被这个问题困扰了很多次,有必要整理一下. 当然最好的参考资料就是http://www.cplusplus.com/reference/set/set/erase/ 里的Complexcity部分了,但是有必要记住常见的一些复杂度.否则会掉坑的. 先来看一下vector的erase复杂度: Linear on the number of elements erased (destructions) plus the number of elements after the last element

题目描述: You're given strings J representing the types of stones that are jewels, and S representing the stones you have.  Each character in S is a type of stone you have.  You want to know how many of the stones you have are also jewels. The letters in

stl:即标准模板库,该库包含了诸多在计算机科学领域里所常用的基本数据结构和基本算法 六大组件: 容器.迭代器.算法.仿函数.空间配置器.迭代适配器 迭代器:迭代器(iterator)是一种抽象的设计理念,通过迭代器可以在不了解容器内部原理的情况下遍历容器.除此之外,STL中迭代器一个最重要的作用就是作为容器(vector,list等)与STL算法的粘结剂,只要容器提供迭代器的接口,同一套算法代码可以利用在完全不同的容器中,这是抽象思想的经典应用.迭代器是STL中行为类似指针的设计模式,它可以提

什么是哈希表呢?哈希表在数据结构中也叫散列表.是根据键名经过hash函数计算后,映射到表中的一个位置,来直接访问记录,加快了访问速度.在理想情况下,哈希表的操作时间复杂度为O(1).数据项可以在一个与哈希表长度无关的时间内,计算出一个值hash(key),在固定时间内定位到一个桶(bucket,表示哈希表的一个位置),主要时间消耗在于哈希函数计算和桶的定位. 在分析PHP中HashTable实现原理之前,先介绍一下相关的基本概念: 如下图例子,希望通过人名检索一个数据,键名通过哈希函数,得到指向

比起之前那些问计数哈希表的题目,这道题好像更接近哈希表的底层机制. java中hashmap的实现是通过List<Node>,即链表的list,如果链表过长则换为红黑树,如果容量不足(装填因子下)则扩充数组容量.解决冲突的方式是直接接在对应位置的链表上. 首先看看哈希表几个操作的时间复杂度: HashMap的新增: 计算key的哈希值 哈希值作为index,找到对应的数组位置 如果数组位置为空,直接存入 如果数组位置不为空,遍历该链表,插入末尾 这里考虑理想情况(无冲突),时间复杂度为O1 H

 哈希表结构讲解: 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. 记录的存储位置 = function(关键字) 这里的对应关系function称为散列函数,又称为哈希(Hash函数),采用散列技术将记录存储在一块连续的存储空间中,这块连续存储空间称为散列表或哈希表(Hash table). 哈希表hashta

在PHP内核中,其中一个很重要的数据结构就是HashTable.我们常用的数组,在内核中就是用HashTable来实现.那么,PHP的HashTable是怎么实现的呢?最近在看HashTable的数据结构,但是算法书籍里面没有具体的实现算法,刚好最近也在阅读PHP的源码,于是参考PHP的HashTable的实现,自己实现了一个简易版的HashTable,总结了一些心得,下面给大家分享一下. 笔者github上有一个简易版的HashTable的实现:HashTable实现 另外,我在github有

一.写在前面 哈希表(Hash Table),又称散列表,是一种可以快速处理插入和查询操作的数据结构.哈希表体现着函数映射的思想,它将数据与其存储位置通过某种函数联系起来,其在查询时的高效性也体现在这里.换言之,我们建立一个函数关系(称之为散列函数):data->address,将数据和其存储位置关联:查询时,我们只需要根据我们建立的函数关系就能通过data查询到address. 可见,散列函数的建立直接影响着哈希表的效率.当我们的散列函数建立得足够优时,哈希表在插入和查询上的时间复杂度都能被降

哈希表 学习笔记 参考翻译自:<复杂性思考> 及对应的online版本:http://greenteapress.com/complexity/html/thinkcomplexity004.html 使用哈希表可以进行非常快速的查找操作,查找时间为常数,同时不需要元素排列有序 python的内建数据类型:字典,就是用哈希表实现的 为了解释哈希表的工作原理,我们来尝试在不使用字典的情况下实现哈希表结构. 我们需要定义一个包含 键->值 映射 的数据结构,同时实现以下两种操作: add(k

题目: Given a string s and a non-empty string p, find all the start indices of p's anagrams in s. Strings consists of lowercase English letters only and the length of both strings s and p will not be larger than 20,100. The order of output does not mat

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

13.2 Compare and contrast a hash table and an STL map. How is a hash table implemented? If the number of inputs is small, which data structure options can be used instead of a hash table? 这道题让我们比较哈希表和STL中的map数据结构,在遇到这道题之前,我一直以为map就是c++中的哈希表呢,原来是不同的啊-

2014多校第一题,当时几百个人交没人过,我也暴力交了几发,果然不行. 比完了去学习了BSGS才懂! 题目:http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=4887 Endless Punishment Time Limit: 30000/15000 MS (Java/Others)    Memory Limit: 65536/65536 K (Java/Others) Total Submission(s): 52    Accepted Submissi

.Net3.5之后出现了HashSet<T>,硬翻译过来就是“哈希集合”,跟“哈希”两字挂钩说明这种集合的内部实现用到了哈希算法,用Reflector工具就可以发现,HashSet<T>和Dictionary<TKey,TValue>使用了相同的存储方式和哈希冲突算法,那么,它跟Dictionary<TKey,TValue>和Hashtable在使用上到底有什么不同? HashSet<T>对集合运算的操作 HashSet<T>是一个S

数组: 数组存储区间是连续的,占用内存严重,故空间复杂的很大.但数组的二分查找时间复杂度小,为O(1):数组的特点是:寻址容易,插入和删除困难: 链表: 链表存储区间离散,占用内存比较宽松,故空间复杂度很小,但时间复杂度很大,达O(N).链表的特点是:寻址困难,插入和删除容易. HashMap: HashMap 的数据结构是综合了数组和链表的结构来实现对数据的存储. 哈希表 那么我们能不能综合两者的特性,做出一种寻址容易,插入删除也容易的数据结构?答案是肯定的,这就是我们要提起的哈希表.哈希表(

哈希表也叫做散列表.在各种语言中都有hashmap的实现.其最突出的优点是查找和插入以及删除具有常数的时间复杂度 我们可以把哈希表理解为数组+链表 数组具有常数复杂度的查找,为什么呢,因为数组是在内存中连续存放,当我们索引某个位置的元素时候根据 索引值自动计算距离数组首元素起始位置的内存间隔.然而对于中间插入和中间删除元素,数组会将待插入位 置后面的原素先整体向后移动一个位置再将元素插入到待插入的位置.所以时间复杂度为O(n)对于大规模的数 组来说,开销是很大的. 然而链表正相反.由于链表是存储

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

0 为什么需要hash_map 用过map吧?map提供一个很常用的功能,那就是提供key-value的存储和查找功能.例如,我要记录一个人名和相应的存储,而且随时增加,要快速查找和修改: 岳不群-华山派掌门人,人称君子剑 张三丰-武当掌门人,太极拳创始人 东方不败-第一高手,葵花宝典 ... 这些信息如果保存下来并不复杂,但是找起来比较麻烦.例如我要找"张三丰"的信息,最傻的方法就是取得所有的记录,然后按照名字一个一个比较.如果要速度快,就需要把这些记录按照字母顺序排列,然后按照二分

要想知道一个元素是否在数组或链表中,只能从前向后挨个对比,无论是数组还是链表,其对数据的查询表现都比较无力.在的二叉排序树中,还会将数据排序以进行二分查找,将时间复杂度从O(n)降低到O(lg n). 出现这个问题的根源在于,我们没有办法直接根据一个元素找到它存储的位置. 那有没有办法消除这个对比的过程呢?哈希表就是解决查询问题的一种方案. 什么是哈希表与Hash函数 通俗来讲,哈希表就是通过关键字来获取数据的一种数据结构,它通过把关键字映射为表中的位置来获取元素,这种映射主要是使用Hash函数

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

1.HDEL key field [field ...] 删除哈希表 key 中的一个或多个指定域,不存在的域将被忽略. 在Redis2.4以下的版本里, HDEL 每次只能删除单个域,如果你需要在一个原子时间内删除多个域,请将命令包含在 MULTI / EXEC块内. 可用版本: >= 2.0.0 时间复杂度: O(N), N 为要删除的域的数量. 返回值: 被成功移除的域的数量,不包括被忽略的域. # 测试数据 redis> HGETALL abbr ) "a" ) &