问题: 一个程序查询经常超过20siis限制时间,排查问题后发现其中的一个存储过程时间会在15s左右 解决思路: 1:确认问题点 通过输出时间的方式查看存储过程中每个部分的执行时间,找到最耗时的三个过程 2:解决问题 发现查询过程中出现 with nolock ,对于查询过程没有用处,删除 先思考是否建立索引,发现有一个重要查询条件没有索引,建立索引后查询时间从8s秒降低到7秒 最后看到group by 会导致时间变长,加OPTION(hash group)减少group by 的影响 结果:最

 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

一些联合表查询语句,这些表里都建立有索引.在没有加 option ( force order ) 前,整个查询费时40多秒,但 单独表 查询基本不到1秒.查看查询计划后发现查询过程是从table n开始使用索引与 table s 等匹配,再与table m中的b匹配,导致整个查询最多表的扫描次数上千次多,逻辑读上万次.加了 option ( force order ) 后,最多表查询扫描次数在10次以内,逻辑读最多的也就千出头.整个查询费时不到1秒,CPU运行占用时间599MS.分享一下. 以下

function Dictionary() { var items={}; this.set=function (key,value) { items[key]=value; }; this.remove=function (key) { if(this.has(key)){ delete items[key]; return true; } return false; }; this.has=function (key) { return key in items; }; this.get=f

7.1.散列函数 散列是一种常见的存储数据的技术,按照这种方式可以非常迅速地插入和取回数据.散列所采用的数据结构被称为是散列表.尽管散列表提供了快速地插入.删除.以及取回数据的操作,但是诸如查找最大值或最小值这样的查找操作,散列表却无法执行地非常快.对于这类操作,其他数据结构会更适合.   7.2.选择散列函数 选择数组大小的时候,一个重要的原则就是要选择素数. 10007是素数,而且他没有大到会使用大量的内存来降低程序的内存. 下面例子中,散列函数SimpleHash利用霍纳(Horner)法

根据数据元素的关键字和哈希函数建立哈希表并初始化哈希表,用开放定址法处理冲突,按屏幕输出的功能表选择所需的功能实现用哈希表对数据元素的插入,显示,查找,删除. 初始化哈希表时把elem[MAXSIZE].elemflag[MAXSIZE]和count分别置0.创建哈希表时按哈希函数创建哈希表,输入数据元素的关键字时,以“0”结束输入且要求关键字为正整数,数据元素个数不允许超过表长MAXSIZE. 输出的形式:根据所选择的哈希表的功能输出相应提示语句和正确结果. 程序的功能:将一组个数不超过哈希表

散列的构成:散列函数,散列表的存储方式,散列表的冲突解决方法. 1.散列函数 较常用的散列函数有除留余数法,数字分析法,平方取中法,折叠法. 2.散列表的存储方式 闭散列法(开地址法),用数组存储:开散列法(链地址法),用邻接链表存储. 3.散列表的冲突解决方法 主要是针对闭散列中关键码位置冲突的问题,常用的方法有线性探查法,二次探查法,双散列法. 性能分析:在存储方式中,开散列法优于闭散列法:在散列函数中,除留余数法最优. 实现代码:   #include<iostream> using n

1,什么是散列? 举个例子,在日常生活中,你将日常用品都放在固定的位置,当你下次需要该东西时,直接去该地方取它.这个过程就相当于散列查找. 若将它们随意杂乱无章地存放,当需要某件东西时,只能一个地方一个地方地逐一查找,这就相当于顺序查找. 在数据结构中,数组就相当于一张散列表,因为可以根据数组下标索引直接取得该位置上的元素. 2,什么情况下用到散列? 由于散列查找相对于其它查找而言,理论上只需要O(1)时间就可以找到某元素,因此,当查找是主要的任务时,散列就是实现词典的一种很好的选择. 3,散列

//散列 //类似于 对象存储,key-value // 存入前,先将key进行hash编码,然后存入 function HashTable(){ var hashData = []; this.djb2HashCode = function(key){ //散列函数算法 var hash = 5381; for(var i = 0; i < key.length; i++){ hash = hash *33 + key.charCodeAt(i); } return hash % 1013;

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

1. 散列的概念 散列方法的主要思想是根据结点的关键码值来确定其存储地址:以关键码值K为自变量,通过一定的函数关系h(K)(称为散列函数),计算出对应的函数值来,把这个值解释为结点的存储地址,将结点存入到此存储单元中.检索时,用同样的方法计算地址,然后到相应的单元里去取要找的结点.通过散列方法可以对结点进行快速检索.散列(hash,也称“哈希”)是一种重要的存储方式,也是一种常见的检索方法. 按散列存储方式构造的存储结构称为散列表(hash table).散列表中的一个位置称为槽(slot).散

题目描述 写一个程序从输入文件中去读取四行大写字母(全都是大写的,每行不超过100个字符),然后用柱状图输出每个字符在输入文件中出现的次数.严格地按照输出样例来安排你的输出格式. 输入输出格式 输入格式: 四行字符,由大写字母组成,每行不超过100个字符 输出格式: 由若干行组成,前几行由空格和星号组成,最后一行则是由空格和字母组成的.在任何一行末尾不要打印不需要的多余空格.不要打印任何空行. 输入输出样例 思路 首先统计所有字符出现的次数,可以使用数组散列法或者直接使用map是实现,其次如何输

题目描述 某校大门外长度为L的马路上有一排树,每两棵相邻的树之间的间隔都是1米.我们可以把马路看成一个数轴,马路的一端在数轴0的位置,另一端在L的位置:数轴上的每个整数点,即0,1,2,-,L,都种有一棵树. 由于马路上有一些区域要用来建地铁.这些区域用它们在数轴上的起始点和终止点表示.已知任一区域的起始点和终止点的坐标都是整数,区域之间可能有重合的部分.现在要把这些区域中的树(包括区域端点处的两棵树)移走.你的任务是计算将这些树都移走后,马路上还有多少棵树. 输入输出格式 输入格式: 第一行有

题目描述 将1,2, ⋯,9共9个数分成3组,分别组成3个三位数,且使这3个三位数构成1:2:3的比例,试求出所有满足条件的3个三位数. 输入输出格式 输入格式: 木有输入 输出格式: 若干行,每行3个数字.按照每行第1个数字升序排列. 输入输出样例 输入样例#1: 无 输出样例#1: 192 384 576 - (输出被和谐了) 分析: 题意为输出3个三位数,如何将所有的三位数罗列出来?只用一个for循环生成三个排列的数不简单,可以考虑使用三个for循环,按照百位.十位.个位拼接成三位数.仅仅

散列(Hash)是一种以常数复杂度实现查找功能的数据结构.它将一个关键词Key,通过某种映射(哈希函数)转化成索引值直接定位到相应位置. 实现散列有两个关键,一是哈希函数的选择,二是冲突的处理. 对于哈希函数,例程中以“Key为int型,操作为取(关于表长的)模”为例.事实上,可以直接将其换成任何一个哈希函数,不会影响实现. 对于冲突处理,有两大类处理方案,一是分离链接法,二是开放定址法.开放定址法包括线性探测法.平方探测法.双散列法等,本文给出分离链接法和平方探测法的实现. 1. 分离链接法:

原文: 在Javascript 中学习数据结构与算法. 概念: HashTable 类, 也叫 HashMap 类,是 Dictionary 类的一种散列表实现方式. 散列算法的作用是尽可能快地在数据结构中定位到某个值,如之前的一些数据结构中(说的就是 LinkedList),需要遍历数据结构才能得到,如果使用散列函数,就能知道值的具体位置,因此就能快速检索到该值,单列函数的作用是给定一个键值(位置),然后返回值在表中的地址. 例如下例,我们通过使用 'lose lose' 散列函数(简单将每个

相关概念 散列表 hashtable 是一种实现字典操作的有效数据结构. 在散列表中,不是直接把关键字作为数组的下标,而是根据关键字计算出相应的下标. 散列函数 hashfunction'h' 除法散列法 通过取k除以m的余数,将关键k映射到m个slot中的某一个上.即散列函数为:h(k)=kmodm 比如:散列表的大小m=12,关键字k=100,则h(k)=100mod12=4,放到slot4中. 由于只需做一次除法,所以除法散列法速度非常快. 当选择除法散列法的时候,要避免选择m的某些值.例

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

1.HashMap的概念 HashMap 是一个散列表,它存储的内容是键值对(key-value)映射. HashMap 继承于AbstractMap,实现了Map.Cloneable.java.io.Serializable接口.HashMap 的实现不是同步的,这意味着它是线程不安全的.它的key.value都可以为null.此外,HashMap中的映射是无序的. 本文重点是介绍HashMap中的"拉链法"解决散列冲突.如果想了解其他方面的知识可参考http://www.cnblo

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 time (the number of comparisons made to find w

散列表碰撞处理.开链法.HashTable散列 /** * 散列表碰撞处理.开链法.HashTable散列. * 将数组里的元素位置,也设置为数组,当两个数据的散列在同一个位置时, * 就可以放在这个位置的二维数组里,解决了散列函数的碰撞处理问题 */ function HashTable() { this.table = new Array(137); this.betterHash = betterHash;//散列函数 this.showDistro = showDistro;//显示散列