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

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

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

Title:  记一次PHP7+opcache+zmq出现SEGSEGV问题的查找(一次不成功的bug查找) bug来历自述:线上代码PHP环境是5.2,为了提升性能(逼格),于是升级为PHP7并使用docker部署,为了方便起见使用yum安装(懒惰),代码经测试后准备部署上线,这个时候问题来了. 在配置FPM后压测,发现当FPM子进程重启时,总会有502错误(fpm日志). ba la ba la开始找问题:1.首先确认是不是FPM的配置问题,找了一圈,没有发现问题2.从PHP7本身开始,想着

在使用linux时,经常需要进行文件查找.其中查找的命令主要有find和grep.两个命令是有区别的: (1)find命令:根据文件的属性进行查找,如文件名,文件大小,所有者,所属组,是否为空,访问时间,修改时间等. (2)grep命令:根据文件的内容进行查找,会对文件的每一行按照给定的模式(patter)进行匹配查找. 一.find命令 基本格式:find path expression 1.按照文件名查找 (1)find / -name httpd.conf #在根目录下查找文件httpd.

二分查找(Binary Search) 该文章的最新版本已迁移至个人博客[比特飞],单击链接 https://www.byteflying.com/archives/699 访问. 二分查找也称折半查找,它是一种效率较高的查找方法.但是,折半查找要求线性表必须采用顺序存储结构,而且表中元素按关键字有序排列. 首先,假设表中元素是按升序排列,将表中间位置记录的关键字与查找关键字比较,如果两者相等,则查找成功:否则利用中间位置记录将表分成前.后两个子表,如果中间位置记录的关键字大于查找关键字,则进一

直接上码了注释写得很详细: function bsearch(A,x){ //l:查找范围左 r:查找范围右 let l = 0, //查询范围左边界 r = A.length-1, //查找范围右边界 guess //中间猜测位置 while(l <= r){ //guess等于l,r中间位置 guess = Math.floor( (l+r)/2 ) //判断当前位置是否为要查找的值,是则返回下标 if(A[guess] === x) return guess //如果当前位置值大于要查询的

p=getchar(); }  printf("\n"); rewind(in);         //文件流指针移到文件开始位置 p=fgetc(in); while(!feof(in)){     //p!=EOF不适合缓冲文件系统处理二进制文件的情况:错误:p!='\0' p!='\n' putchar(p); p=fgetc(in); }  fclose(in);  printf("\n"); }

在前面专题中讲的BST.AVL.RBT都是典型的二叉查找树结构,其查找的时间复杂度与树高相关.那么降低树高自然对查找效率是有所帮助的.另外还有一个比较实际的问题:就是大量数据存储中,实现查询这样一个实际背景下,平衡二叉树由于树深度过大而造成磁盘IO读写过于频繁,进而导致效率低下.那么如何减少树的深度(当然不能减少查询数据量),一个基本的想法就是: 1.  每个节点存储多个元素 (但元素数量不能无限多,否则查找就退化成了节点内部的线性查找了). 2.  摒弃二叉树结构,采用多叉树 (由于节点内元素

之前分析了好多排序算法,可难理解了呢!!(泣不成声)这次我要把二分查找总结一下,这个算法不算难度特别大,欢迎大家参考借鉴我不喜欢太官方的定义,太晦涩的语言,让人看了就头晕.我希望加入我自己的理解,能帮助大家更好的理解算法的原理同时也欢迎大家批评指正二分查找: 我们手里有一个长度为n的正序数列,当我们想查找一个数 x是否在这个数列当中的时候 1 取数列正中间的数mid, 如果mid和x相等,则找到结果,查找成功 返回True 如果mid比x大,则x应该在mid的左侧,我们把mid左侧当作一个新的数

一.哈希查找的定义 提起哈希,我第一印象就是PHP里的关联数组,它是由一组key/value的键值对组成的集合,应用了散列技术. 哈希表的定义如下: 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.这个映射函数叫做散列函数,存放记录的数组叫做散列表. 给定表M,存在函数f(key),对任意给定的关键字值key,代入函数后若能得到包含该关键字的记录在表中的地址,则称表

如题 (总结) -认真读题, 还WA了一次, https://www.nowcoder.com/practice/abc3fe2ce8e146608e868a70efebf62e?tpId=13&tqId=11154&tPage=1&rp=1&ru=%2Fta%2Fcoding-interviews&qru=%2Fta%2Fcoding-interviews%2Fquestion-ranking 这题也没有说数据量,暂且二分吧. 借鉴学习文章列表 链接1: 链接2:

一. 配置静态网络地址 目标: 本例要求为虚拟机 server 配置以下静态地址参数: 1> 主机名:server0.example.com    2> IP地址:172.25.0.11    3> 子网掩码:255.255.255.0    4> 默认网关:172.25.0.254    5> DNS服务器:172.25.254.254 方案: 使用nmcli配置网络连接时的基本操作,查看网络连接.连接详情: 1> nmcli con show      2>

Excel的查找替换功能,只能对文本类数据查找较为得力,若需查找数字类型的数据,如查找大于100的数字,就无能为力,此篇Excel催化剂补足其短板. Excel数据类型知识背景介绍 用好Excel,必不可少的是要对Excel单元格内的数据有数据类型的概念,Excel单元格上的数据,大类上分为文本型和数值型,再加上不太常用到的影响不大的错误类型.逻辑类型.处理好数据是文本类型还是数字类型尤为重要. 例如身份证号码,需要将其标注为文本类型,即文本型的数字.而日期,时间,最终其实是数字的变体,可以最终

二叉树查找(Binary Tree Search) 该文章的最新版本已迁移至个人博客[比特飞],单击链接 https://www.byteflying.com/archives/706 访问. 二叉排序树或者是一棵空树,或者是具有下列性质的二叉树: 若左子树不空,则左子树上所有结点的值均小于或等于它的根结点的值: 若右子树不空,则右子树上所有结点的值均大于或等于它的根结点的值: 左.右子树也分别为二叉排序树. 二叉树查找需要先生成一个二叉排序树,再遍历所有节点逐一比较其值与关键字是否相同,相同则

顺序查找(Sequential Search) 该文章的最新版本已迁移至个人博客[比特飞],单击链接 https://www.byteflying.com/archives/697 访问. 顺序查找也称线性搜索(Linear Search),是在一个已知无(或有序)序队列中找出与给定关键字相同的值的具体位置.原理是让关键字与队列中的第1个(或最后1个)位置的值逐个比较,直到找出与给定关键字相同的值为止,它的缺点是效率低下. 示例:  public class Program { public s

在工作中我总会通过日志来查找相关问题,但有时候日志太多有不知道又不知道日志什么时候打印的,这时我们可以通过一下方法来查找: 1.把目录跳到你日志文件存放的地方 2.grep  关键字  *    例如要查找多有有关tomcat的信息  grep  tomcat  *  这样就可以查到所有tomcat的信息和是哪个日志文件 3.vi  xxx.log  进入日志文件 4./tomcat    这样就可以找出xxx.log中的tomcat信息的位置 --------------------- 本文来

字符串查找即为特征查找: 特征即位hash: 1.将待查找的字符串hash: 2.在容器字符串中找头字符匹配的字符串,并进行hash: 3.比较hash的结果:相同即位匹配: hash算法的设计为其中的重点.

描述 本例展示了如何使用查找任务搜索数据.本例在地图上用图表显示结果并用DojoX的grid格式化结果为表格样式. FindTask构造函数需要一个ArcGIS Server地图服务的URL.本例使用ESRI sample server上的ESRI_StatesCitiesRivers_USA服务. findTask = new esri.tasks.FindTask("http://sampleserver1.arcgisonline.com/ArcGIS/rest/services/Spec

也就是会根据实参,所处在的名字空间,来查找对应名字空间里面的函数. 对于<<也是常见的场景,会根据实际要打印出来的下一个操作数,来决定调用哪个命名空间里面的函数. 注意,不同命名空间里面的函数,不构成重载的关系.它们只是在调用的时候,会被不同的选择而已. 对于操作符,比如%,同时存在成员函数和非成员函数的情况.那么也是都选择,然后根据参数匹配度来选择.如果同等的,那么就会编译报错,有二义性.