图在哈希表中的表示 - 腾讯云开发者社区 - 腾讯云

开发者社区

文档建议反馈控制台

最新优惠活动

文章/答案/技术大牛

发布

哈希表及在iOS中的应用

记录的存储位置=f(关键字) 这里的对应关系f称为哈希函数（散列函数），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）。...，也需要很快的计算出对应表中的位置哈希函数常用设计 1.直接定址法：哈希函数为线性函数，eg: f(k)=ak+b，a和b为常数 2.平方取中法：将关键字平方以后取中间几位 3.折叠法：先按照一定规则拆分再组合...解决冲突的常用方法： 1.开放定址法：使用某种探查(亦称探测)技术在散列表中寻找下一个空的散列地址，只要散列表足够大，空的散列地址总能找到。...，向后查找即可 image.png 哈希在OC中的应用 NSDictionary 1.使用 hash表来实现key和value之间的映射和存储 2.字典的key需要遵循NSCopying协议，重写hash...该函数的动作如下： 1、从weak表中获取废弃对象的地址为键值的记录 2、将包含在记录中的所有附有 weak修饰符变量的地址，赋值为nil 3、将weak表中该记录删除 4、从引用计数表中删除废弃对象的地址为键值的记录

2.1K2 1

Python中的哈希表

哈希表是一种常用的数据结构，广泛应用于字典、散列表等场合。它能够在O(1)时间内进行查找、插入和删除操作，因此被广泛应用于各种算法和软件系统中。...哈希表的实现基于哈希函数，将给定的输入映射到一个固定大小的表格中，每个表项存储一个关键字/值对。哈希函数是一个将任意长度的输入映射到固定长度输出的函数，通常将输入映射到从0到N-1的整数范围内。...以下是一个简单的哈希表示例，使用Python的字典类型来实现： hash_table = {} # Insert hash_table['apple'] = 1 hash_table['banana'...整个操作过程在常数时间内完成，因为Python实现了哈希表来支持这些操作。除了Python中的字典，哈希表也可以自己实现。...查找操作和删除操作也依据关键字和哈希函数找到相应的位置，并进行操作。需要注意的是，哈希表在插入动态变化时，可能会导致哈希函数发生冲突。

1881 0

您找到你想要的搜索结果了吗？

是的

没有找到

在cuda中使用哈希表

关于在cuda中使用哈希表的一些经验总结 cuda中哈希方法目前已知的在cuda中使用哈希的方法: 数组适用于较小的数据规模,如键的范围是int,或者能转化为整型,值类型最长为long等 cudpp...数组, 分别存放keys和values 也可以从一个std::unordered_map获取数据将keys和values从host拷贝到device 创建CUDPPHandle 插入数据使用哈希表查询数据...情况就是只要使用cudpp的lib,代码经过第一个cuda API调用之后就会卡死,内存不断增长,直到内存爆掉经过测试,我发现是计算能力配置问题,新的显卡架构支持更高的计算能力,只要在编译选项中增加...compute_60;compute_70即可解决问题详见cudpp_issues_187 扩展cudpp哈希表修改CUDPP库中哈希功能支持更长的键类型....原库支持32bit键值对,将其编码在64bit的long long类型中;我实际工作中需要对碱基序列进行哈希查找,每一个碱基可能有ACGTN五种类型,最开始只处理单barcode是10bp,所以有5^10

1.1K2 0

数据结构：哈希表在 Facebook 和 Pinterest 中的应用

均摊时间复杂度我们知道，哈希表是一个可以根据键来直接访问在内存中存储位置的值的数据结构。...为什么在分析哈希表的时候我们会用到均摊时间复杂度呢？这主要是因为在处理哈希碰撞的时候，需要花费额外的时间去寻找下一个可用空间，这样造成的时间复杂度并不是 O(1)。...哈希表在 Pinterest 中的应用在 Pinterest 的应用里，每个用户都可以发布一个叫 Pin 的东西，Pin 可以是自己原创的一些想法，也可以是物品，还可以是图片视频等，不同的 Pin 可以被归类到一个...Pinterest 在全球拥有着超过 3 亿的活跃用户，上面也提到过，社交软件的读操作会远远高于写操作，推荐系统的算法在很大程度上是通过读取每个用户的关系图来进行推荐的。...一个 Set 是一个集合，本质上也可以看作是一个哈希表，而我们所关心的只是这个哈希表中的键，而不是它的值。

1.9K8 0

SAS中哈希表的连接问题

在SAS中使用哈希表十分简单，你并不需要知道SAS内部是怎么实现的，只需要知道哈希表是存储在内存中的，查找是根据key值直接获得存储的地址的精确匹配。...加上使用哈希表合并数据集时不用排序的优点，在实际应用中可以极大的提高程序运行效率，尤其是数据集较大的时候。但是由于哈希表是放到内存中的，因此对内存有一定要求！...在实际应用中，我们通常会碰到要选择把哪个数据集放到哈希表中的问题。在Michele M....从这句话可以看出，将最大的数据集放到哈希表中更为高效，但是在实际应用中根据程序的目的还是需要做出选择，即选择左连接（A left join B）还是右连接（A right join B）。...其实很简单，如果数据集不是很大的时候可以这样处理：如果是左连接那么就把数据集B放到哈希表中；如果是右连接就把数据集A放到哈希表中；如果是内接连（A inner join B）那么就把大的放到哈希表中。

2.3K2 0

哈希表的认识

存储数据例如，将图中所示数据，存储到哈希表中准备数组：声明长度为5的数组尝试把Joe存进去使用哈希函数(Hash)计算Joe的值，即字符串"Joe"的哈希值。...重复上述步骤，即可往哈希表中添加数据、存储冲突当元素进行mod运算后，可能会与其他元素的mod值一样，此时数组中已经有其他元素占了这个下标位置，这种存储位置重复了的情况便叫做“冲突”。...使用链表解决冲突问题遇到存储冲突问题时，可使用链表在已有数据的后面继续存储新的数据，也称之为链地址法例如，Nell的mod结果为1，此时下标为1的地址中已经有了Sue元素，此时使用链表在Sue后面添加...例如，需要查询Ally键对应的value值求出Ally的哈希值，对哈希值进行mod运算，得出值为3 对下标为3元素的连败哦进行线性查找，找到Ally元素哈希表的优点在哈希表中，可以利用哈希函数快速访问到数组中的目标元素...哈希表的缺点如果数组空间太小，使用哈希表的时候很容易发生冲突，线性查找的使用频率也会更高，反过来，如果数组的空间太大，就会造成内存的浪费。因此，使用哈希表时，数组空间大小的指定非常重要。

3803 0

【c++】哈希＞unordered容器&&哈希表&&哈希桶&&哈希的应用详解

解决哈希冲突两种常见的方法是：闭散列和开散列 2.4.1 闭散列闭散列：也叫开放定址法，当发生哈希冲突时，如果哈希表未被装满，说明在哈希表中必然还有空位置，那么可以把key存放到冲突位置中的“下一个...：从发生冲突的位置开始，依次向后探测，直到寻找到下一个空位置为止 2.4.1.1.1 插入通过哈希函数获取待插入元素在哈希表中的位置如果该位置中没有元素则直接插入新元素，如果该位置中有元素发生哈希冲突...开散列法又叫链地址法(开链法)，首先对关键码集合用散列函数计算散列地址，具有相同地址的关键码归于同一子集合，每一个子集合称为一个桶，各个桶中的元素通过一个单链表链接起来，各链表的头结点存储在哈希表中...}; 2.4.2.3 开散列增容桶的个数是一定的，随着元素的不断插入，每个桶中元素的个数不断增多，极端情况下，可能会导致一个桶中链表节点非常多，会影响的哈希表的性能，因此在一定条件下需要对哈希表进行增容...开散列最好的情况是：每个哈希桶中刚好挂一个节点，再继续插入元素时，每一次都会发生哈希冲突，因此，在元素个数刚好等于桶的个数时，可以给哈希表增容 void _CheckCapacity() { size_t

2361 0

图的表示方法

图就是另外一个典型例子，无向图也好，有向图也好，这是从功能上说的，但它们各自的实现，或者说基于的 “表示方法” 有多种。...一种叫做 Orthogonal Linked List（十字链表），对于从起点找终点和从终点找起点都很方便，它本质上也是矩阵压缩方式的一种；另一种叫做邻接多重表，它把边独立成一种 “边节点”，这样在无向图中...优点：无论哪一种，和邻接表比起来，在面临稀疏矩阵的时候，都要更加节约空间。并且，作为链表 vs 数组的优势，在添加删除节点的时候都要更加容易（不用 shift 大量元素）。...依然是二维数组实现的矩阵，行表示顶点，列表示边。边的具体信息，例如它所具有的权值（不同向权值不同）存储在边这个数据结构内部，而这个矩阵只表示顶点和边之间的关联关系。...并且，二维数组依然可以有效地表示出边的方向性。此外，矩阵中的数值可以进一步强化。

7041 0

【算法】哈希表的诞生

哈希表在查找/插入/删除等基本操作上展现的优越性能，是在它舍弃了有序性操作的基础上实现的。因为哈希表并不维护表的有序性，所以在哈希表中实现有序操作的性能会很糟糕。...而相对的，用二叉树等结构实现的查找表中，因为在动态操作（插入/删除）中一直维护着表的有序性，所以这些数据结构中实现的有序操作开销会小很多。...选定一个统一的基数，对所有的键取余，从而得到对应的哈希地址。下图中的M就表示这个统一的基数，在实现上，它一般是数组的长度 ? 这也是我们接下来实现哈希表时采用的哈希函数方法。...图B： ? 为什么遇到空键就返回？因为插入操作是遇到空的位置就插入，所以如果不考虑删除操作的话，哈希值相同的键一定是分布在连续的非空的键簇上的。...当冲突不可避免地要发生的时候（如拉链法实现的哈希表），能使不同的哈希值发生冲突的概率大致相等，从而保证哈希表动态变化时仍能保持较为良好的结构（各条链表的长度大致相等）最后用一张图总结下文章内容：

8507 0

【算法】哈希表的诞生

哈希表在查找/插入/删除等基本操作上展现的优越性能，是在它舍弃了有序性操作的基础上实现的。因为哈希表并不维护表的有序性，所以在哈希表中实现有序操作的性能会很糟糕。...而相对的，用二叉树等结构实现的查找表中，因为在动态操作（插入/删除）中一直维护着表的有序性，所以这些数据结构中实现的有序操作开销会小很多。...选定一个统一的基数，对所有的键取余，从而得到对应的哈希地址。下图中的M就表示这个统一的基数，在实现上，它一般是数组的长度 ? 这也是我们接下来实现哈希表时采用的哈希函数方法。...图B： ? 为什么遇到空键就返回？因为插入操作是遇到空的位置就插入，所以如果不考虑删除操作的话，哈希值相同的键一定是分布在连续的非空的键簇上的。...当冲突不可避免地要发生的时候（如拉链法实现的哈希表），能使不同的哈希值发生冲突的概率大致相等，从而保证哈希表动态变化时仍能保持较为良好的结构（各条链表的长度大致相等）最后用一张图总结下文章内容：

1.1K10 0

哈希表的那些情史

简介 hash是我们工作中经常听到的词，比如哈希表、哈希函数、hashCode、HashTable、HashMap等等，那么它们之间到底有怎样的爱恨情仇呢？...聪明的程序员哥哥们想到一种方法，通过哈希函数计算元素的值，用这个值确定元素在数组中的位置，这样时间复杂度就能缩短到O(1)了。...进化的哈希表事情看着挺完美，但是，来了一个元素13，要插入的哈希表中，算了一下它的hash值为hash(13) = 13 % 8 = 5，AUWC，它计算的位置也是5，可是5号已经被人先一步占领了，怎么办呢...已放置元素达到总容量的x时，就需要扩容了，这个x时又叫作扩容因子。很显然，扩容因子越大越好，表明哈希表的空间利用率越高。...链表树法虽然上面的扩容在元素个数比较少的时候能解决一部分问题，整体的查找插入效率也不会太低，因为元素个数少嘛。

4682 0

哈希表的Rehash机制

为了避免停止服务的情况，Redis的设计团队采用了渐进式rehash的策略，每次只对原哈希表中的一小部分进行搬迁，这样渐进式的进行，直到全部键值对都迁移到新的哈希表中。...如果没有找到，那么只有两种可能，一个是这个键值对已经搬迁到新的哈希表了，另外一种可能是根本就不存在这个键值对，无论是哪种可能，我们都需要再去新哈希表中对他进行查找，如果找到了就返回，如果找不到说明这个键值对不存在...(已用节点个数)的2n 2.在字典中维持一个索引计数器变量rehashidx，并将它的值设置为0，表示rehash工作正式开始（为-1时表示没有进行rehash）。...同时在serverCron中调用rehash相关函数，在1ms的时间内，进行rehash处理，每次仅处理少量的转移任务(100个元素)。...随着字典操作的不断执行，最终在某个时间点上，ht[0]的所有键值对都会被rehash至ht[1]，这时程序将rehashidx属性的值设为-1，表示rehash操作已完成。

2.3K1 0

小端序在栈中的表示

栈的方向在X86中栈的扩展是从高地址到低地址的。...故而计算机使用小端序与人类的阅读顺序相反。小端序小端的低地址存低位。比如0x12345678,高位是12，低位是78。...在栈中的表示是高地址-> 4003 12 4002 34 4001 56 低地...;址-> 4000 78 从上往下读是符合人的阅读习惯的。...这对高级语言编程没有什么影响，但如果从汇编的层次来看代码，则可能发现汇编中的一些数是“反”过来的。

1073 0

Redis的哈希表的缺点

哈希表具有O(1)复杂度和快速查找特性，但是Redis中写入大量数据后，就可能发现操作有时候会突然变慢了。这其实是因为你忽略了一个潜在的风险点，那就是哈希表的冲突问题和rehash可能带来的操作阻塞。...这样一来，即使哈希桶3中的元素有100个，我们也可以通过entry元素中的指针，把它们连起来。这就形成了一个链表，也叫作哈希冲突链。哈希链表存在问题：哈希冲突链上的元素只能通过指针逐一查找再操作。...随着数据逐步增多，Redis开始执行rehash，这个过程分为三步：给哈希表2分配更大的空间，例如是当前哈希表1大小的两倍；把哈希表1中的数据重新映射并拷贝到哈希表2中；释放哈希表1的空间到此，我们就可以从哈希表...这个过程看似简单，但是第二步涉及大量的数据拷贝，如果一次性把哈希表1中的数据都迁移完，会造成Redis线程阻塞，无法服务其他请求。此时，Redis就无法快速访问数据了。...简单来说就是在第二步拷贝数据时，Redis仍然正常处理客户端请求，每处理一个请求时，从哈希表1中的第一个索引位置开始，顺带着将这个索引位置上的所有entries拷贝到哈希表2中;等处理下一个请求时，再顺带拷贝哈希表

3033 0

顺序表示的线性表——顺序表

三、存储结构 #define ListSize 100 typedef struct { DataType list[ListSize]; //DataType表示数据类型,list用于存储线性表中的数据元素...int length; //length用来表示线性表中数据元素的个数 }SeqList; //结构体类型名如果要定义一个顺序表，代码如下： SeqList L; 如果要定义一个指向顺序表的指针...查找成功将该值返回给e，并返回1表示成功；否则返回-1表示失败 { if(iL.length) //在查找第i个元素之前先判断该序号是否合法 return -...当i=1时，表示要删除第一个元素，对应数据中的第0个元素；当i=L->length时，要删除的是最后一个元素。...L->length=0; } 注：可将上述顺序表存储结构的定义及基本运算保存在一个头文件中，在使用时通过#include " .h"引用这些基本运算即可。

9624 0

图的字典表示 python

题目描述图的字典表示。输入多行字符串，每行表示一个顶点和该顶点相连的边及长度，输出顶点数，边数，边的总长度。比如上图0点表示： {'O':{'A':2,'B':5,'C':4}}。...输入第一行表示输入的行数下面每行输入表示一个顶点和该顶点相连的边及长度的字符串。假设输入均为有向图。...输出在一行中输出顶点数，边数，边的总长度输入样例1 4 {'a':{'b':10,'c':6}} {'b':{'c':2,'d':7}} {'c':{'d':10}} {'d':{}}

1532 0

哈希表是哪一章节_哈希表的构造方法

再探哈希表庆哥：我们在之前已经知道了哈希表的本质其实是个数组，数组有啥特点啊？...，在哈希表中是通过哈希函数将一个值映射到另外一个值的，所以在哈希表中，a映射到b，a就叫做键值，而b呢？...小白：必须滴啊，讲的那么生动，这张图感觉远不止如此啊，庆哥继续啊哈希表如何存数据庆哥：好滴，那咱们就继续，来说说哈希表是如何存放数据的，记得看上面的图啊，我们按照这个图来说，我们已经知道了哈希表本质是个数组...那这个时候是不是就撞衫啦哈希冲突庆哥：的确，你分析得很正确，我们再来看下面这张图：你说的这种情况就像图中展示的那样，学号为102011的李四，他的学号经过哈希函数的计算也得出了1，那么也要放到数组中为...，拿姓名的首字母来确定位置，这个哈希函数的设计就不咋滴，比如王二，王三，王四什么的，这都会冲突啊庆哥：的确，在哈希表中，哈希函数的设计很重要，一个好的哈希函数可以极大的提升性能，而且如果你的哈希函数设计的比较简单粗陋

5653 0

哈希表的理论知识

哈希表的基本概念哈希表又称散列表，若要存储的元素个数为n，设置一个长度为m（m >= n）的连续内存单元，以每个元素的关键字为自变量，通过一个称为哈希的函数把关键字映射为内存单元地址（或下标），并将该元素存储在这个内存单元中...，而这个内存单元的值也称为哈希地址，这样构造出来的线性存储结构称为哈希表两个不同的关键字哈希之后可能得到相同的值，这样叫做哈希碰撞 ?...与哈希表查找性能相关的三个元素填装因子，即已经放入哈希表的元素n和哈希表总大小m之比（n/m），通常填装因子控制在0.6~0.9 采用的哈希函数，若选用的哈希函数合适，即会使元素均匀分布，减少碰撞解决哈希冲突的方法...+ c，该方法适用分布基本连续时，不然内存会极大浪费除留余数法用关键字取模不大于哈希表的长度，h(k) % p （p为不大于哈希表长度的整形），使用范围最广，比如之前介绍的HashTree底层的哈希表就是采用这种方法...哈希碰撞的解决方法 4.1 开放定址法出现哈希碰撞时在表中找一个空闲的位置存放元素线性探测法从发生碰撞的地方依次往下探测空闲地址，若到了哈希表尾，则从头开始探测平方探测法即在碰撞位置向前向后加上自然数的平方来找位置

4795 0

【C++】哈希表的实现

1.3 负载因⼦假设哈希表中已经映射存储了N个值，哈希表的⼤⼩为M，那么，负载因⼦有些地⽅也翻译为载荷因⼦/装载因⼦等，他的英⽂为load factor。...1.5 哈希函数⼀个好的哈希函数应该让N个关键字被等概率的均匀的散列分布到哈希表的M个空间中，但是实际中却很难做到，但是我们要尽量往这个⽅向去考量设计。...1.6.1 开放定址法在开放定址法中所有的元素都放到哈希表⾥，当⼀个关键字key⽤哈希函数计算出的位置冲突了，则按照某种规则找到⼀个没有存储数据的位置进⾏存储，开放定址法中负载因⼦⼀定是⼩于的。...开放定址法中所有的元素都放到哈希表⾥，链地址法中所有的数据不再直接存储在哈希表中，哈希表中存储⼀个指针，没有数据映射这个位置时，这个指针为空，有多个数据映射到这个位置时，我们把这些冲突的数据链接成...这⾥在Java8的HashMap中当桶的⻓度超过⼀定阀值(8)时就把链表转换成红⿊树。

1101 0

数字在计算机中的表示

在计算机中，一个bit指的就是一个二进制位，即最小的数字单位。 ---- 二进制表示 ---- 例如：在计算机中，7 被表示为 0000,0111。其中，每四位加入 , 便于区分位数。...将该二进制数的符号位取反，即将第一位由“0”变为“1”，得到：1000,0111。因此，在 8 位二进制原码表示法中，-7 的二进制原码为 1000,0111。...---- 反码表示法 ---- 反码是一种用于计算机中表示负数的二进制数表示法。在反码中：正数的反码与其原码相同；而负数则取其对应正数的原码每一位取反（0变为1，1变为0）得到。...将该二进制数的每一位取反，即将所有的位由“0”变为“1”，得到：1111,1000。因此，在 8 位二进制反码表示法中，-7 的二进制反码为 1111,1000。...因此，在 8 位二进制反码表示法中，-7 的二进制补码为 1111,1001，由于 -6 的二进制补码为 1111,1010，故我们将原本为 1111,1000 表示为最小值 -8。

8186 0

点击加载更多

扫码

添加站长进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云

扫码加入开发者社群

相关资讯

热门标签

活动推荐

运营活动

活动名称

广告关闭