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

1.查找表:同一类型的数据元素构成的集合. 2.对查找表进行的操作:查询某特定元素.检索满足条件的元素的属性.插入元素.删除元素. 1)若对查找表进行的操作只涉及前两种,则为静态查找表:需要进行插入和删除,则为动态查找表. 2)适合静态查找表的查找方法:顺序查找.折半查找.散列查找. 3)适合动态查找表的查找方法:二叉排序树(二叉平衡树和B树都是二叉排序树的改进)的查找.散列查找. 3.顺序查找(线性查找):用于在线性表中进行查找. 1)一般线性查找表的顺序查找 (1)对于n个元素的表,查找成功

正则表达式   语法:             mport re #导入模块名 p = re.compile("^[0-9]") #生成要匹配的正则对象 , ^代表从开头匹配,[0-9]代表匹配0至9的任意一个数字, 所以这里的意思是对传进来的字符串进行匹配,如果这个字符串的开头第一个字符是数字,就代表匹配上了 m = p.match('14534Abc') #按上面生成的正则对象 去匹配 字符串, 如果能匹配成功,这个m就会有值, 否则m为None<br><br&g

最近闲来无事刷LeetCode,发现这道题的Accept Rate还是挺高的,尝试着做了一下,结果悲剧了,把过程写下来,希望能长点记性.该题的描述翻译成中文如下: 你正在和你的朋友玩尼姆游戏(Nim Game): 桌子上有一堆石块,你和你的朋友轮流去拿这些石块,每次只能拿1块.2块或者3块.在石块被拿光前,最后一次拿到石块的人获胜.你将首先去拿这些石块. 你和你的朋友都非常聪明,并且拥有应对该游戏的最佳策略.写一个函数来决定在给定石块数量的情况下,你是否能够获胜.比如:如果桌子上有4块石块,那么

要得到某个结果,可以有很多种方式,算法就是为了寻找一条最快的方式. 而评判其好坏的标准就是时间复杂度. O(1): 我们把执行一次的时间复杂度定义为O(1) sum = a +b; cout << sum <<endl; O(n): for(int i = 0; i < n ;++n) { //do something. } O(n2): for(int i = 0; i < n ;++n) { for(int j = 0; j < n ;++n) { //do

1.背景 上一篇讲了在源码中捕获到了android手机的截屏函数(同时按下电源键与音量减,详情http://blog.csdn.net/buptgshengod/article/details/19911909),经过一周的研究还是没有在手机上实现系统截屏功能,总结下尝试的方法与失败的原因. 2.失败方法分析 (1)bufferframe读取fb0 在手机的/dev/graphics目录下的fb0文件是负责屏幕渲染的帧缓存,网上有一些教程讲如何用c将手机中的fb0转换成bmp格式的图片.我在an

通过Windbg来追踪ASL code的运行: 目标机的配置: 第一步: 在BIOS Setup下面 disable secure boot(不然下面debug on 命令会失败):关闭防火墙. 第二步:替换acpi.sys1. 获取与目标机OS 同版本的check build ACPI.sys文件,替换系统中的C:\Windows\System32\drivers\acpi.sys 2.acpi.sys属于系统文件,直接替换会出错,可以把下面的内容保存为:TrustedIntsaller.re

#include<stdio.h>#include<stdlib.h>//线性表的动态分配顺序存储结构#define LIST_INIT_SIZE 100//线性表存储空间的初始分配量#define LISTINCREMENT 10//线性表存储空间的分配增量//函数结果状态代码#define TRUE 1#define FALSE 0#define OK 1#define ERROR 0#define INFEASIBLE -1#define OVERFLOW -2typedef

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

实践博客 二分法查找元素 1.首先定义三个位置min,mid,max 2.每次从所有元素所处位置的中间开始查找(所有元素必须以由小及大顺序排列完毕) 3.当中间元素大于所查找元素时,从中间元素(mid)左半区进行查找,此时max元素由最大值变为mid左侧紧邻的那个元素,min元素不变. 4.当中间元素小于所查找元素时,从中间元素(mid)右半区进行查找,此时max位置不变,min元素由最小元素变为mid元素的紧邻的右侧元素,max元素不变 5.当所查元素与mid元素相等时,查找结束. 6.当未查

由于去跳啦啦操没有上课... 介绍 折半查找,又称作二分查找.这个查找的算法的特点,就是,要求数据要是有序的. 1 ,存储结构一定是顺序存储 2 ,关键字大小必须有序排列 然后,利用这组有序的数据之间的关系,来进行折半的查找. 比方说,这组数据是升序排列的.一开始,首先对比这组数据的中间的项与关键值(key)的关系.若是关键值(key)>中间值,则说明,关键值(key)在中间值的右侧,因此将这组数据的区间缩小为以中间值为最左侧的小区间.然后,继续用中间值进行比较,以此类推,最终肯定会找到在数组当

题目: 已知关键字序列为{30,25,72,38,8,17,59},设散列表表长为15.散列函数是H(key)=key MOD 13,处理冲突的方法为二次探测法Hi= ( H(key) + di )mod 15 ( di=12,-12,22,-22,… ),请写出构造散列表的详细计算过程,填写散列表,并计算在等概率的情况下查找成功和失败时的平均查找长度ASL. 地址 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 关键字                          

最近闲来无事刷LeetCode,发现这道题的Accept Rate还是挺高的,尝试着做了一下,结果悲剧了,把过程写下来,希望能长点记性.该题的描述翻译成中文如下: 你正在和你的朋友玩尼姆游戏(Nim Game): 桌子上有一堆石块,你和你的朋友轮流去拿这些石块,每次只能拿1块.2块或者3块.在石块被拿光前,最后一次拿到石块的人获胜.你将首先去拿这些石块. 你和你的朋友都非常聪明,并且拥有应对该游戏的最佳策略.写一个函数来决定在给定石块数量的情况下,你是否能够获胜.比如:如果桌子上有4块石块,那么

二叉树是一种非常重要的数据结构,它同时具有数组和链表各自的特点:它可以像数组一样快速查找,也可以像链表一样快速添加.但是他也有自己的缺点:删除操作复杂. 虽然二叉排序树的最坏效率是O(n),但它支持动态查找,且有很多改进版的二叉排序树可以使树高为O(logn),如AVL.红黑树等. 对于排序二叉树,若按中序遍历就可以得到由小到大的有序序列. 我们先介绍一些关于二叉树的概念名词. 二叉树:是每个结点最多有两个子树的有序树,在使用二叉树的时候,数据并不是随便插入到节点中的,一个节点的左子节点的关键值

一.什么是 KMP 算法 KMP 算法是一种改进的字符串匹配算法,用于判断一个字符串是否是另一个字符串的子串 二.KMP 算法的时间复杂度 O(m+n) 三.Next 数组 - KMP 算法的核心 KMP算法的核心是利用匹配失败后的信息,尽量减少模式串与主串的匹配次数以达到快速匹配的目的.具体实现就是通过一个 next() 实现 1.next 数组: 长度与字符串长度一致,每个位置存储对应字符的最长匹配长度 2.next 数组通过遍历子字符串中"前缀"和"后缀"的最

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

如果你正在构建一个基于 gulp 的前端自动化开发环境,那么极有可能会用到 gulp-sass ,由于网络原因你可能会安装失败,因为安装过程中部分细节会到亚马逊云服务器上获取文件.本文主要讨论在不变更网络环境的前提下安装 gulp-sass / node-sass . 问题描述 执行 npm install 安装软件包 gulp-sass $ npm install gulp-sass 这个过程中会先安装 node-sass ,因为 gulp-sass 依赖于 node-sass .中间出现的错

我们有一个job A, A只是配置了一些参数,它会去触发模板job B. 我一开始点击构建A, 马上发现参数配置不对,于是撤消了构建,但是我没有发现B已经被触发,我重新配置参数,然后再次构建A,这个时候就有两个B在同时构建一个项目,时间差了几十秒. 两个B在不同的机器上进行,第一个B,我们暂且叫B1(构建号644), 第二次的叫B2(构建号#645), B1构建的机器最后硬盘空间不足失败了,B2成功了.但是奇怪的是B2#645在19:30构建完成后居然去检查B1#644的状态,此是B1还没有构建

最近在看设备传感器的API,当然也少不了研究一下让微信称神的“摇一摇”了.关于“摇一摇”的实现,网上很多资料所以不详细说了,但总是有布局.效果不全等各种问题,所以作为一名资深copypaster,代码肯定是要贴的: 源码在此 手机扫二维码看看效果,支持Chrome.Safari.微信(新版): 核心代码是这一段: this.deviceMotionHandler = function(eventData) { var acceleration = eventData.acceleration;

在 Linux 桌面系统下玩了这么久,大部分时间都是使用 Ubuntu,偶尔使用一下 Fedora.我的电脑中安装有多个 Linux 发行版,见这里<在同一个硬盘上安装多个Linux发行版及Fedora 21初体验>.在 Ubuntu 桌面系统中,安装 Nvidia 显卡驱动是分分钟的事,使用起来也一直很顺畅,见这里<桌面美化那点事儿>.然而到了 Fedora 中,则一直是好事多磨.特别是对于 Fedora 21 Workstation 版,在我的笔记本电脑上安装 Nvidia 驱