A practical example 让我们用一个实际的用例来说明。我们的用例是获取附近的位置。我们假设Firebase实时数据库和GeoFire库一起使用，它允许查询附近的地点。...在这种情况下，你可以通过使用Flow.asLiveData()扩展函数在ViewModel中轻松地从Flow转换为LiveData。...StateFlow也可以用来实现同样的行为：它是一个专门的SharedFlow，具有.值（它的当前状态）和特定的SharedFlow配置（约束）。我们将在后面讨论这些约束。...回答这个问题的简单方法是试图回答其他几个问题。 "我真的需要在任何时候用myFlow.value访问流的当前状态吗？" ❝如果这个问题的答案是否定的，你可以考虑SharedFlow。...On the GeoFire use-case 如果你有使用GeoFire的实际需要，我已经开发了一个库，geofire-ktx，允许随时将GeoQuery对象转换为Flow。
大家好，我是老三。 HashMap作为我们熟悉的一种集合，可以说是面试必考题。简单的使用，再到原理、数据结构，还可以延伸到并发，可以说，就一个HashMap，能聊半个小时。...先看流程图： HashMap的查找就简单很多： 使用扰动函数，获取新的哈希值 计算数组下标，获取节点 当前节点和key匹配，直接返回 否则，当前节点是否为树节点，查找红黑树 否则，遍历链表查找 6.HashMap...因为 key.hashCode() 函数调用的是 key 键值类型自带的哈希函数，返回 int 型散列值。...与 操作的结果就是散列值的高位全部归零，只保留低位值，用来做数组下标访问。以初始长度 16 为例，16-1=15。...整体的设计： 散列函数：hashCode()+除留余数法 冲突解决：链地址法 扩容：节点重新hash获取位置 完整代码： 17.HashMap 是线程安全的吗？多线程下会有什么问题？
先看流程图： HashMap的查找就简单很多： 使用扰动函数，获取新的哈希值 计算数组下标，获取节点 当前节点和key匹配，直接返回 否则，当前节点是否为树节点，查找红黑树 否则，遍历链表查找 13....因为 key.hashCode() 函数调用的是 key 键值类型自带的哈希函数，返回 int 型散列值。...与 操作的结果就是散列值的高位全部归零，只保留低位值，用来做数组下标访问。以初始长度 16 为例，16-1=15。...整体的设计： 散列函数：hashCode()+除留余数法 冲突解决：链地址法 扩容：节点重新hash获取位置 完整代码： 24.HashMap 是线程安全的吗？多线程下会有什么问题？...HashSet的add方法，直接调用HashMap的put方法，将添加的元素作为key，new一个Object作为value，直接调用HashMap的put方法，它会根据返回值是否为空来判断是否插入元素成功
插值查找就是用来解决这个问题的。 就是把折半查找中的1/2变成了(key-a[low])/(a[high]-a[low]),这样就可以快速定位到待查找值附近开始查找，这种方法就叫做插值查找。...具体的实现原理其实就是将关键词与地址之间建立某种联系（映射），关键词相当于x,关键词对应的地址相当于y，y和x之间可以用一个函数来表示，我们把这个函数叫做散列函数，这样只要输入一个x就会得到y。...5.1散列函数的构造方法 散列表查找的前提是数据是以散列形式存储的，所以我们首先来看看如何将数据以散列表的形式存储呢，即如何构造散列函数。...5.1.1直接定址法 直接地址法就是直接取关键词的某个线性值作为该关键词的散列地址。...5.2.2再散列函数法 再散列函数就是刚开始选择一种散列地址构造方法去构造散列地址，当地址出现矛盾时，就换一种构造方法重新构造散列地址，直到把冲突解除。
是根据关键码的值直接进行访问的数据结构，散列表的实现常常叫做散列（hasing）。散列是一种用于以常数平均时间执行插入、删除和查找的技术，下面我们来看一下散列过程。...散列函数构造方法 直接定址法 如果我们对盈利为0-9的菜品设计哈希表，我们则直接可以根据作为地址，则 f(key) = key; 即下面这种情况。...优点：事先不需要知道关键字情况 应用场景：适合关键字位数较多的情况 除法散列法 在用来设计散列函数的除法散列法中，通过取 key 除以 p 的余数，将关键字映射到 p 个槽中的某一个上...因为我们 di 是随机生成的呀，这里的随机其实是伪随机数，伪随机数含义为，我们设置随机种子相同，则不断调用随机函数可以生成不会重复的数列，我们在查找时，用同样的随机种子，它每次得到的数列是相同的，那么相同的...1.散列函数是否均匀 我们在上文说到，可以通过设计散列函数减少冲突，但是由于不同的散列函数对一组关键字产生冲突可能性是相同的，因此我们可以不考虑它对平均查找长度的影响。
是根据关键码的值直接进行访问的数据结构，散列表的实现常常叫做散列（hasing）。散列是一种用于以常数平均时间执行插入、删除和查找的技术，下面我们来看一下散列过程。...散列函数构造方法 直接定址法 如果我们对盈利为0-9的菜品设计哈希表，我们则直接可以根据作为地址，则 f(key) = key; 即下面这种情况。 ?...优点：事先不需要知道关键字情况 应用场景：适合关键字位数较多的情况 除法散列法 在用来设计散列函数的除法散列法中，通过取 key 除以 p 的余数，将关键字映射到 p 个槽中的某一个上...因为我们 di 是随机生成的呀，这里的随机其实是伪随机数，伪随机数含义为，我们设置随机种子相同，则不断调用随机函数可以生成不会重复的数列，我们在查找时，用同样的随机种子，它每次得到的数列是相同的，那么相同的...1.散列函数是否均匀 我们在上文说到，可以通过设计散列函数减少冲突，但是由于不同的散列函数对一组关键字产生冲突可能性是相同的，因此我们可以不考虑它对平均查找长度的影响。
这就引入了我们的第二个关键要素——散列函数。 散列函数 我们需要在元素和桶数组对应位置建立一种映射映射关系，这种映射关系就是散列函数，也可以叫哈希函数。...散列函数构造 散列函数也叫哈希函数，假如我们数据元素的key是整数或者可以转换为一个整数，可以通过这些常见方法来获取映射地址。...但是，这个整数肯定是要经过处理的，上面几种方法里直接定址法可以排除，因为我们不可能建那么大的桶数组。 而且我们最后计算出来的散列地址，尽可能要在桶数组长度范围之内，所以我们选择除留取余法。...，这里我省去了有没有成链表的判断，直接查找链表。...我就要你手写个红黑树版的…… 当然了，我们也发现，HashMap的O(1)时间复杂度操作是在冲突比较少的情况下，简单的哈希取余肯定不是最优的散列函数；冲突之后，链表拉的太长，同样影响性能；我们的扩容和put
2、HashMap的工作原理是什么？ 3、有什么方法可以减少碰撞？ 4、HashMap中hash函数怎么是是实现的? 5、拉链法导致的链表过深问题为什么不用二叉查找树代替，而选择红黑树？...扰动函数可以减少碰撞，原理是如果两个不相等的对象返回不同的hashcode的话，那么碰撞的几率就会小些，这就意味着存链表结构减小，这样取值的话就不会频繁调用equal方法，这样就能提高HashMap的性能...当冲突发生时，使用某种探查技术在散列表中形成一个探查(测)序列。沿此序列逐个单元地查找，直到找到给定的地址。 按照形成探查序列的方法不同，可将开放定址法区分为线性探查法、二次探查法、双重散列法等。...下面给一个线性探查法的例子 问题：已知一组关键字为(26，36，41，38，44，15，68，12，06，51)，用除余法构造散列函数，用线性探查法解决冲突构造这组关键字的散列表。...解答：为了减少冲突，通常令装填因子α由除余法因子是13的散列函数计算出的上述关键字序列的散列地址为(0，10，2，12，5，2，3，12，6，12)。
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 散列表其实可以约等于我们常说的Key-Value形式。...我们可以把它定义成hash(key)，其中 key 表示元素的键值，hash(key) 的值表示经过散列函数计算得到的散列值。 那一个散列函数有哪些要求呢？ 1....我们可以反证一下，如果这个公式成立，我计算无限个Key的散列值，那散列表底层的数组必须做到无限大才行。像业界比较著名的MD5、SHA等哈希算法，也无法完全避免这样的冲突。...如果散列函数设计的非常糟糕的话，相同的散列值非常多的话，散列表元素的查找会退化成链表查找，时间复杂度退化成O（n） ? 3....这让我想到了循环链表，数组也一样，可以组装一个循环数组。末尾如果无空位，就可以继续在数组首位继续搜索。 3. 关于散列表元素的删除，我觉得有必要说一说。
关于散列的表的解释，我想引用维基百科上的解释，如下所示： 散列表（Hash table，也叫哈希表），是根据键（Key）而直接访问在内存存储位置的数据结构。...散列表的创建就是将Value通过散列函数和处理散列key值冲突的函数来生成一个key, 这个key就是Value的查找映射，我们就可以通过key来访问Value的值。...因为散列表由于散列函数与处理冲突函数的不同可以分为多种类型，但是每种类型之前的区别除了散列函数和冲突函数不同之外，其他的还是完全一致的，因为我们使用的是面向对象语言，所以我们可以将相同的放在父类中实现，...这两个方法需要在散列表的子类中进行重写的，hashFunction()方法用来提供散列函数，而conflictMethod()则用来提供处理key值冲突的方法。...3.直接定址法与随机数探测法 与上面的HashTableWithMod类类似，我们还可以继承自HashTable类给出哈希函数为直接定址法，以及使用随机数探测法来处理冲突的散列表。
散列表（hash table）可以快速查找所需要的对象，散列表为每一个对象计算一个整数，称为散列码（hash code）。...在Java中，散列表用链表数组实现，每个列表称为桶（bucket）。要想查找表中对象的位置，就需要计算它的散列码，然后与桶中的总数取余，所得到的结果就是保存这个元素的桶的索引。...如果这个桶中没有其他元素，可以直接将这个元素插入到桶中，有时候可能遇到桶被占满的情况，这种现象称为散列冲突（hash collision）。...这个装填因子决定了在什么时候对散列表进行再散列。 散列表可以实现几个重要的数据结构，其中最简单的是set类型。set是没有重复元素的元素集合。...散列或比较函数只能作用于键。与键关联的值不能进行散列或比较。 与集一样，散列稍微快一些，如果不需要按照排列顺序访问键，就最好选用散列。 每当往映射表中添加对象的时候，必须同时提供一个键。
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。...这个映射函数叫做散列函数，存放记录的数组叫做散列表。...第二部分、Hash表 算法的详细解析 什么是Hash Hash，一般翻译做“散列”，也有直接音译为“哈希”的，就是把任意长度的输入（又叫做预映射， pre-image），通过散列算法，变换成固定长度的输出...注：用斐波那契散列法调整之后会比原来的取摸散列法好很多。 适用范围 快速查找，删除的基本数据结构，通常需要总数据量可以放入内存。...、以下函数计算lpszFileName 字符串的hash值，其中dwHashType 为hash的类型，在下面的函数三、GetHashTablePos函数中调用此函数二，其可以取的值为0、1、2；该函数返回
3.1 直接定址法（常用） 第一种哈希函数——直接定址法： 取关键字的某个线性函数为散列地址（通常是键值直接映射）：Hash（Key）= A*Key + B 优点：简单高效 缺点：适用场景有限...回到上面删除的场景——删除33 删除之后是这样的 那然后我想查找13，大家看，现在能查找到吗？...这样写当然是可以的，如果嫌这样冗余的话，也可以单独把插入的部分封装一个函数，需要的地方直接调用就行了。 但是这里我们介绍一个新玩法： 这样就可以很好的实现一个复用。...查找函数Find实现 上面把插入写好了，find我们顺便直接写一下，因为下面删除也要先查找： 那查找的话就按照对应的哈希函数确定散列地址就行了，然后如果有哈希冲突的话就按对应的探测方法往后查找就行了，...查找函数Find实现 那我们再来写一下查找： 那这里的查找就是根据散列地址去对应的链表里面查找就行了 然后insert里面也可以加一个这个： key不允许重复。
然后把二维码转化为特定柜子的映射方法叫做“散列函数”（也可以称为哈希函数）。通过映射打开对应的柜子，这个映射的值叫做“哈希值” ?...同样，数组的下标对应的就是“键”，下标所映射到的元素就是“散列值”，这就是一个散列表。 3 哈希函数 上文中，我们提到将“键”映射为“哈希值”的函数，叫做哈希函数。那么这个函数是如何实现的呢？...对于数组演变的散列表，我们可以知道哈希函数有这么几个特点： 哈希函数得到的哈希值是一个非负数的值； 如果“键”相同，通过哈希函数得到的哈希值一定相同。...开发寻址的法的原理就是如果我们发生了哈希冲突，也就是说通过散列函数得出的散列值相同，我们就重新探测一个位置，将数据存储。那如何进行探测呢？...查找元素也是同样的道理，如果在散列表中查找的元素和我们要查找的元素相同，则直接取出，否则通过线性探测，一个一个去查找，直到没有查找到位置。 ? 对于删除元素呢？
字典的键必须是可散列的，否则变来变去就找不到映射了。 于是可以得知原子不可变数据类型（str、bytes、和数值类型）都是可散列类型，frozenset冻结不可变集合，也是可散列的。...要查找学号为01100168的成绩的时候，只要直接访问表下标为68的数据即可。 散列表就是一张表，它通过计算一个关于键值的函数，将所需查询的数据映射到表中一个位置来访问记录，这加快了查询速度。...这个映射函数称作散列函数，存放记录的表称作散列表。...从上篇的简介可以知道，散列表就是一张表，它通过计算一个关于键值的函数，将所需查询的数据映射到表中一个位置来访问记录。...我的理解是，散列值是要被尽量打散的，1.0001和1.0002相差0.0001，这个0.0001被打散后的值导致它们的散列值相差很大。
简单来说 散列函数主要就是：将一个二进制串 通过一定的算法计算以后 得到一个新的二进制串。这个计算的方法就是散列函数。...也叫哈希函数，得到的值就是哈希值 那么要设计一个散列函数还需要几个特性： 1.通过哈希值不能得到原始的值。...那这里如果用散列函数来做就简单多了，我们只要把客户ip地址 经过散列算法以后 得出一个值，然后对服务器的个数取模 就可以很快的建立这个 key-value关系。...更多的例子比如网络协议里面的crc校验，p2p的下载算法，甚至git中的commit id都是利用散列函数来做。 散列函数的碰撞冲突是怎么回事，一定发生吗？...简单来说，散列函数不管设计的有多优秀，散列冲突都一定无法避免。因为我们容量是有限的。大家可以百度下抽屉原理， 举个例子，我们有5个橘子，你只有4个抽屉，那你必定会有一个抽屉里面有2个橘子。
安琪拉: 因为key.hashCode()函数调用的是key键值类型自带的哈希函数，返回int型散列值。...“与”操作的结果就是散列值的高位全部归零，只保留低位值，用来做数组下标访问。以初始长度16为例，16-1=15。2进制表示是00000000 00000000 00001111。...和某散列值做“与”操作如下，结果就是截取了最低的四位值。...更要命的是如果散列本身做得不好，分布上成等差数列的漏洞，如果正好让最后几个低位呈现规律性重复，就无比蛋疼。 时候“扰动函数”的价值就体现出来了，说到这里大家应该猜出来了。...1.8 不用重新hash就可以直接定位原节点在新数据的位置呢?
在查找时，只需要根据这个对应关系h，就可以找到所需关键字及其对应的记录，这种查找方式就被称为哈希查找，关键字和存储位置的对应关系可以用函数表示为： h(key)=存储地址 1.2 构造哈希函数的方法...（1）直接地址法 直接地址法取关键字的某个线性函数值为哈希地址，即h(key)=key 或 h(key)=a*key+b 其中，a、b均为常数，这样的散列函数优点就是简单、均匀，也不会产生冲突，但问题是这需要事先知道关键字的分布情况...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。...其中，h(key)为哈希函数，m为哈希表长度，di为递增的序列。根据di的不同，又可以分为几种探测方法：线性探测法、二次探测法以及双重散列法。...该方法对于可能会造成很多冲突的散列函数来说，提供了绝不会出现找不到地址的保障。当然，这也就带来了查找时需要遍历单链表的性能损耗。
这里我的问题是只需要判断一个数在不在这一堆数里面，注意这里我要的结果其实只有两个，“在” 和 “不在”，如果说用散列把这些实际的数字全部存起来显然不是最理想的做法，我们只需要标记这个些数字存在即可，你可能会想到用...我们需要方便对应查找，因此 query 的时间复杂度不能过高，在正常的，我们经常接触的数据结构中，你可能会想到的是散列表、平衡二叉树、跳表等数据结构。...我们来看看散列表，时间的话平均时间复杂度是 O(1)，注意我这里说的是平均时间复杂度，哈希是会存在冲突的情况，这是你就要对比两个字符串上面的每个字符，完全符合条件才行，不符合还和继续找，继续对比；另外就是散列的存储空间...上面讲到的散列表其实就是数组，我们之前提到的位图也是数组，但是我们说到了字符串如何存储的问题，这时我们就需要借助哈希函数了，哈希函数会根据输入参数的特性返回一个数组 index，我们直接去这个 index...但是结合实际情况，我们有必要直接将整个 URL 存储起来吗？和位图的功能类似，布隆过滤器也仅仅是需要判断这个 URL 是不是在内存中，我们需要的答案是 “是” 或者 “不是”。
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