性,也就是有关系的,通过数据应该可以计算出其位置. 这个哈希表是用于存储一些键值对(key -- value)关系的数据,其key也就是其在表中

8.10 Design and implement a hash table which uses chaining (linked lists) to handle collisions. 这道题让我们实现一个简单的哈希表,我们采用了最简单的那种取余映射的方式来实现,我们使用Cell来保存一对对的key和value的映射关系,然后每一个格子都用一个list链表来保存所有的余数为该格子序号的Cell,我们设定格子总数为10,然后我们用泛式编程来适用于所有的参数类型,然后实现哈希表的基本存数和取数

从一个简易的哈希表入手,会让你更好的理解php的哈希表,他们的本质是一样的,只是php的哈希表做了更多的功能扩展,php的哈希表是php语言的一个重要核心,大量的内核代码使用到哈希表. #include <string.h> #include <stdio.h> #include <stdlib.h> #define HASH_ADD 0 #define HASH_UPDATE 1 typedef unsigned long ulong; typedef unsigne

原文链接:http://www.orlion.ga/241/ 一.哈希表(HashTable) 大部分动态语言的实现中都使用了哈希表,哈希表是一种通过哈希函数,将特定的键映射到特定值得一种数据 结构,它维护键和值之间一一对应关系. 键(key):用于操作数据的标示,例如PHP数组中的索引或者字符串键等等. 槽(slot/bucket):哈希表中用于保存数据的一个单元,也就是数组真正存放的容器. 哈希函数(hash function):将key映射(map)到数据应该存放的slot所在位置的函数.

这是Live555源码阅读的第一部分,包括了时间类,延时队列类,处理程序描述类,哈希表类这四个大类. 本文由乌合之众 lym瞎编,欢迎转载 http://www.cnblogs.com/oloroso/ 本文由乌合之众 lym瞎编,欢迎转载 my.oschina.net/oloroso BasicHashTable基本哈希表类 这个类搞的很复杂,实质上没什么东西,就是很难看. 先画一个简图 先说说这个BasicHashTable的设计吧. 这个表的内部嵌套定义了一个TableEntry(表条目)

一.javascript哈希表简介 javascript里面是没有哈希表的,一直在java,C#中有时候用到了这一种数据结构,javascript里面若没有,感觉非常不顺手.细细看来,其实javascript的object的属性其实与哈希表非常类似. 如: var person = {}; person["name"] = "关羽"; 我们只需要在其基础上再封装一些HashTable的函数,就能够得到一个精简版的哈希表. 加入函数如下: 函数名 说明 返回值 add

Hash表也称散列表,也有直接译作哈希表,Hash表是一种根据关键字值(key - value)而直接进行访问的数据结构.它基于数组,通过把关键字映射到数组的某个下标来加快查找速度,但是又和数组.链表.树等数据结构不同,在这些数据结构中查找某个关键字,通常要遍历整个数据结构,也就是O(N)的时间级,但是对于哈希表来说,只是O(1)的时间级. 注意,这里有个重要的问题就是如何把关键字转换为数组的下标,这个转换的函数称为哈希函数(也称散列函数),转换的过程称为哈希化. 1.哈希函数的引入 大家都用过

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

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

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.具体的介绍网上有很详细的描述,如闲聊哈希表 ,这里就不再累述了: 哈希表在像Java.C#等语言中是与生俱来的.可是在C的世界中,似乎只有自己动手,丰衣足食:在网上google了一把,大致有几个版本,我会一一来分析对比: 首先先来交代一下哈希表实现中需要注意的一些概念: (主要参考:这里) 1.哈希函数 也叫散列函数,

理想情况下哈希表插入和查找操作的时间复杂度均为O(1),任何一个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哈希值(key),然后在常量时间内定位到一个桶(术语bucket,表示哈希表中的一个位置).当然这是理想情况下,因为任何哈希表的长度都是有限的,所以一定存在不同的数据项具有相同哈希值的情况,此时不同数据项被定为到同一个桶,称为碰撞(collision).哈希表的实现需要解决碰撞问题,碰撞解决大体有两种思路,第一种是根据某种原则将被碰撞数据定为到其它桶,例如线性探测——如果数据在插入时

关于哈希表C实现,写了两篇学习笔记,不过似乎网上流传最具传奇色彩的莫过于暴雪公司的魔兽文件打包管理器里的hashTable的实现了:在冲突方面的处理方面,采用线性探测再散列.在添加和查找过程中进行了三次哈希,第一个哈希值用来查找,后两个哈希值用来校验,这样可以大大减少冲突的几率. 在网上找了相关代码,但不知道其来源是否地道: StringHash.h 1 #include <StdAfx.h> 2 #include <string> 3 4 using namespace std;

树的结构说得差不多了,现在我们来说说一种数据结构叫做哈希表(hash table),哈希表有是干什么用的呢?我们知道树的操作的时间复杂度通常为O(logN),那有没有更快的数据结构?当然有,那就是哈希表: 1.哈希表简介 哈希表(hash table)是一种数据结构,提供很快速的插入和查找操作(有的时候甚至删除操作也是),时间复杂度为O(1),对比时间复杂度就可以知道哈希表比树的效率快得多,并且哈希表的实现也相对容易,然而没有任何一种数据结构是完美的,哈希表也是:哈希表最大的缺陷就是基于数组,因

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

目录 MatrixOne数据库是什么? 哈希表数据结构基础 哈希表基本设计与对性能的影响 碰撞处理 链地址法 开放寻址法 Max load factor Growth factor 空闲桶探测方法 一些常见的哈希表实现 C++ std::unordered_map/boost::unordered_map go map swisstable ClickHouse的哈希表实现 高效哈希表的设计与实现 基本设计与参数选择 哈希函数 特殊优化 具体实现代码 性能测试 测试环境 测试内容 整数key结果

散列表(也叫哈希表),是根据关键码值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. - 数据结构中,有个时间算法复杂度O(n)的概念来衡量某种算法在时间效率上的优劣.哈希表的理想算法复杂度为O(1),也就是说利用哈希表查找某个值,系统所使用的时间在理想情况下为定值,这就是它的优势.那么哈希表是如何做到这一点的呢? - 我们定义一个很大的有序数组,想要得到位于该数组第n个位置的值,它的算法复杂度

这是Live555源码阅读的第一部分,包括了时间类,延时队列类,处理程序描述类,哈希表类这四个大类. 本文由乌合之众 lym瞎编,欢迎转载 http://www.cnblogs.com/oloroso/ 本文由乌合之众 lym瞎编,欢迎转载 my.oschina.net/oloroso 哈希表的增删查改 这是BasicHashTable基本哈希表类源码分析的最后一个部分,即哈希表的基本操作方法.这里时间没有直接给出修改条目的方法,因为它包含在了add方法中. Add方法(增加条目) Add方法先

哈希表也称为散列表,是根据关键字值(key value)而直接进行访问的数据结构.也就是说,它通过把关键字值映射到一个位置来访问记录,以加快查找的速度.这个映射函数称为哈希函数(也称为散列函数),映射过程称为哈希化,存放记录的数组叫做散列表.比如我们可以用下面的方法将关键字映射成数组的下标:arrayIndex = hugeNumber % arraySize. 哈希化之后难免会产生一个问题,那就是对不同的关键字,可能得到同一个散列地址,即同一个数组下标,这种现象称为冲突,那么我们该如何去处理冲

描述: 哈希表存放 key.values ,key值可以用于快速调取用,values 对应object类型,也就是说所有类型. 实例: 1.HashTable存放学生的成绩 Hashtable ht1 = new Hashtable(); //创建一个Hashtable实例 ht1.Add("); //添加keyvalue键值对 ht1.Add("); ht1.Add("); ht1.Add("); string capital1 = (string)ht[&quo