在刷题的过程中,有时候会遇到一些数据结构中的一些概念,如果对这些概念理解不清楚,甚至理解有误的话,就很可能把题目做错.所以,专门找出在刷题过程中出现的一些概念,以免考试的时候用到想不起来. 拓扑排序 1. 每个顶点出现且只出现一次 2. 若顶点A在序列中排在顶点B的前面,则在图中不存在从顶点B到顶点A的路径. 或者定义为:拓扑排序是对有向无环图的一种排序,它使得若存在一条从顶点A到顶点B的路径,则在排序中顶点B出现在顶点A的后面. 例题:1146 Topological Order 散列表的冲突

1145 Hashing - Average Search Time (25 分)   The task of this problem is simple: insert a sequence of distinct positive integers into a hash table first. Then try to find another sequence of integer keys from the table and output the average search ti

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

为了消除一次聚集,我们使用一种新的方法:平方探测法.顾名思义就是冲突函数F(i)是二次函数的探测方法.通常会选择f(i)=i2.和上次一样,把{89,18,49,58,69}插入到一个散列表中,这次用平方探测看看效果,再复习一下探测规则:hi(x)= ( Hash(x) + F(I) ) % TableSize(I=0,1,2…) 脑内调试一下:49和89冲突时,下一个空闲位置是0号单元.58和18冲突时,i=1也冲突,再试i=2,h2(58)=(8+4)%10=2是空的可以放.69同理. 对于

之前我们所采用的那种方法,也被称之为封闭定址法.每个桶单元里存的都是那些与这个桶地址比如K相冲突的词条.也就是说每个词条应该属于哪个桶所对应的列表,都是在事先已经注定的.经过一个确定的哈希函数,这些绿色方块只会掉到K这个桶里,它不可能被散列到其他的桶单元. 与此同时,分离链接散列算法还有一个亟待解决的缺点:需要指针,由于给新单元分配地址需要时间,这就导致了速度减慢,所以不太好.还有,因为链表是次第关联的结构,实现算法的代码自身的复杂程度和出错概率会大大增加.而只要采用这种策略,就很难保证每组冲突

数据结构实验之查找五:平方之哈希表 Time Limit: 400MS Memory Limit: 65536KB Submit Statistic Problem Description 给定的一组无重复数据的正整数,根据给定的哈希函数建立其对应hash表,哈希函数是H(Key)=Key%P,P是哈希表表长,P是素数,处理冲突的方法采用平方探测方法,增量di=±i^2,i=1,2,3,...,m-1 Input 输入一组测试数据,数据的第1行给出两个正整数N(N <= 500)和P(P >=

数据结构实验之查找五:平方之哈希表 Time Limit: 400 ms Memory Limit: 65536 KiB Problem Description 给定的一组无重复数据的正整数,根据给定的哈希函数建立其对应hash表,哈希函数是H(Key)=Key%P,P是哈希表表长,P是素数,处理冲突的方法采用平方探测方法,增量di=±i^2,i=1,2,3,...,m-1 Input 输入包含多组测试数据,到 EOF 结束. 每组数据的第1行给出两个正整数N(N <= 500)和P(P >=

散列表的实现常常叫做散列(hashing).散列仅支持INSERT,SEARCH和DELETE操作,都是在常数平均时间执行的.需要元素间任何排序信息的操作将不会得到有效的支持. 散列表是普通数组概念的推广.如果空间允许,可以提供一个数组,为每个可能的关键字保留一个位置,就可以运用直接寻址技术. 当实际存储的关键字比可能的关键字总数较小时,采用散列表就比较直接寻址更为有效.在散列表中,不是直接把关键字用作数组下标,而是根据关键字计算出下标,这种 关键字与下标之间的映射就叫做散列函数. 1.散列函数

预备的数学知识 数据结构的概念 基本名词 算法 线性表 线性表的定义和基本操作 顺序表 顺序表增 顺序表删 顺序表查 单链表 建立单链表 单链表增 单链表删 单链表查 双链表 循环链表 静态链表 栈 栈的定义和基本操作 顺序栈 共享栈 链栈 队列 队列的定义和基本操作 顺序队 循环队列 链队 双端队列 栈和队列的应用 栈在括号匹配中的应用 栈在表达式求值中的应用 栈在递归中的应用 队列在层次遍历中的应用 数组 串 串的定义和存储结构 串赋值操作 串的模式匹配 简单的模式匹配 KMP算法 改良的K

 开放定址散列法和再散列 目录 开放定址法 再散列 代码实现 1 开放定址散列法 前面利用分离链接法解决了散列表插入冲突的问题,而除了分离链接法外,还可以使用开放定址法来解决散列表的冲突问题. 开放定址法在遇见冲突情形时,将会尝试选择另外的单元,直到找到空的单元为止,一般来说,单元h0(X), h1(X), h2(x)为相继尝试的单元,则hi(X)=(Hash(X)+F(i)) mod TableSize,其中F(i)即为冲突解决的探测方法, 开放定址法中的探测方法的三种基本方式为, 线性探测法

这个作业属于哪个班级 数据结构--网络2011/2012 这个作业的地址 DS博客作业05--查找 这个作业的目标 学习查找的相关结构 姓名 黄静 目录 0.PTA得分截图 1.本周学习总结 1.1 查找的性能指标 1.2 静态查找 1.2.1 顺序查找 1.2.2 折半查找 1.2.3 分块查找 1.3 二叉搜索树 1.3.1 二叉搜索树查找 1.3.2 构建二叉搜索树 1.3.3 二叉搜索树的插入与删除 1.4 AVL树 1.4.1 AVL树定义 1.4.2 AVL树调整 1.4.3 STL

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

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

Q: 如何快速地存取员工的信息? A: 假设现在要写一个程序,存取一个公司的员工记录,这个小公司大约有1000个员工,每个员工记录需要1024个字节的存储空间,因此整个数据库的大小约为1MB.一般的计算机内存都可以满足. 为了尽可能地存取每个员工的记录,使用工号从1(公司创业者)到1000(最近雇佣的工人).将工号作为关键字(事实上,用其他作为关键字完全没有必要).即使员工离职不在公司,他们的记录也是要保存在数据库中以供参考,在这种情况下需要使用什么数据结构呢? A: 一种可能使用数组,每个员工

原文:https://www.cnblogs.com/younghao/p/8333795.html 为什么要设计散列这种数据结构呢?在现实世界中,实体之间可能存在着映射关系(key-value),比如一个订单可能对应多个商品,对应一个配送站点.散列正是对这种映射关系的逻辑结构的表达,但同时,作为一种数据结构,在计算机中该如何实现存储呢? 本节将重点从散列的逻辑结构和存储结构出发,对上述涉及的散列原理及应用场景作出说明: 散列函数与散列表 Java中的散列实例 保证最坏情况时间复杂度 一.散列函

虽然我们不希望发生冲突,但实际上发生冲突的可能性仍是存在的.当关键字值域远大于哈希表的长度,而且事先并不知道关键字的具体取值时.冲突就难免会发 生.另外,当关键字的实际取值大于哈希表的长度时,而且表中已装满了记录,如果插入一个新记录,不仅发生冲突,而且还会发生溢出.因此,处理冲突和溢出是 哈希技术中的两个重要问题. 1.开放定址法     用开放定址法解决冲突的做法是:当冲突发生时,使用某种探查(亦称探测)技术在散列表中形成一个探查(测)序列.沿此序列逐个单元地查找,直到找到给定 的关键字,或者

https://blog.csdn.net/xtzmm1215/article/details/47177701   虽然我们不希望发生冲突,但实际上发生冲突的可能性仍是存在的.当关键字值域远大于哈希表的长度,而且事先并不知道关键字的具体取值时.冲突就难免会发 生.另外,当关键字的实际取值大于哈希表的长度时,而且表中已装满了记录,如果插入一个新记录,不仅发生冲突,而且还会发生溢出.因此,处理冲突和溢出是 哈希技术中的两个重要问题. 1.开放定址法     用开放定址法解决冲突的做法是:当冲突发生

查找:静态查找和动态查找. 衡量查找算法的最主要的标准是平均查找长度(Average Search Length,简 称 ASL).平均查找长度是指在查找过程中进行的关键码比较次数的平均值. 顺序查找(Sequnce Search)又称线性查找(Linear Search),其基本思想是:从 静态查找表的一端开始,将给定记录的关键码与表中各记录的关键码逐一比较, 若表中存在要查找的记录,则查找成功,并给出该记录在表中的位置:否则,查找失败,给出失败信息. public int SeqSearch

[数据结构]Hash表 Hash表也叫散列表,是一种线性数据结构.在一般情况下,可以用o(1)的时间复杂度进行数据的增删改查.在Java开发语言中,HashMap的底层就是一个散列表. 1. 什么是Hash表 Hash表是一种线性数据结构,这种数据结构的底层一般是通过数组来实现的.在进行数据增删改查的时候,Hash表首先通过Hash函数对某个键值进行Hash操作,这个Hash操作会将这个键映射到数组的某个下标,获得下标以后就可以直接对数组中的数据进行操作了.理论上讲,Hash表数据操作的时间复杂

一.Hash 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. 实现Hash算法的关键:实现hash算法 .解决hash冲突 1.Hash函数 首先来说hash函数,java中对象都已一个hashCode()方法,那为什么还需要hash函数呢?hashCode是在jdk中是有符号int类型,