文章公众号首发，关注 程序员哆啦A梦 第一时间获取最新的文章 ❤️笔芯❤️~ 栈，队列，链表，集合 字典和散列表 集合，字典，散列表可以存储不重复的值 在字典中，使用[键，值]的形式来存储数据 散列表中也是以...HashTable类(HashMap类)，它是Dictionary类的一种散列表实现方式 如果使用散列函数，就知道值的具体位置，因此能够快速检索到该值 散列函数的作用是给定一个键值，然后返回值在表中的地址...不同的值在散列表中对应相同位置的时候，我们称其为 冲突。处理冲突有几种方法：分离链接、线性探查和双散列法 示例说明一个：分离链接 分离链接法包括为散列表的每一个位置创建一个链表并将元素存储在里面。...合并两个有序数组 一、题目描述 给你两个有序整数数组 nums1 和 nums2，请你将 nums2 合并到 nums1 中，使 nums1 成为一个有序数组。...对于两个有序的数组。我们可以新建一个数组temp，大小为（m+n）。使用两个指针i和j分别指向nums1和nums2，之后分别比较两个指针所指元素的大小，并把小的那一个放到temp中即可。
从这100个文件中，各取第一个字符串，放入数组，然后比较大小，把最小的那个字符串放入合并后的大文件，并从数组中删除。...假设，这最小字符串来自13.txt这个小文件，就再从该小文件取下一个字符串并放入数组，重新比较大小，并且选择最小的放入合并后的大文件，并且将它从数组中删除。...优先级队列，即堆： 将从小文件中取出的字符串放入小顶堆，则堆顶元素就是优先级队列的队首，即最小字符串 将这个字符串放入大文件，并将其从堆中删除 再从小文件中取出下一个字符串，放入到堆 循环该过程，即可将...可维护一个大小为K的小顶堆，顺序遍历数组，从数组中取数据与堆顶元素比较： ＞堆顶 删除堆顶，并将该元素插入堆 ＜堆顶 do nothing，继续遍历数组 等数组中的数据都遍历完，堆中数据就是Top...因为相同数据经哈希算法后的哈希值相同，可将10亿条搜索关键词先通过哈希算法分片到10个文件： 创建10个空文件：00~09 遍历这10亿个关键词，并通过某哈希算法求哈希值 哈希值同10取模，结果就是该搜索关键词应被分到的文件编号
Python 用散列表来实现 dict。 散列表其实是一个稀疏数组（总是有空白元素的数组称为稀疏数组）。在一般书中，散列表里的单元通常叫做表元（bucket）。...在 dict 的散列表当中，每个键值对都占用一个表元，每个表元都有两个部分，一个是对键的引用，一个是对值的引用。因为每个表元的大小一致，所以可以通过偏移量来读取某个表元。...Python会设法保证大概还有三分之一的表元是空的，当快要达到这个阀值的时候，会进行扩容，将原散列表复制到一个更大的散列表里。 如果要把一个对象放入到散列表里，就先要计算这个元素键的散列值。...为了解决散列冲突，算法会在散列值中另外再取几位，然后用特殊的方法处理一下，把得到的新数值作为偏移量在散列表中查找表元，若找到的表元是空的，则同样抛出 KeyError 异常；若非空，则比较键是否一致，一致则返回对应的值...扩容导致的结果就是要新建一个更大的散列表，并把字典里已有的元素添加到新的散列表里。这个过程中可能发生新的散列冲突，导致新散列表中键的次序变化。如果在迭代一个字典的同时往里面添加新的键，会发生什么？
在顺序表中查找时，需要从表头开始，依次遍历比较a[i]与key的值是否相等，直到相等才返回索引i；在有序表中查找时，我们经常使用的是二分查找，通过比较key与a[i]的大小来折半查找，直到相等时才返回索引...但是，这两种方法的效率都依赖于查找中比较的次数。我们有一种想法，能不能不经过比较，而是直接通过关键字key一次得到所要的结果呢？这时，就有了散列表查找（哈希表）。...然后将未发生冲突的关键字放入相应的基础表中，一旦发生冲突，就将其依次放入溢出表中即可。 ...在查找时，先用给定值通过哈希函数计算出相应的散列地址后，首先 首先与基本表的相应位置进行比较，如果不相等，再到溢出表中顺序查找。...6、哈希表查找算法的实现 首先定义一个散列表的结构以及一些相关的常数。其中，HashTables是散列表结构。结构当中的elem为一个动态数组。
此时，第5个槽位已经有关键字33和20，因此我们需要将它们放入同一个链表中。...在这里插入图片描述 在这里插入图片描述 在这里插入图片描述 智谱清言，代码不能运行： 首先，我们需要创建一个长度为 9 的数组来存储散列表的槽位。然后，我们按照给定的关键字顺序逐个将关键字插入到表中。...这个程序中，我们使用了一个二维数组table来表示散列表。数组的每个元素都是一个包含两个整数的数组，第一个元素存储关键字，第二个元素存储地址。如果一个槽位是空的，那么我们就将其设置为-1。...否则，我们返回 -1 表示没有找到该键值对应的值。 在 main 函数中，我们创建一个 HashMap 实例，并将关键字和值存储在 keys 和 values 数组中。...然后，我们使用 put 函数将这些键值对插入到散列表中，并使用 get 函数查找每个关键字对应的值，并将其输出到控制台。
，表达式会按以下步骤来操作： 调用 list() 来建立一个新的列表 把这个新列表作为值，'new_key' 作为它的键，放入 index 中 返回这个列表的引用。...散列表其实是一个稀疏数组（总有空白元素的数组叫稀疏数组），在 dict 的散列表中，每个键值都占用一个表元，每个表元都有两个部分，一个是对键的引用，另一个是对值的引用。...如果两个对象在比较的时候是相等的，那么它们的散列值也必须相等。...如果不匹配（散列冲突），再在散列表中再取几位，然后处理一下，用处理后的结果当做索引再找表元。 然后重复上面的步骤。...扩容导致的结果就是要新建一个更大的散列表，并把原有的键添加到新的散列表中，这个过程中可能会发生新的散列冲突，导致新散列表中次序发生变化。因此，不要对字典同时进行迭代和修改。
new一个新的对象时，地址变了，不能保证hash值和equals结果还是一样。所以取不到对应的value。...如果希望按照顺序遍历散列表中的数据，那我们需要将散列表中的数据拷贝到数组中，然后排序，再遍历。...实际上，这两个操作的时间复杂度跟链表的长度 k 成正比，也就是 O(k)。对于散列比较均匀的散列函数来说，理论上讲，k=n/m，其中 n 表示散列中数据的个数，m 表示散列表中“槽”的个数。...其次，散列函数生成的值要尽可能随机并且均匀分布，这样才能避免或者最小化散列冲突，而且即便出现冲突，散列到每个槽（链表）里的数据也会比较平均，不会出现某个槽内数据特别多的情况。 装载因子过大了怎么办？...当有新数据要插入时，我们将新数据插入新散列表中，并且从老的散列表中拿出一个数据放入到新散列表。每次插入一个数据到散列表，我们都重复上面的过程。
散列表中查找元素的时候，我们通过散列函数求出要查找元素的键值对应的散列值，然后比较数组中下标为散列值的元素和要查找的元素。如果相等，则说明就是我们要找的元素；否则就顺序往后依次查找。...1.3.4 开放寻址法与链表法比较 对于开放寻址法解决冲突的散列表，由于数据都存储在数组中，因此可以有效地利用 CPU 缓存加快查询速度(数组占用一块连续的空间)。...2.2 Redis如何解决散列冲突 2.2.1 链表法 当有两个或以上的键被分配到散列表数组同一个索引上时，就发生了键冲突。Redis使用链表法解决散列冲突。...当有新数据要插入时，将新数据插入新散列表中，并且从老的散列表中拿出一个数据放入到新散列表。每次插入一个数据到散列表，都重复上面的过程。...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。
散列表里的单元通常叫作表元（bucket）。在 dict 的散列表当中，每个键值对都占用一个表元，每个表元都有两个部分，一个是对键的引用，另一个是对值的引用。...只不过对于新增，在发现空表元的时候会放入一个新元素；对于更新操作，在找到相对应的表元后，原表里的值对象会被替换成新值。...举例而言，如果你需要存放数量巨大的记录，那么放在由元组或是具名元组构成的列表中会是比较好的选择；最好不要根据 JSON 的风格，用由字典组成的列表来存放这些记录。...用元组取代字典就能节省空间的原因有两个： 其一是避免了散列表所耗费的空间， 其二是无需把记录中字段的名字在每个元素里都存一遍。...扩容导致的结果就是要新建一个更大的散列表，并把字典里已有的元素添加到新表里。这个过程中可能会发生新的散列冲突，导致新散列表中键的次序变化。
map中 3、map空，则对线程的成员变量ThreadLocalMap进行初始化创建，并将ThreadLocal和value副本放入map中。...我们首先看下散列表的相关知识： 散列表 理想状态下，散列表就是一个包含关键字的固定大小的数组，通过使用散列函数，将关键字映射到数组的不同位置。...下面是理想散列表的一个示意图： 在理想状态下，哈希函数可以将关键字均匀的分散到数组的不同位置，不会出现两个关键字散列值相同（假设关键字数量小于数组的大小）的情况。...但是在实际使用中，经常会出现多个关键字散列值相同的情况（被映射到数组的同一个位置），我们将这种情况称为散列冲突。...之所以采用不同的方式主要是因为：在 ThreadLocalMap 中的散列值分散的十分均匀，很少会出现冲突，并且 ThreadLocalMap 经常需要清除无用的对象，使用纯数组更加方便。
另外如果两个元素哈市Code相等但equals结果不为true，HashSet会将这两个元素保存在同一个位置，并将超过一个的元素以链表方式保存，这将影响HashSet的效率。...散列表算法的基本思想是：以结点的关键字为自变量，通过一定的函数关系（散列函数）计算出对应的函数值，以这个值作为该结点存储在散列表中地址。...当散列表中的元素存放太满，就必须进行再散列，将产生一个新的散列表，所有元素存放到新的散列表中，原先的散列表将被删除。...在Java语言中，通过负载因子(load factor)来决定何时对散列表进行再散列。例如：如果负载因子0.75，当散列表中已经有75%位置已经放满，那么将进行再散列。...，并将值返回 void putAll(Map mapping) ：将另外一个Map中的元素存入当前的Map中 void clear() ：清空当前Map中的元素 Object get(Object key
这时HashMap的底层数组Entry[] table结构如下: Hashmap里面的bucket出现了单链表的形式，散列表要解决的一个问题就是散列值的冲突问题，通常是两种方法：链表法和开放地址法。...，加入了高位计算，就使得只有相同的hash值的两个值才会被放到数组中的同一个位置上形成链表。...根据上面 put 方法的源代码可以看出，当程序试图将一个key-value对放入HashMap中时，程序首先根据该 key 的 hashCode() 返回值决定该 Entry 的存储位置：如果两个 Entry...initialCapacity：HashMap的最大容量，即为底层数组的长度。 loadFactor：负载因子loadFactor定义为：散列表的实际元素数目(n)/ 散列表的容量(m)。...负载因子衡量的是一个散列表的空间的使用程度，负载因子越大表示散列表的装填程度越高，反之愈小。
链表中的元素可存储在内存的任何地方。链表的每个元素都存储了下一个元素的地址，从而使一系列随机的内存地址串在一起。在链表中添加元素很容易：只需将其放入内存，并将其地址存储到前一个元素中，删除也是如此。...散列表 散列函数 散列函数“将输入映射到数字”。这个用python字典比较好理解，每次给定key都得到的是同一个数字，每个key都对应一个value。 ...这样散列表的概念就非常好理解了，散列表通常用于查找，在网站投票中还可以过滤掉已经投过票的人，也就是去重，还有就是对于一些经常访问的网站进行缓存也使用了散列表。...处理冲突的方式 很多，最简单的办法如下：如果两个键映射到了同一个位置，就在这个位置存储一个链表。如果一个散列表所有的值都放在第一个内存中呢，那和一个链表又有什么区别呢？...我们来将 散列表同数组和链表比较一下。 填装因子 用来描述性能的参数，值为散列表的元素数/位置总数。填装因子大于1时意味元素数大于位置数，这个时候可能就是要考虑调整散列表长度了。
，理论上在散列中查找数据的时间复杂度为 O(1) 散列表其实是一个稀疏数组（总是有空白元素的数组称为稀疏数组）。...如果要把一个对象放入散列表，那么首先要计算这个元素键的散列值。 Python 中可以用 hash() 方法来做这件事情: 内置的 hash() 方法可以用于所有的内置类型对象。...如 果两个对象在比较的时候是相等的，那它们的散列值必须相等，否 则散列表就不能正常运行了。 为了让散列值能够胜任散列表索引这一角色，它们必须在索引空间 中尽量分散开来。...扩容导致的结果就是要新建一个更大的散列表，并把字典里已有的元素添加到新表里。这个过程中可能会发生新的散列冲突，导致新散列表中键的次序变化。...set的实现以及导致的结果 set 和 frozenset 的实现也依赖散列表，但在它们的散列表里存放的只有元素的引用（就像在字典里只存放键而没有相应的值）。
散列表的思路很简单，如果所有的键都是整数，那么就可以使用一个简单的无序数组来实现：将键作为索引，值即为其对应的值，这样就可以快速访问任意键的值。...散列的查找算法有两个步骤: 1.使用散列函数将被查找的键转换为数组的索引。在理想的情况下，不同的键会被转换为不同的索引值，但是在有些情况下我们需要处理多个键被哈希到同一个索引值的情况。...通过散列函数，我们可以将键转换为数组的索引(0-M-1)，但是对于两个或者多个键具有相同索引值的情况，我们需要有一种方法来处理这种冲突。...一种比较直接的办法就是，将大小为M 的数组的每一个元素指向一个条链表，链表中的每一个节点都存储散列值为该索引的键值对，这就是拉链法。...代码实现 我们使用数组keys保存散列表中的键，数组values保存散列表中的值，两个数组同一位置上的元素共同确定一个散列表中的键值对。
二、散列表在平衡二叉树中，搜索数据时总是对key进行比较，如果在海量数据中使用这种方式，搜索效率会很低。...散列表是一种不比较key，而是根据key计算key在表中的位置的数据结构；是key和其所在存储地址的映射关系。散列表通过此方式达到快速索引的目的。注意：散列表的节点中key-value是存储在一起的。...注意，hash函数可能会把两个或两个以上的不同key映射到同一地址，这种现象称为hash冲突。2.3、散列表操作流程散列表的插入操作和搜索操作都要经过hash函数找到key对应的存储地址。...2.4、冲突产生原因在数组大小不变情况下，随着数据的越来越多，必然产生冲突；而且hash是随机性的，这也可能产生冲突。比如把n+1个元素放入n大小的数组，势必有一个空间需要存放两个元素，这就是冲突。...散列表的操作流程都是需要经过同样的运算（映射），找到存储位置再插入。STL的散列表实现中，为了实现迭代器，将后面具体结点串成一个单链表。
如果两个对象根据equals(Object)方法是相等的，那么调用这两个对象中任一个对象的hashCode方法必须产生同样的整数结果。...然而，程序员应该意识到这样的事实，对于不相等的对象产生截然不同的整数结果，有可能提高散列表（hash table）的性能。...同时对于HashSet和HashMap这些基于散列值（hash）实现的类。HashMap的底层处理机制是以数组的方法保存放入的数据的(Node[] table)，其中的关键是数组下标的处理。...如果该数组位置上已经有放入的值了，且传入的键值相等则不处理，若不相等则覆盖原来的值，如果数组位置没有条目，则插入，并加入到相应的链表中。检查键是否存在也是根据hashCode值来确定的。...运行这段代码发现结果返回的是null。 再来看一下HashMap中的get源码： get的时候会先比较hashCode然后再去比较equals， 返回结果为null其实都是hashCode惹的祸。
它重新散列哈希码以防止来自键的错误散列函数将所有数据放在内部数组的同一索引（存储桶）中 它采用重新散列的散列哈希码并使用数组的长度（减 1）对其进行位掩码。此操作确保索引不能大于数组的大小。...因此，数组的大小调整创建了两倍的桶（即链表）并将 所有现有条目重新分配到桶中（旧的和新创建的）。...由于两个线程同时修改链表，因此 Map 可能最终在其链表之一中出现内循环。如果您尝试使用内部循环获取列表中的数据，则 get() 将永远不会结束。...但是为了找到key，map首先比较hash值，然后调用equals()比较。由于您修改后的密钥与旧哈希值（存储在条目中）的哈希值不同，因此映射不会在链表中找到该条目。 这是Java中的一个具体示例。...两个 HashMap 存储相同数量的数据并且具有相同的内部数组大小。唯一的区别是散列（键的）函数在桶中分配条目。
这时HashMap的底层数组Entry[] table结构如下: Hashmap里面的bucket出现了单链表的形式，散列表要解决的一个问题就是散列值的冲突问题，通常是两种方法：链表法和开放地址法...hash值对length取模（即除法散列法），Hashtable中也是这样实现的，这种方法基本能保证元素在哈希表中散列的比较均匀，但取模会用到除法运算，效率很低，HashMap中则通过h&(length...，加入了高位计算，就使得只有相同的hash值的两个值才会被放到数组中的同一个位置上形成链表。 ...根据上面 put 方法的源代码可以看出，当程序试图将一个key-value对放入HashMap中时，程序首先根据该 key 的 hashCode() 返回值决定该 Entry 的存储位置：如果两个 Entry...负载因子衡量的是一个散列表的空间的使用程度，负载因子越大表示散列表的装填程度越高，反之愈小。
二、散列表平衡二叉树通过比较让结构有序，从而提升收搜索效率。在平衡二叉树中，搜索数据时总是对key进行比较，如果在海量数据中使用这种方式，搜索效率会很低。...相较于平衡二叉树，散列表是一种不比较key，而是根据key计算key在表中的位置的数据结构；是key和其所在存储地址的映射关系。散列表通过此方式达到快速索引的目的。...插入流程：key-value对要存储到散列表中，首先将key通过hash函数进行hash，生成64位或32位的一个整数；然后利用这个整数对数组长度进行取余，得到的值必定能落在数组的某个槽位中；最后在该槽位增加一个节点...2.7、小结散列表需要掌握的知识点：散列表与其他数据结构的比较，比如平衡二叉树。...一个hash函数两个用途，一方面是对数据拆分将相同整数放入同一个文件或等份，另一方面将其应用到散列表中（散列表的存储数据取余）。hash函数具有强随机性，数据属于海量数据，那么数据拆分多少份？
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