7-14 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 1

题目地址 https://pta.patest.cn/pta/test/15/exam/4/question/722 5-14 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NN(\le 10^5≤10​5​​),为通话记录条数.随后NN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

ps: 真不明白为什么水题不能一次ac 7-14 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 13005

7-2 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

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NN(\le 10^5≤10​5​​),为通话记录条数.随后NN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 135057118

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 13505711862 13088625832 13588625832 18087925832 150

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NN(\le 10^5≤10​5​​),为通话记录条数.随后NN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 135057118

        文章部分代码图片和总结来自参考资料 哈希和常用的方法 散列,从中文字面意思就很好理解了,分散排列,我们知道数组地址空间连续,查找快,增删慢,而链表,查找慢,增删快,两者结合起来形成散列表.如下图. 常见的hash 散列方法有 : 直接定址法:直接以关键字k或者k加上某个常数(k+c)作为哈希地址. 数字分析法:提取关键字中取值比较均匀的数字作为哈希地址.(ThreadLocalMap中取的斐波那契数列数 0x61c88647 ) 除留余数法:用关键字k除以某个不大于哈希表长度m的

1,Hashing过程 像二分查找.AVL树查找,这些查找算法的时间复杂度为O(logn),而对于哈希表而言,我们一般说它的查找时间复杂度为O(1).那它是怎么实现的呢?这就是一个Hashing过程. 在JAVA中,每个对象都有一个散列码,它是由Object类的hashCode()方法计算得到的(当然也可以覆盖Object的hashCode()).而我们可以在散列码的基础上,定义一个哈希函数,再对哈希函数计算出的结果求余,最终得到该对象在哈希表的位置. final int hash(Object

hash散列中需要确定key和value的唯一确定关系. hash散列便于快速的插入删除和修改,不便于查找最大值等其他操作 以下为字符和数字的hash散列: function HashTable () { this.table = new Array(137); this.value = new Array(); this.simpleHash = simpleHash; this.betterHash = betterHash; this.display = display; this.put

JDK8中的HashMap相对JDK7中的HashMap做了些优化. 接下来先通过官方的英文注释探究新HashMap的散列怎么实现 先不给源码,因为直接看源码肯定会晕,那么我们先从简单的概念先讲起  (如果你不想深入理解 请不要看括号里的内容,可以简化阅读过程) 首先,有一个问题:假如我们现在有一个容量为16的数组,现在我想往里面放对象,我有15个对象. 怎么放进去呢??? 其实要解决一个问题就够了:对象要放在哪个下标??? 当然最简单的方法是从0下标开始一个一个挨着往后放 看,这样就把你们的对

LM Hash && NTLM Hash Windows操作系统通常使用两种方法对用户的明文进行加密处理,在域环境中,用户信息存储在ntds.dit中,加密后为散列值.Windows操作系统中的密码一般由两部分组成,一部分为LM Hash,另一部分为NTLM Hash.在Windows操作系统中,Hash的结构通常如下: username:RID:LM-HASH:NT-HASH LM Hash的全名为"LAN  Manager Hash",是微软为了提高Windows操

最近自己实现了一个ZIP压缩数据的解压程序,觉得有必要把ZIP压缩格式进行一下详细总结,数据压缩是一门通信原理和计算机科学都会涉及到的学科,在通信原理中,一般称为信源编码,在计算机科学里,一般称为数据压缩,两者本质上没啥区别,在数学家看来,都是映射.一方面在进行通信的时候,有必要将待传输的数据进行压缩,以减少带宽需求:另一方面,计算机存储数据的时候,为了减少磁盘容量需求,也会将文件进行压缩,尽管现在的网络带宽越来越高,压缩已经不像90年代初那个时候那么迫切,但在很多场合下仍然需要,其中一个原因是

一.概述 本篇文章我们来聊聊大家日常开发中常用的一个集合类 - HashMap.HashMap 最早出现在 JDK 1.2中,底层基于散列算法实现.HashMap 允许 null 键和 null 值,在计算哈键的哈希值时,null 键哈希值为 0.HashMap 并不保证键值对的顺序,这意味着在进行某些操作后,键值对的顺序可能会发生变化.另外,需要注意的是,HashMap 是非线程安全类,在多线程环境下可能会存在问题. 在本篇文章中,我将会对 HashMap 中常用方法.重要属性及相关方法进行分

1. 概述 LinkedHashMap 继承自 HashMap,在 HashMap 基础上,通过维护一条双向链表,解决了 HashMap 不能随时保持遍历顺序和插入顺序一致的问题.除此之外,LinkedHashMap 对访问顺序也提供了相关支持.在一些场景下,该特性很有用,比如缓存.在实现上,LinkedHashMap 很多方法直接继承自 HashMap,仅为维护双向链表覆写了部分方法.所以,要看懂 LinkedHashMap 的源码,需要先看懂 HashMap 的源码.关于 HashMap 的

一.概述 以 Key-Value 的形式进行数据存取的映射(map)结构 简单理解:用最基本的向量(数组)作为底层物理存储结构,通过适当的散列函数在词条的关键码与向量单元的秩(下标)之间建立映射关系 更详细的定义:开辟物理地址连续的桶数组ht[],借助散列函数hash(),将词条关键码key映射为桶地址(数组下标),从而快速地确定待操作词条的物理位置. 1.1 散列结构优点 可以实现O(1)时间的数据项查找(注:给定关键码,通过散列函数可直接计算出所在地址) 能以节省空间的方式实现上述O(1)查

该文章转自:http://www.cnblogs.com/esingchan/p/3958962.html (文章写得很详细,让我对zip压缩有了了解,感谢博主,贴在这是为了防止忘了有这么好的文章,侵删) 最近自己实现了一个ZIP压缩数据的解压程序,觉得有必要把ZIP压缩格式进行一下详细总结,数据压缩是一门通信原理和计算机科学都会涉及到的学科,在通信原理中,一般称为信源编码,在计算机科学里,一般称为数据压缩,两者本质上没啥区别,在数学家看来,都是映射.一方面在进行通信的时候,有必要将待传输的数据

1. 为什么需要散列表? 对于线性表和链表而言,访问表中的元素,时间复杂度均为O(n).即便是通过树结构存储数据,时间复杂度也为O(logn).那么有没有一种方式可以将这个时间复杂度降为O(1)呢?当然有,这就是接下来要介绍的散列表.散列表是普通数组概念的推广.由于对于普通数组只要知道其下标位置就可以使用O(1)的时间内访问任意元素,如果存储空间允许,我们可以提供一个足够大的数组,为每个可能的关键字保留一个位置,这个位置也被称之"槽",从而可以充分的利用直接寻址的技术优势,其实就是典型

前言: 对于SHA安全散列算法,以前没怎么使用过,仅仅是停留在听说过的阶段,今天在看图片缓存框架Glide源码时发现其缓存的Key采用的不是MD5加密算法,而是SHA-256加密算法,这才勾起了我的好奇心,所以趁着晚上没啥事,来学习一下. 其他几种加密方式: Android数据加密之Rsa加密 Android数据加密之Aes加密 Android数据加密之Des加密 Android数据加密之MD5加密 Android数据加密之Base64编码算法 Android数据加密之异或加密算法 SHA加密算

-- 问题1 tablename使用主键索引反而比idx_ref_id慢的原因EXPLAIN SELECT SQL_NO_CACHE COUNT(id) FROM dbname.tbname FORCE INDEX (idx_ref_id)EXPLAIN SELECT SQL_NO_CACHE COUNT(id) FROM dbname.tbname FORCE INDEX (PRIMARY) 原因:可以看到走主键索引的时候效率比较差.那么是为什么呢.平时我们检索一列的时候,基本上等值或范围查询