哈希表 传送门:https://www.cnblogs.com/xpvincent/archive/2013/01/15/2860841.html using System; using System.Collections; using System.Collections.Generic; using System.Linq; using System.Text; using System.Threading.Tasks; namespace ConsoleApp { class Progr

一.前言 随着操作的不断执行, 哈希表保存的键值对会逐渐地增多或者减少, 为了让哈希表的负载因子(load factor)维持在一个合理的范围之内, 当哈希表保存的键值对数量太多或者太少时, 程序需要对哈希表的大小进行相应的扩展或者收缩. 原文解析 二.实现分析 1.rehash过程分析 扩展和收缩哈希表的工作可以通过执行 rehash (重新散列)操作来完成. Redis 对字典的哈希表执行 rehash 的步骤: 1.为字典的 ht[1] 哈希表分配空间, 这个哈希表的空间大小取决于要执行的

1.何谓哈希 哈希,也程散列.哈希表是一种与数组,链表等不同的数据结构,与他们需要不断的 遍历比较查找的办法,哈希表设计了一个映射关系发f(key)=adress,根据key来计算adress, 这样可以一次查找.f既是存储过程中用来指引数据存储到什么位置的函数,也是将来查找这个位置 的算法,叫做哈希算法. 2.哈希算法 哈希算法可以随意设计,比如:直接定址法,平方取中法,除数取余法.哈希算法的本质是 计算一个数字. 3.哈希冲突 算法如果不够严谨,会造成哈希冲突,就是查找出来的重复了,即多条记

本文及后续文章,Redis版本均是v3.2.8 在文章<Redis 数据结构之dict><Redis 数据结构之dict(2)>中,从代码层面做了简单理解.总感觉思路的不够条理性,特开一篇文章把哈希表中几个知识点串联下. 一.先来回顾下哈希表结构定义 /** * 哈希表 */ typedef struct dictht { // 哈希表节点指针数组(俗称桶,bucket) dictEntry **table; // 指针数组的大小 unsigned long size; // 指针

字典.哈希表基本数据结构 redis字典使用哈希表作为底层实现,基本结构就是数组+散列 typedef struct dictht { // 哈希表数组 dictEntry **table; // 哈希表数组的大小 unsigned long size; // 掩码,用于计算新加入的元素的index(sizemask值等于size-1) unsigned ling sizemask; // 哈希表中已有节点的数量 unsigned long used; } dictht; 其中,哈希表数组中的每

本人C#程序菜鸟级别的存在,写博客一方面是为了知识的共享,另一方面也是为了督促自己:大神,可以忽略这篇文文的.废话到此...... 哈希表是可以直接进行访问的数据结构,在形式上是类似字典的.不同的是,哈希表内的键值和关键字Key,类型是Object类型的.先说下百度上对哈希表的解释: 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.举个栗子:给定表M,存在函数f(k

一.索引器 索引器类似于属性,不同之处在于它们的get访问器采用参数.要声明类或结构上的索引器,使用this关键字. 示例:   索引器示例代码 /// <summary> /// 存储星期几的类.声明了一个get访问器,它接受字符串,并返回相应的整数 /// </summary> public class 星期 {     public string[] weeks = { "星期日", "星期一", "星期二", &q

哈希表作为基础数据结构我不多说,有兴趣的可以百度,或者等我出一篇博客来细谈哈希表.我这里就简单讲讲:哈希表不过就是一个定长数组,元素找位置,遇到哈希冲突则利用 hash 算法解决找另一个位置,如果数组长度不够用则进行扩容,然后不断地循环反复. 我们提到了字典和集合是由哈希表实现的,具体的实现过程是怎么样的呢? 其实很简单,字典里面有取值,添加值,正好对应的就是哈希表中的find和add方法.使用__getitem__和__setitem__代替两者就可以了.然后对于keys,values取值,只

递归反转 二分查找 AVL树 AVL简单的理解,如图所示,底部节点为1,不断往上到根节点,数字不断累加. 观察每个节点数字,随意选个节点A,会发现A节点的左子树节点或右子树节点末尾,数到A节点距离之差不会超过1 一旦添加一个数,使得二叉树结构,存在节点两边子树差大于1,若是右子树大,则左旋:左子树大,则右旋. 旋转规则关键节点就是这个A节点,右子树大,则A节点变为左子树,右子节点替代A节点位置并指向A 红黑树 节点是红色或黑色. 根节点是黑色. 每个叶子节点都是黑色的空节点(NIL节点). 每个

string x = string.Empty; string y = string.Empty;                Hashtable ht = new Hashtable();                ht.Add("12", "ab");                ht.Add("34", "cd");                foreach (DictionaryEntry i in ht)

目录 二十三.元组内置方法 二十四.字典数据类型 二十五 集合内置方法 二十五.数据类型总结 二十六.深浅拷贝 补充:散列表(哈希表) 二十三.元组内置方法 什么是元组:只可取,不可更改的列表 作用:元组一创建就被写死了 定义方式:()内用逗号隔开多个元素(可以为任意数据类型) tup = tuple((1, 2, 3)) # 如果元组只有一个元素,必须要加逗号 tup = (1,) 使用方法 索引取值 print(tuo[0] 索引切片 print(tup[0:3]) for循环 for i

哈希表 哈希表(Hash Table, 又称为散列表),是一种线性表的存储结构.哈希表由一个直接寻址表和一个哈希函数组成.哈希函数h(k)将元素关键字k作为自变量,返回元素的存储下标. 简单哈希函数: 除法哈希:h(k) = k mod m 乘法哈希:h(k) = floor(m(kA mod 1)) 0<A<1 假设有一个长度为7的数组,哈希函数h(k) = k mod 7,元素集合{14, 22, 3, 5}的存储方式如下图: 哈希冲突 由于哈希表的大小是有限的,而要存储的值的总数量是无限

哈希函数简介 哈希函数(hash function),又叫散列函数,哈希算法.散列函数把数据"压缩"成摘要,有的也叫"指纹",它使数据量变小且数据格式大小也固定. 哈希函数将数据打乱混合,重新创建一个散列值. 我们经常用到的对用户登录密码加密,比如 md5 算法,其实就是一个散列函数. value = hash_function(input_data),value 这个计算出来的值是大小固定的. md5("hashmd5") = 46BD4AA9

HashMap(Python字典)设计原理与实现(上篇)--哈希表的原理 在此前的四篇长文当中我们已经实现了我们自己的ArrayList和LinkedList,并且分析了ArrayList和LinkedList的JDK源代码. 本篇文章主要跟大家介绍我们非常常用的一种数据结构HashMap,在本篇文章当中主要介绍他的实现原理,下篇我们自己动手实现我们自己的HashMap,让他可以像JDK的HashMap一样工作. 如果有公式渲染不了,可查看这篇内容相同且可渲染公式的文章 HashMap初识 如果

1.动态数组:ArrayList 主要方法:Add.AddRange.RemoveAt.Remove 2.队列:Queue 主要方法:Enqueue入队列.Dequeue出队列.Peek返回Queue开始处的对象但不删除 3.栈:Stack 后进先出 主要方法:Push方法入栈,Pop方法出栈.Peek弹出最后一项不删除 4.哈希表:HashTable 通过键值对更快捷的查找元素.键不能为空引用,但值可以 示例:Hashtable ht=new Hashtable(); //创建一个Hashta

1.动态数组:ArrayList 主要方法:Add.AddRange.RemoveAt.Remove 2.队列:Queue 主要方法:Enqueue入队列.Dequeue出队列.Peek返回Queue开始处的对象但不删除 3.栈:Stack 后进先出 主要方法:Push方法入栈,Pop方法出栈.Peek弹出最后一项不删除 4.哈希表:HashTable 通过键值对更快捷的查找元素.键不能为空引用,但值可以 示例:Hashtable ht=new Hashtable(); //创建一个Hashta

Hash Table 散列表(hash table)也被称为哈希表,它是一种根据键(key)来存储值(value)的特殊线性结构. 常用于迅速的无序单点查找,其查找速度可达到常数级别的O(1). 散列表数据存储的具体思路如下: 每个value在放入数组存储之前会先对key进行计算 根据key计算出一个重复率极低的指纹 根据这个指纹将value放入到数组的相应槽位中 同时查找的时候也将经历同样的步骤,以便能快速的通过key查出想要的value. 这一存储.查找的过程也被称为hash存储.hash查

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

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

哈希表(散列表):通过哈希函数将键值映射为一个字典; 哈希函数:依赖键值的数据类型来构建一个哈希函数: 一个基本的哈希表:(按字符串计算键值) function HashTable() { this.table = new Array(137); this.simpleHash = simpleHash; this.showDistro = showDistro; this.put = put; this.init = init; } function simpleHash(data) { va