hashset如何保证元素的唯一性的？ 范围：java集合。 目的：考查面试者对集合的了解，以及是否对源码熟悉，是否阅读过源码。...AVAJ是个没得耐心的暴躁老哥，直接带大家阅读hashSet的源码，看看其究竟是如何保证元素的唯一性的。 1.首先查看HashSet添加元素的方法如下add()方法 ?...4.这样就很明了了，众所周知hashMap的key就是唯一的。嘻嘻，那为什么HashMap的key就是唯一的呢？ 这里我们继续点入方法。 ?...6.这里的hash是用来给元素定位的，如何这里的n是table的长度，如果定位点没有元素，那么就将我们要插入的元素直接放进去。 ?...7.如果说被定位点有元素，并且这个元素的key和我们插入的元素的key是一样的。 ? 8.那么就将新值替换旧值，也就是说放两个key一样的元素 新的会覆盖旧的，所以就不存在相同的key的元素了。
； set分为HashSet和TreeSet； map分为hashmap和treemap； ArrayList ArrayList底层是数组，默认长度为0；当添加第一个元素时，长度变为10，扩容机制是当数组存满时...，使用第二个、第三个、哈希函数计算地址，直到无冲突时。...() LinkedHashSet - 底层数据结构是链表和哈希表 - 由链表保证元素有序、哈希表保证元素唯一 TreeSet - 底层数据结构是红黑树 - 自然排序、比较器排序 - 根据比较的返回值是否是...）的数组，当添加一个元素（key-value）时，就首先计算元素key的hash值，以此确定插入数组中的位置，但是可能存在同一hash值的元素已经被放在数组同一位置了，这时就添加到同一hash值的元素的后面...而当链表长度太长时，链表就转换为红黑树，这样大大提高了查找的效率。 当链表数组的容量超过初始容量的0.75时，再散列将链表数组扩大2倍，把原链表数组的搬移到新的数组中
复杂度分析: 顺序查找: O(n) 二分查找: O(\log_2n) 散列方法: O(C) 散列表与散列方法 将一个元素的关键码和存储位置之间建立对应的函数关系 Hash( ), 使得每个关键码与结构中的唯一的存储位置相对应...(开地址)方法 产生冲突元素的关键码互为同义词....每个桶只有一个元素. 当发生冲突时, 把这个元素存放进表中”下一个”空桶中.寻找空桶的方法有很多....它是对于散列表中每个地址而言的, 其实就是从每个桶到下一个空桶需要探查的次数的平均值. 散列表存储的是元素集合, 不允许关键码相同的元素存在....再散列 当表项数>表的70%时, 可以再散列. 即, 建立一个两倍大的表, 新的散列函数取距离原规模两倍大小最近的素数. 处理冲突的开散列(链地址)方法 将同义词放入同一个桶.
hash(Ki),并将数据元素存储在内存单元中 从数学的角度看，哈希函数实际上是关键字到内存单元的映射，因此我们希望通过哈希函数通过尽量简单的运算使得哈希函数计算出的花溪地址尽量均匀的背影射到一系列的内存单元中...数字分析法：该方法是取数据元素关键字中某些取值较均匀的数字来作为哈希地址的方法，这样可以尽量避免冲突，但是该方法只适合于所有关键字已知的情况，对于想要设计出更加通用的哈希表并不适用 平方求和法：对当前字串转化为...哈希冲突的解决方案 在构造哈希表时，存在这样的问题：对于两个不同的关键字，通过我们的哈希函数计算哈希地址时却得到了相同的哈希地址，我们将这种现象称为哈希冲突。...+-k^2(k<=m/2) 3）伪随机探测再散列：di=伪随机数序列 缺点： 我们可以看到一个现象：当表中i,i+1,i+2位置上已经填有记录时，下一个哈希地址为i,i+1,i+2和i+3的记录都将填入...这种方法不易产生聚集，但是增加了计算时间。 缺点：增加了计算时间。 3)链地址法（拉链法） 将所有关键字为同义词的记录存储在同一线性链表中。
在散列表上进行查找时，首先根据给定的关键字k，用与散列存储时使用的同一散列函数h(k)计算出散列地址，然后按此地址从散列表中取出对应的元素。...这样，当不同的关键字通过同一散列函数计算散列地址时，就可能出现具有相同散列地址的情况，若该地址中已经存入了一个元素，则具有相同散列地址的其他元素就无法直接存入进去，从而引起冲突，通常把这种具有不同关键字而具有相同散列地址的元素称为...例如，取m为奇数比取m为偶数要好，因为当m为偶数时，它总是把关键字为偶数的元素散列到偶数单元中，把关键字为奇数的元素散列到奇数单元中，即把一个元素散列到一半的存储空间中；当m为奇数时就不会出现这种问题，...（1）线性探查法 线性探查法是用开放定址法处理冲突的一种最简单的探查方法，它从发生冲突的d单元起，依次探查下一个单元，当达到下标为m-1的表尾单元时，下一个探查的单元是下标为0的表首单元...当向链接法的散列表中插入一个关键字为k的元素时，首先根据关键字k计算出散列地址d，接着把由该元素生成的结点插入到下标为d的单链表的表头（可以插入到单链表中的任何位置，但插入表头最为方便）。
数组一般是一组同类型的变量的集合，在内存中表现为一片连续的空间，因为空间是连续的，且每一个数据单元占的内存空间的大小是相等的，所以可以根据地址的偏移对数据元素实现快速访问，但是当需要插入或者删除一个元素的时候...，则需要对目标元素的之后的所有元素进行移动了。...这种解决方法有个不好的地方就是，当发生冲突之后，会在之后的地址空间中找一个放进去，这样就有可能后来出现一个key哈希出来的结果也正好是它放进去的这个地址空间，这样就会出现非同义词的两个key发生冲突。...链接法(Separate chaining)链接法是通过数组和链表组合而成的。当发生冲突的时候只要将其加到对应的链表中即可。...而链接法中可取α≥1，且结点较大时，拉链法中增加的指针域可忽略不计，因此节省空间； ④在用链接法构造的散列表中，删除结点的操作易于实现。只要简单地删去链表上相应的结点即可。
2.再哈希法（Rehash） 这种方法是同时构造多个不同的哈希函数： Hi=RH1（key） i=1，2，…，k 当哈希地址Hi=RH1（key）发生冲突时，再计算Hi=RH2（key）……，直到冲突不再产生...3.链地址法（拉链法） 这种方法的基本思想是将所有哈希地址为i的元素构成一个称为同义词链的单链表，并将单链表的头指针存在哈希表的第i个单元中，因而查找、插入和删除主要在同义词链中进行。...缺点 拉链法的缺点是： 指针需要额外的空间，故当结点规模较小时，开放定址法较为节省空间，而若将节省的指针空间用来扩大散列表的规模，可使装填因子变小，这又减少了开放定址法中的冲突，从而提高平均查找速度。...前面那个例子可以看到, 即使文件被修改了一点点, 也会导致计算后的值发生很大变化. 2.唯一标识 比如说, 现在有十万个文件, 给你一个文件, 要你在这十万个文件中查找是否存在....这时, 可以将客户端的唯一标识信息(如:IP、username等)进行哈希计算, 然后与服务器个数取模, 得到的就是服务器的编号. 5.分布式存储 当我们有大量数据时, 一般会选择将数据存储到多个服务器
解耦合 在保证视图列的名称、数据类型不变的前提下，修改基表其他元素的定义不影响视图的正常使用。...因此运维人员为某些耗时较长的SQL语句创建物化视图后，业务开发人员也无需改写业务中使用的SQL语句。 序列序列（Sequence）是由数据库维护的一个自动生成整数序列的模式对象，通常用于为表生成主键。...序列具有以下特征： 序列返回的结果是一个整数。 用户可以设置序列的最大值、最小值、起始值，以及当序列取到最大值或最小值时是否循环取值。 在不允许循环取值的情况下，一个序列取到的值永远是唯一的。...因此，可以保证在不循环取值的情况下，每个实例取到的序列值是唯一的，但不能保证不同实例依次取序列值得到的值是单调递增（或递减）的。...如需保证不同实例之间的取值顺序，可以在创建序列时指定Order选项，此时序列将不会在各实例上产生缓存。 同义词同义词是用户为一个模式对象起的别名。
再哈希法 这种方法是同时构造多个不同的哈希函数：Hi=RH1（key） i=1，2，…，k 当哈希地址Hi=RH1（key）发生冲突时，再计算Hi=RH2（key）……，直到冲突不再产生。...链地址法 这种方法的基本思想是将所有哈希地址为i的元素构成一个称为同义词链的单链表，并将单链表的头指针存在哈希表的第i个单元中，因而查找、插入和删除主要在同义词链中进行。...拉链法的优点: 拉链法处理冲突简单，且无堆积现象，即非同义词决不会发生冲突，因此平均查找长度较短； 由于拉链法中各链表上的结点空间是动态申请的，故它更适合于造表前无法确定表长的情况； 在用拉链法构造的散列表中...从上面的表中可以看到当桶中元素到达8个的时候，概率已经变得非常小，也就是说用0.75作为加载因子，每个碰撞位置的链表长度超过８个是几乎不可能的。...建立公共溢出区 这种方法的基本思想是：将哈希表分为基本表和溢出表两部分，凡是和基本表发生冲突的元素，一律填入溢出表。
无论是顺序表还是树表，查找数据元素时要进行一系列的键值比较的过程，为了减少比较次数，就需要使数据元素的存储位置和键值之间建立某种联系，为此我们就需要使用散列技术动态查找表。...这一方法计算简单，是一种较常用的构造散列函数的方法，通常在选定散列函数时不一定能知道键值的分布情况，取其中哪几位也不一定合适，而一个数的平方中间几位与这个数的每一位都有关，所得散列地址比较均匀。...从上面的例子可以看出，用线性探测法生成后继散列地址计算简单，但由于探测的是一个连续的地址续列，这样容易导致非同义词之间对同一个散列地址出现争夺现象，俗称"堆积"，为了减小堆积的机会，应设法使后继散列地址尽量均匀的分布在整个散列表中...，k^2，-k^2，其中k<=m/2 例如：仍然使用线性探测法中的散列表和散列函数，插入键值为29的元素，当发生冲突时，使用二次探测法，得到下一个地址d1 = (3+1^2) mod 13 = 4，仍然冲突...，k，当给定值key与散列表中的某个值是相对于某个散列函数 Hi 的同义词而发生冲突时，继续计算这个给定值key在下一个散列函数H(i+1)下的散列地址，直到不再产生冲突为止。
当兼容级别为 100 时，下列规则适用： 第一个字符必须是下列字符之一： Unicode 标准 3.2 所定义的字母。...当排序规则代码页使用双字节字符时，存储大小仍然为 n 个字节。根据字符串的不同，n 个字节的存储大小可能小于为 n 指定的值。char 的 ISO 同义词为 character。...当定义列或指定常量时，除非使用 COLLATE 子句指派特定的排序规则，否则将为它们指派数据库的默认排序规则。...GUID 是唯一的二进制数；世界上的任何两台计算机都不会生成重复的 GUID 值。GUID 主要用于在拥有多个节点、多台计算机的网络中，分配必须具有唯一性的标识符。...2.3.12 timestamp和rowversion 每个数据库都有一个计数器，当对数据库中包含 rowversion 列的表执行插入或更新操作时，该计数器值就会增加。此计数器是数据库行版本。
一、基本概念及原理 1.1 哈希定义的引入 这里首先看一个场景：在大多数情况下，数组中的索引并不具有实际的意义，它仅仅表示一个元素在数组中的位置而已，当需要查找某个元素时，往往会使用有实际意义的字段...1.3 解决哈希冲突的方法 （1）闭散列法 闭散列法时把所有的元素都存储在哈希表数组中，当发生冲突时，在冲突位置的附近寻找可存放记录的空单元。寻找“下一个”空位的过程则称为探测。...它的最高位是符号位，当最高位为“0”时，表示是一个正整数，而为“1”时则表示是一个负整数。...①当hash_coll为0或整数时，表明没有冲突，此时表明查找失败； ②当hash_coll为负数时，表明存在冲突，此时需要通过二度哈希继续计算哈希地址进行查找，如此反复直到找到相应的键值表明查找成功...Dictionary内部有两个数组，一个数组名为buckets，用于存放由多个同义词组成的静态链表头指针（链表的第一个元素在数组中的索引号，当它的值为-1时表示此哈希地址不存在元素）；另一个数组为entries
数据结构是计算机存储、组织数据的方式。数据结构是指相互之间存在一种或多种特定关系的数据元素的集合。通常情况下，精心选择的数据结构可以带来更高的运行或者存储效率。...常见冲突解决方法 理想情况下每个Key都被分配到一个唯一的桶，但大多数的Hash函数都不能支持这一要求，如果要支持则每次分配新的key时需要知道旧的Keys的值，一般来说这并不值的。...总而言之，就是冲突的时候往后顺序挪若干位插入。 再哈希法 当发生冲突时，使用第二个、第三个哈希函数…计算地址，直到无冲突时。缺点：计算时间增加。...链地址法（拉链法） 将所有关键字为同义词的记录存储在同一线性链表中.基本思想:将所有哈希地址为i的元素构成一个称为同义词链的单链表，并将单链表的头指针存在哈希表的第i个单元中，因而查找、插入和删除主要在同义词链中进行...ps: 对于java.lang.Object#hashCode，该方法是专门用来支持hash数据结构的。 hash值决定该value在哪个桶，key保证在全局上唯一(桶链表上更是唯一)。
在某种程度上，散列是与排序相反的一种操作，排序是将集合中的元素按照某种方式比如字典顺序排列在一起，而散列通过计算哈希值，打破元素之间原有的关系，使集合中的元素按照散列函数的分类进行排列。...在介绍一些集合时，我们总强调需要重写某个类的 equlas() 方法和 hashCode() 方法，确保唯一性。这里的 hashCode() 表示的是对当前对象的唯一标示。...当要查找 13 时，只要先使用哈希函数计算它的位置，然后去那个位置查看是否存在就好了，本例中只需查找一次，时间复杂度为 O(1)。...哈希函数 哈希的过程中需要使用哈希函数进行计算。 哈希函数是一种映射关系，根据数据的关键词 key ，通过一定的函数关系，计算出该元素存储位置的函数。...2.开放定址法 用开放定址法解决冲突的做法是： 用开放定址法解决冲突的做法是：当冲突发生时，使用某种探测技术在散列表中形成一个探测序列。
注意，某些子字符串可能是重复的，但你统计时也必须算上这些重复的子字符串（也就是说，你必须统计 s 的所有子字符串中的唯一字符）。...情况2：字符是“尾元素”，那么出现次数可以通过：元素下标位置 - (-1) 来计算出来。...因为我们上面进行统计的时候，都是针对于某一区间内这个元素是唯一的，所以，如果发生了重复字符，我们就需要将其拆分为多个区间。...以下图s="ABCB"为例，当我们要统计元素“B”的时候，由于发生了重复的情况，所以，我们要将其拆分为： 当B的下标=1的时候，它唯一的区间是[0,2] 当B的下标=3的时候，它唯一的区间是[2,3]...如果需要提升执行效率，我们也可以采用数组来记录每个元素的所在位置，26个字母对应数组的坐标，然后一个数组是用来针对某个元素出现多次进行统计计算的，另一个数组是用来针对只出现1次或者出现N次的最后1次这两个情况的字符进行计算的
将文档流分解为所需的可检索单元。 隔离和元标记每个子文档块。 标识文档中潜在的可索引元素。 删除停用词。 词根化检索词。 提取索引条目。 计算权重。...第4步：确定要索引的元素。识别文档中潜在的可索引元素会显著的影响引擎将要搜索的文档表示的性质和质量。在设计系统时，我们必须定义“检索词【term】”一词。它是空格或标点符号之间的字母数字字符吗？...它可能会对所有形式的词干匹配的精度产生负面影响，当现实中，用户希望查询结果仅仅来自匹配查询中实际使用的单词时。 系统可以实现强干扰算法或弱干扰算法。...查询检索词的接近程度：当查询中的检索词在文档中彼此接近时，文档与查询相关的可能性大于检索词距离比较远的情况。...虽然有些搜索引擎在查询中无法识别短语本身，如果查询检索词彼此相邻或者距离很近，与检索词在文档中距离很远相比，某些搜索引擎会在结果中对文档进行更高的排名。
那么有没有理想的情况是不经过任何比较, 一次存取就能得到我们想要的元素?答案是有的,只需要我们在元素的存储位置和它的关键字之间建立一个确定的对应关系 ,使每个关键字和结构中一个唯一的存储位置相对应。...把具有不同关键码而具有相同哈希地址的数据元素称为“同义词”。...哈希冲突的处理方法 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” 空位置中去。...其中：i =1,2,3…， H0是通过散列函数Hash(x)对元素的关键码 key 进行计算得到的位置，m是表的大小。...研究表明：当表的长度为质数且表装载因子a不超过0.5时，新的表项一定能够插入，而且任何一个位置都不会被探查两次。因此只要表中有一半的空位置，就不会存在表满的问题。
数组（Array）：是一种线性数据结构，它将一组具有相同类型的数据元素存储在一起，并为每个元素分配一个唯一的索引。数组的特点是具有随机访问的能力。...具体地，哈希表中的每个元素都有一个唯一的键值，该键值通过哈希函数映射到一个数组的索引位置上。在查询、插入、删除数据时，只需通过哈希函数计算出对应的索引位置，然后在该位置直接访问数据。...它的基本思想是在哈希表存储的每个位置上放置一个链表，当多个关键字哈希到同一位置时，将它们存储在同一个链表中，称为同义词链。...当插入一个新元素时，先计算关键字的哈希值，然后根据哈希值找到对应的数组元素，如果该元素为空，则将新元素作为该元素的头结点；如果该元素不为空，则遍历该链表，查找是否已经存在相同的关键字，如果没有，则将新元素添加到该链表的末尾...但是，它需要额外的空间存储链表结构，而且当同义词链过长时，查询效率会降低，因此需要合理设置哈希表大小和调整哈希函数，以尽量减少哈希冲突的发生。
哈希冲突：由于哈希算法被计算的数据是无限的，而计算后的结果范围有限，因此总会存在不同的数据经过计算后得到的值相同，这就是哈希冲突。...只到有下个元素插入才能真正删除该元素。 2.1.1 线行探查法 线行探查法是开放定址法中最简单的冲突处理方法，它从发生冲突的单元起，依次判断下一个单元是否为空，当达到最后一个单元时，再从表首依次判断。...2.2 链地址法（拉链法） 链接地址法的思路是将哈希值相同的元素构成一个同义词的单链表，并将单链表的头指针存放在哈希表的第i个单元中，查找、插入和删除主要在同义词链表中进行。...2.3 再哈希法 就是同时构造多个不同的哈希函数： Hi = RHi(key) i= 1,2,3 … k; 当H1 = RH1(key) 发生冲突时，再用H2 = RH2(key) 进行计算，...2.4 建立公共溢出区 将哈希表分为公共表和溢出表，当溢出发生时，将所有溢出数据统一放到溢出区。
light pairs”的问题，某些图像对的损失将为 0这样会网络非常快的收敛到一个状态，因为我们的输入中的大多数样本对它来说很“容易”，当损失为0时网络就停止学习了。...这是一个完美的损失功能，尤其是在使用MegaFace 进行基准测试时。但是ArcFace需要在有分类标记的情况下才会起作用。毕竟如果没有分类的标记是无法计算交叉熵的，对吧。...它的主要度量是建立索引的速度、搜索的速度和消耗的内存。 最简单的方法是直接使用嵌入向量进行暴力的搜索，例如使用余弦距离。但是当有数据量很大时就会出现问题——数百万、数千万甚至更多。...这里不会介绍这个指标的优缺点，因为这是度量指标列表中唯一考虑元素顺序的一个指标。并且有研究表明当需要考虑顺序时，这个指标相当稳定并且适用于大多数情况。...要计算指标：遍历所有请求，计算到所有元素（包括相关元素）的距离，并将它们发送到指标计算函数。 完整的样例介绍 这里以搜索相似商标logo为例介绍图像搜索引擎是如何工作的。
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