哈希表(链地址法处理冲突) 1000(ms) 10000(kb) 2676 / 6911 采用除留余数法(H(key)=key %n)建立长度为n的哈希表,处理冲突用链地址法.建立链表的时候采用尾插法. 输入 第一行为哈西表的长度m: 第二行为关键字的个数n: 第三行为关键字集合: 第四行为要查找的数据. 输出 如果查找成功,输出该关键字所在哈希表中的地址和比较次数:如果查找不成功,输出-1. 样例输入 13 13 16 74 60 43 54 90 46 31 29 88 77 78 79 1

题目大意:原题链接 给定平面上的N个点,求出这些点一共可以构成多少个正方形. 解题思路: 若正方形为ABCD,A坐标为(x1, y1),B坐标为(x2, y2),则很容易可以推出C和D的坐标.对于特定的A和B坐标,C和D可以在线段AB的上面或者下面,即有两种情况.           根据构造三角形全等可以得知(很简单,注意下细节,不要把坐标弄混就行) CD在AB上面x3=x2+(y1-y2),y3=y2+(x2-x1);    x4=x1+(y1-y2),y4=y1+(x2-x1); CD在A

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

C# Dictionary源码剖析 参考:https://blog.csdn.net/exiaojiu/article/details/51252515 http://www.cnblogs.com/wangjun1234/p/3719635.html 源代码版本为 .NET Framework 4.6.1 Dictionary是Hashtable的一种泛型实现(也是一种哈希表)实现了IDictionary泛型接口和非泛型接口等,将键映射到相应的值.任何非 null 对象都可以用作键.使用与Ha

java 解决Hash(散列)冲突的四种方法--开放定址法(线性探测,二次探测,伪随机探测).链地址法.再哈希.建立公共溢出区 标签: hashmaphashmap冲突解决冲突的方法冲突 2016-08-21 22:13 6303人阅读 评论(10) 收藏 举报  分类: java 提高篇(24)  面试题收录(10)  版权声明:觉得此文有用的,不嫌麻烦的,就留个言呐,或者点个赞呐(额,就是文章底部的“顶”啦),要是嫌弃麻烦呢,也麻烦点个赞嘛,要是实在不想点赞呢,也不是不可以. 但是,你要是想

http://poj.org/problem?id=3007 题意 :给你一个字符串,让你无论从什么地方分割,把这个字符串分成两部分s1和s2,然后再求出s3和s4,让你进行组合,看能出来多少种不同的形式. 思路 :记得以前的时候就听他们讨论这道题,说是用map做会超时,所以我直接就没用map....但是做这道题实在是太波折了,昨天晚上改了一晚上都不对,就是不知道哪里出了问题,今早上又改,改来改去才知道原来我new node后边缺了个括号,我很懵懂,我记得不用括号也行啊,而且我看到一个AC的代码

最近时间有点紧,暂时先放参考链接了,待有时间在总结一下: 查了好多,这几篇博客写的真心好,互有优缺点,大家一个一个看就会明白了: 参考 1. 先看这个明白拉链法(链地址法),这个带源码,很好看懂,只不过是只讲了拉链法一种: 2. 再看这个比较全的,四种全讲了,链接,这篇比较形象,有图.但是这两篇都没有仔细介绍优缺点: 3. 最后看优缺点,点击这里:

前注:本文介绍的HashMap并非Java类库的实现.而是根据哈希表知识的一个实现. 上文介绍了开放地址法实现HashTable,它的缺点是对hashCode映射为地址后如果出现重复地址,则会占用其他元素的位置.这样HashTable存储容量有限,而且不便于算法理解.本文介绍链地址法实现HashMap. 链地址法内部仍然有一个数组,但区别与开放地址法,该数组存储的是一个链表的引用.当根据hashCode计算出数组下表后,对元素的增删查改都是在该数组元素所指向的链表上完成的.这就解决了hashCo

https://en.wikipedia.org/wiki/Pigeonhole_principle Sock-picking Assume a drawer contains a mixture of black socks and blue socks, each of which can be worn on either foot, and that you are pulling a number of socks from the drawer without looking. Wh

给定一个整数数组,判断是否存在重复元素. 如果任意一值在数组中出现至少两次,函数返回 true .如果数组中每个元素都不相同,则返回 false . 示例 1: 输入: [1,2,3,1] 输出: true 解法1:哈希表 class Solution: def containsNearbyDuplicate(self, nums: List[int], k: int) -> bool: res = {} for index, num in enumerate(nums): if num in

给出N个六边形的6个边长,问其中是否有完全相同的两个六边形,完全相同包括边的长度和位置都要相同.边给出的顺序是逆时针或者顺时针的. 给每个6边形一个哈希值,方法是对6条边长度的平方和取模 #include<cstdio> #include<algorithm> #include<cstring> using namespace std; const int maxn = 1e6; ;//100W以内的大素数 typedef long long LL; int n; ][

#include<iostream>#include<iomanip>using namespace std; typedef struct Node{ int data; struct Node *next;}node; int len,num,M,numbers,i=0,mod,count=0;int *a;node **p,*s;float ASL=0,ASL1=0; int ListLength(node * head){ int length=0; node *p; p=

题目链接:http://acm.swust.edu.cn/problem/0166/ Time limit(ms): 5000 Memory limit(kb): 65535   有如下方程组: A1*x1^3+A2*x2^3+A3*x3^3+A4*x4^3+A5*x5^3=0,其中A1…A5都在[-50,50]内. 如果(x1,x2,x3,x4,x5)(其中-50<=xi<=50,xi!=0)能让该等式成立,就说(x1,x2,x3,x4,x5)为其一组解,现在的问题是要问你该等式共有多少组解

Hashing - Average Search Time PAT-1145 需要注意本题的table的容量设置 二次探测,只考虑正增量 这里计算平均查找长度的方法和书本中的不同 #include<iostream> #include<cstring> #include<string> #include<algorithm> #include<cstdio> #include<sstream> #include<set>

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,

腾讯三面的时候,叫我写了个哈希表,当时紧张没写好···结果跪了··· 回来后粪发涂墙,赶紧写了一个! 什么都不说了···先让我到厕所里面哭一会··· %>_<% 果然现场发挥,以及基础扎实才是important的! 用链地址法解决冲突的哈希表(C语言,VS2008编写.测试): #include <stdio.h> #include <stdlib.h> #include <math.h> #include <string.h> struct n

哈希表(链地址法处理冲突) 1000(ms) 10000(kb) 2542 / 6517 采用除留余数法(H(key)=key %n)建立长度为n的哈希表,处理冲突用链地址法.建立链表的时候采用尾插法. 输入 第一行为哈西表的长度m: 第二行为关键字的个数n: 第三行为关键字集合: 第四行为要查找的数据. 输出 如果查找成功,输出该关键字所在哈希表中的地址和比较次数:如果查找不成功,输出-1. 样例输入 13 13 16 74 60 43 54 90 46 31 29 88 77 78 79 1

Q: 如何快速地存取员工的信息? A: 假设现在要写一个程序,存取一个公司的员工记录,这个小公司大约有1000个员工,每个员工记录需要1024个字节的存储空间,因此整个数据库的大小约为1MB.一般的计算机内存都可以满足. 为了尽可能地存取每个员工的记录,使用工号从1(公司创业者)到1000(最近雇佣的工人).将工号作为关键字(事实上,用其他作为关键字完全没有必要).即使员工离职不在公司,他们的记录也是要保存在数据库中以供参考,在这种情况下需要使用什么数据结构呢? A: 一种可能使用数组,每个员工

散列表查找定义 散列技术是在记录的存储位置和它的关键字之间建立一个确定的对应关系f,是的每个关键字key对应一个存储位置f(key).查找时,根据这个确定的对应关系找到给定值的key的对应f(key). 我们把这种对应关系f称为散列函数,又称哈希(Hash)函数,按这个思想,采用散列技术将记录存储在一块连续的存储空间中,这块连续存储空间成为散列表或哈希表.关键字对应的记录存储位置我们成为散列地址. 查找时的步骤: 在存储时,通过散列函数计算记录的散列地址,并按散列地址存储该记录. 当查找记录时,

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) 哈希函数 也叫散列函数,即: