起初看到这种需求的时候,我是这个状态 对,我是拒绝的,人家echats画出来就是一个canvas,你让我怎么加... 但是,作为一个"有点追求的"前端,我得想招试试总结下来,唯一的突破点就是echarts的配置了. echarts配置项网址:http://echarts.baidu.com/option.html 最后果然被我找到了 一.先说x||y轴的文案处理: 如图,x轴的配置也就都在这里了 而关于x轴文案的设置,就是这个axisLabel属性了 而跟内容有关的也就是这个forma

1.序 该篇分别讲了散列表的引出.散列函数的设计.处理冲突的方法.并给出一段简单的示例代码. 2.散列表的引出 给定一个关键字集合U={0,1......m-1},总共有不大于m个元素.如果m不是很大,我们可以定义一个数组T[0...(m-1)],把U映射到数组T上,每个位置对应U中的一个关键字,若U中没有关键字为k的元素,则T[k]=NULL.我们称T为直接寻址表,不管是插入.删除.查找,只需o(1)的时间.但是注意前提,当"m不是很大的时候".显然这个前提限制性很大,m很大时,必然

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.具体的介绍网上有很详细的描述,如闲聊哈希表 ,这里就不再累述了: 哈希表在像Java.C#等语言中是与生俱来的.可是在C的世界中,似乎只有自己动手,丰衣足食:在网上google了一把,大致有几个版本,我会一一来分析对比: 首先先来交代一下哈希表实现中需要注意的一些概念: (主要参考:这里) 1.哈希函数 也叫散列函数,

目录 引言 直接寻址 散列寻址 散列函数 除法散列 乘法散列 全域散列 完全散列 碰撞处理方法 链表法 开放寻址法 线性探查 二次探查 双重散列 随机散列 再散列问题 完整源码(C++) 参考资料 内容 1.引言 如果想在一个n个元素的列表中,查询元素x是否存在于列表中,首先想到的就是从头到尾遍历一遍列表,逐个进行比较,这种方法效率是Θ(n):当然,如果列表是已经排好序的话,可以采用二分查找算法进行查找,这时效率提升到Θ(logn);  本文中,我们介绍散列表(HashTable),能使查找效率

HashMap HashMap的数据结构:HashMap实际上是一个数组和链表("链表散列")的数据结构.底层就是一个数组结构,数组中的每一项又是一个链表. hashCode是一个对象的标识,Java中对象的hashCode是一个int类型值.通过hashCode来算出指定数组的索引可以快速定位到要找的对象在数组中的位置,之后再遍历链表找到对应值,理想情况下时间复杂度为O(1),并且不同对象可以拥有相同的hashCode(hash碰撞).发生碰撞后会把相同hashcode的对象放到同一

1. 引言 许多应用都需要动态集合结构,它至少需要支持Insert,search和delete字典操作.散列表(hash table)是实现字典操作的一种有效的数据结构. 2. 直接寻址表 在介绍散列表之前,我们先介绍直接寻址表. 当关键字的全域U(关键字的范围)比较小时,直接寻址是一种简单而有效的技术.我们假设某应用要用到一个动态集合,其中每个元素的关键字都是取自于全域U={0,1,…,m-1},其中m不是一个很大的数.另外,假设每个元素的关键字都不同. 为表示动态集合,我们用一个数组,或称为

最近都在研究数据结构,关于hashtable,或者叫做散列表,过去一直不了解是什么东西,现在终于明白了. 所谓hashtable,就是某组key,通过某个关系(函数),得到一个与之对应的映射值(在计算机中一般是地址),而且这组映射值最好是连续的,并且是有限的,将key和value写成表的形式,就是hashtable.特别,在此需要注意的是,每个key只能对应一个value,但是可以有多个key,对应同一个值,当多个key对应同一个值的时候,这个时候叫做冲突(collision),这两个key叫做

#1,是什么? 散列表(Hash table,也叫哈希表),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M为哈希(Hash)表,函数f(key)为哈希(Hash) 函数. #2,散列函数 一般的线性表,树中,记录在结构中的相对位置是随机的

转载自:白话算法(6) 散列表(Hash Table)从理论到实用(上) 处理实际问题的一般数学方法是,首先提炼出问题的本质元素,然后把它看作一个比现实无限宽广的可能性系统,这个系统中的实质关系可以通过一般化的推理来论证理解,并可归纳成一般公式,而这个一般公式适用于任何特殊情况. ——R.A. Fisher 在一个解决方案的复杂性之中,理论或者概念的部分通常只占有限的一小部分.理论无法做实际的工作——否则它也不成其为理论了.从理论到实用,需要经过一系列的发明.从实用到更加实用.更加通用,往往需要

转载自:白话算法(6) 散列表(Hash Table)从理论到实用(中) 不用链接法,还有别的方法能处理碰撞吗?扪心自问,我不敢问这个问题.链接法如此的自然.直接,以至于我不敢相信还有别的(甚至是更好的)方法.推动科技进步的人,永远是那些敢于问出比外行更天真.更外行的问题,并且善于运用丰富的想象力找到新的可能性,而且有能力运用科学的方法实践的人. 如果可以不用链表,把节省下来的链表的指针所占用的空间用作空槽,就可以减少碰撞的机会,提高查找速度. 使用开放寻址法处理碰撞 不用额外的链表,以及任何其

转载自: 白话算法(6) 散列表(Hash Table) 从理论到实用(下) [澈丹,我想要个钻戒.][小北,等等吧,等我再修行两年,你把我烧了,舍利子比钻戒值钱.] ——自扯自蛋 无论开发一个程序还是谈一场恋爱,都差不多要经历这么4个阶段: 1)从零开始.没有束缚的轻松感.似乎拥有无限的可能性,也有相当多的不确定,兴奋.紧张和恐惧. 2)从无到有.无从下手的感觉.一步一坎,进展缓慢.走弯路,犯错,投入很多产出很少.目标和现实之间产生强大的张力.疑惑.挫败.焦急和不甘心. 3)渐入佳境.快速成长

[前面的话] 周末,本来打算找人去玩,结果没找到,所以我只好有学习了. 为什么会学习散列表,因为要使用HashMap?因为在做项目的时候,在服务器和客户端需要传输DTO,而传输的属性是动态增加的,所以需要HashMap动态的添加一些属性到DTO类中去,所以学习一下. [定义]       Hash表:是根据关键字而直接进行访问的数据结构,也就是说,散列表建立了关键字和存储地址之间的一种直接映射关系.      散列函数:一个把查找表中的关键字映射成该关键字对应的地址的函数,记为Hash(key)

linux系统中每个进程由一个进程id标识,在内核中对应一个task_struct结构的进程描述符,系统中所有进程的task_struct通过链表链接在一起,在内核中,经常需要通过进程id来获取进程描述符,最简单的方法可以通过遍历task_struct链表并对比id的值来获取,但这样效率太低,尤其当系统中运行很多个进程的时候. linux内核通过PID散列表来解决这一问题,能快速的通过进程ID获取到进程描述符. PID散列表包含4个表,因为进程描述符包含了表示不同类型PID的字段,每种类型的PI

集合.字典和散列表都可以存储不重复的值. 在集合中,我们感兴趣的是每个值本身,并把它当作主要元素.在字典和散列表中,我们用 [键,值] 的形式来存储数据. 集合(Set 类):[值,值]对,是一组由无序且唯一(即不能重复)的项组成的. 字典(Map 类):[键,值]对,也称作映射,其中键名是用来查询特定元素的. 散列(HashTable类/HashMap 类):[键,值]对,是Dictionary类的一种散列表实现方式.散列函数的作用是给定一个键值,然后返回值在表中的地址.散列算法的作用是尽可能

[C++11散列表] 散列表对应于C++03中的hash_xxx,分为set和map两种 上述的类型将满足对一个容器类型的要求,同时也提供访问其中元素的成员函数: insert, erase, begin, end. 散列表需引入<unordered_set> 和 <unordered_map> 两个头文件. 参考:http://zh.wikipedia.org/wiki/C++0x#.E9.9B.9C.E6.B9.8A.E8.A1.A8

散列表是根据关键字(Key value)而直接访问在内存存储位置的数据结构.也就是说,它通过把键值通过一个函数的计算,映射到表中一个位置来访问记录,这加快了查找速度.这个映射函数称做散列函数,存放记录的数组称做散列表.    散列表是普通数组概念的推广,它支持insert,search,delete操作.在实践中,它的效率还是很高的,在一些合理的假设下,在散列表中查找一个元素的期望时间为O(1). 1直接寻址表 如下图,在关键字全域U,比较小时,直接寻址是一种简单而有效的技术. 其实操作类似于数

散列表的实现常常叫做散列(hashing).散列仅支持INSERT,SEARCH和DELETE操作,都是在常数平均时间执行的.需要元素间任何排序信息的操作将不会得到有效的支持. 散列表是普通数组概念的推广.如果空间允许,可以提供一个数组,为每个可能的关键字保留一个位置,就可以运用直接寻址技术. 当实际存储的关键字比可能的关键字总数较小时,采用散列表就比较直接寻址更为有效.在散列表中,不是直接把关键字用作数组下标,而是根据关键字计算出下标,这种 关键字与下标之间的映射就叫做散列函数. 1.散列函数

散列表(又名哈希表)仅仅需要一个包含单一指针的链表头.它是双向链表的变体.它不同于双链表——表头和结点使用相同的结构体——散列表对表头和结点有不同的定义.如下: struct hlist_head { struct hlist_node *first; }; struct hlist_node { struct hlist_node *next, **pprev; }; 散列表的实现一般采用hlist_head数组,每个hlist_head挂一个双向hlist_node链表,大致如下图.其中pp

散列表宏承接了双向链表宏的风范,好使好用!务必区分“结点”和“元素”!双链表宏博文中已经提及,这里不赘述! 1.获取元素(结构体)基址 #define hlist_entry(ptr, type, member) container_of(ptr,type,member) #define hlist_entry_safe(ptr, type, member) \ ({ typeof(ptr) ____ptr = (ptr); \ ____ptr ? hlist_entry(____ptr, ty

散列表(哈希表 散列是一种常用的数据存储技术,散列后的数据可以快速地插入或取用. 散列表需要一个散列值(key)来存储指定数据,取数据也是依靠此. 散列值可以依靠计算数据的 ASCII码来获得,但是这会有一个问题,若干数据的散列值可能会相同,这样存储就会发生碰撞. 方案: 开链法, 对Hash表中每个Hash值建立一个冲突表,即将冲突的几个记录以表的形式存储在其中 开放寻址散列,当发生碰撞时,线性探测法检查散列表中的下一个位置是否为空.如果为空,就将数据存入该位置:如果不为空,则继续检查下一个位

 题目 散列表 解决代码及点评 #include <iostream> #include <time.h> using namespace std; template <class T> class HashTable { private: T *pArr; int nSize; T EMPTY; //为空 T TOMB; //墓碑 int nCount; int hFun(T key) //散列函数 { return key % nSize; } int hDo