于是想到设计一个简单方法， 在每次查找之后对树进行调整，把被查找的条目搬移到离树根近一些的地方。伸展树应运而生。...伸展树是一种自调整形式的二叉查找树，它会沿着从某个节点到树根之间的路径，通过一系列的旋转把这个节点搬移到树根去。...插入，查找，删除都会经过搬运到树根的过程 哈希表插入 - hash 字典树Trie 基数树 - Radix Tree 三元搜索树 - Ternary Search Tree B树 B树的平衡性很好，一个节点的最大数量取决于阶数...B+树 B+树相比B树查询效率更高 b+树的中间节点不保存数据，所以磁盘页能容纳更多节点元素，更“矮胖”； b+树查询必须查找到叶子节点，b树只要匹配到即可不用管元素位置，因此b+树查找更稳定（...并不慢）； 对于范围查找来说，b+树只需遍历叶子节点链表即可，b树却需要重复地中序遍历
目录 一、哈希表是什么 二、哈希表存储结构 三、哈希冲突 ?线性探测法 ?二次探测法 编辑 ?...哈希桶（开散列法） 四、哈希桶的手动代码实现 五、哈希查找算法（基于线性探测法的实现） ---- 一、哈希表是什么 哈希表（Hash table）又称散列表，是一种存储结构，通常用来存储多个元素。...和其它存储结构（线性表、树等）相比，哈希表查找目标元素的效率非常高。...借助哈希函数，我们提高了数组中数据的查找效率，这就是哈希表存储结构。 构建哈希表时，哈希函数的设计至关重要。...，这个时候我们就可以将这个所谓的小集合搜索问题继续进行转化，例如： 每个桶的背后是另一个哈希表 每个桶的背后是一棵搜索树 四、哈希桶的手动代码实现 /** * 哈希桶解决hash冲突(哈希桶的模拟实现
这种将非整数类型的数据映射成整数的函数就叫做哈希函数。 哈希表 现在我们理解了哈希函数，那么哈希表又是什么呢？ 哈希表实际上就是一个数组，也就是用来存储哈希之后结果的数组。...所谓探测法，即当我们插入新的数据与已有的元素发生哈希碰撞时，会探测另外一个可行的位置来代替。根据探测的方法不同又可以分成线性探测、二次探测、双哈希等方法。...另外，扩容之后哈希表的长度翻倍，通常也会带来浪费，因为我们没法保证表中的元素是平均分配的。 二叉搜索树 我们要存储两个变量之间的映射关系，除了使用哈希表之外还可以使用二叉搜索树。...前者基于哈希表，后者基于红黑树（二叉搜索树）。 红黑树会直接将映射前后的结果打包一起作为树中的节点存起来，利用键值的大小关系来建立二叉搜索树。...一棵平衡的二叉搜索树的查找复杂度是 O(\log n) ，要比哈希表 O(1) 的复杂度要高，但二叉搜索树存储了节点之间的顺序，我们可以按照大小顺序遍历所有结果，但哈希表则不能。
B树的产生是为了： 解决因为大量数据时，红黑树/二叉查找树的深度太深，如数据库的索引数据存放在磁盘上，而如果使用红黑树的话，深度太深，每一个查找一个节点都需要寻道+磁盘读写
因为B+树没有与内部节点相关的数据，所以更多的key可以安装在内存页上。因此，为了访问在叶节点上的数据，将需要更少的cache miss（高速缓存未命中）。...B+树的叶节点是链接的，所以对树中的所有对象进行全扫描只需要一次线性遍历所有叶节点。另一方面，B树需要遍历树中的每一层。这种全树遍历可能会涉及比B+叶的线性遍历更多的高速缓存未命中。...B+树的叶子节点由一条链相连，而B树的叶子节点各自独立。 使用B+树的好处 由于B+树的内部节点只存放键，不存放值，因此，一次读取，可以在内存页中获取更多的键，有利于更快地缩小查找范围。...数据库为什么使用B+树而不是B树 B树相比二叉树虽好，但还是存在以下问题： 1.每个节点中既要存索引信息，又要存其对应的数据，如果数据很大，那么当树的体量很大时，每次读到内存中的树的信息就会不太够...针对以上两个问题，B+树诞生了，B+树相比B树，本质上是一样的，区别就在与B+树的所有根节点都不带有任何数据信息，只有索引信息，所有数据信息全部存储在叶子节点里，这样，整个树的每个节点所占的内存空间就变小了
索引介绍 索引是一种特殊的数据库结构，被设计用来快速查询数据库表中的特定记录。索引有多种类型，就像字典有拼音查找和偏旁查找一样都是为了提高检索效率。...MySQL中最常见的索引类型有B+树索引 和 哈希索引，下面来简单介绍一下这两种索引类型有哪些差别和优劣。...B+树索引 B+树索引是一种多路径的平衡搜索树，具有如下特点： 1.非叶子节点不保存数据，只保存索引值 2.叶子节点保存所有的索引值和数据 3.同级节点通过指针自小而大顺序链接 4.节点内的数据也是自小而大顺序存放...哈希索引 哈希索引就是采用一定的哈希算法，把键值换算成新的哈希值，检索时不需要类似B+树那样从根节点到叶子节点逐级查找，只需一次哈希算法即可立刻定位到相应的位置，速度非常快，具有如下特点： 1.哈希索引建立在哈希表的基础上...2.对于每个值，需要先计算出对应的哈希码（Hash Code），不同值的哈希码唯一 3.把哈希码保存在哈希表中，同时哈希表也保存指向对应每行记录的指针 结构如下图： image.png 优点 大量唯一等值查询时
这就是B+树的原理，但是写起来就很糟糕，因为会产生大量的随机IO，磁盘寻道速度跟不上。 关于b树 B+树最大的性能问题是会产生大量的随机io。随着新数据的插入，叶子节点会慢慢分裂。...例如，Oracle 的常用索引使用 B+ 树。下面是一个B+树的例子 根节点和分支节点很简单，记录每个叶子节点的最小值，用指针指向叶子节点。...关于lsm树 LSM 树本质上是读写之间的平衡。与B+树相比，它牺牲了部分读取性能来提高写入性能。...读取的时候，因为我们不知道数据在哪棵树上，所以必须遍历所有的树，但是每棵树中的数据都是有序的。...以上就是LSM树最本质的原理，有了原理，再看具体的技术就很简单了： 关于lsm内存结构，可以是B+树，还可以为跳跃表（skip-list）或是一个有序字符串表（SSTables）。
索引数据结构查询性能的决定因素 索引只能放在硬盘中，因此硬盘的I/O次数决定了索引数据结构查询性能的好坏 B树 B 树进行查找。...B+树 查找关键字 16，B+ 树会自顶向下逐层进行查找： 1.与根节点的关键字 (1，18，35) 进行比较，16 在 1 和 18 之间，得到指针 P1（指向磁盘块 2） 2.找到磁盘块 2...B树与B+树的区别 1.B+树的查询效率更稳定： B+树每次之后访问到叶子节点才能找到对应的数据，而在B树，非叶子节点也会存储数据，这样会造成查询效率不稳定的情况，有时候访问到了非叶子节点就可以找到关键字...，而有事需要访问到叶子节点才能找到关键字 2.B+树的查询效率更高 B+树比B树更胖矮（阶数更大，深度更低），查询所需要的磁盘I/O也会更少。...同样的磁盘页大小，B+树可以存储更多的节点关键字。
哈希表 第一版 未考虑 hash 码的生成，假定该 hash 码由我们提供 public class HashTable { // 节点类 static class Entry {...int hash; // 哈希码 Object key; // 键 Object value; // 值 Entry next; public...JDK 的 HashMap 在链表长度过长会转换成红黑树，对此你怎么看 习题 E01....根据前序与中序遍历结果构造二叉树-Leetcode105 Improved public class E09Leetcode105Improved { // 用 hashmap 改善查找性能，...根据中序与后序遍历结果构造二叉树-Leetcode106 Improved public class E10Leetcode106Improved { HashMap<Integer, Integer
欢迎大家互三：2的n次方_ 所属专栏：数据结构与算法学习 1. 二叉搜索树 二叉搜索树也称为二叉查找树或二叉排序树，是一种特殊的二叉树结构，它的特点是： 1....哈希表 哈希表（Hash table，也叫散列表）是一种根据关键码值（Key value）而直接进行访问的数据结构。...它通过哈希函数（也叫散列函数）将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。...哈希表的插入、删除和查找操作的时间复杂度在理想情况下是O(1)，比我们之前学过的数据结构都要快 2.1 实现原理 哈希表通过哈希函数将元素的键名映射为数组下标（转化后的值叫做哈希值或散列值），然后在对应下标位置存储记录值...调节负载因子 哈希表的负载因子用于衡量哈希表的填充程度 其实很好理解，填的越满越容易挤 2.3.2 哈希冲突的解决方法 我们有以下几种解决办法 闭散列（开放寻址法）： 线性探测：从发生冲突的位置开始
看到数据库里的索引数据模型哈希表，所以这个是将原来云笔记总结同步上来 一. 什么是哈希表？ 哈希表也叫散列表。...散列表（Hash table，也叫哈希表），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。...给定表M，存在函数f(key)，对任意给定的关键字值key，代入函数后若能得到包含该关键字的记录在表中的地址，则称表M为哈希(Hash）表，函数f(key)为哈希(Hash) 函数。 二....哈希表的存储方式 hash 表存储方式的特点：计算简单分布均匀。 1.直接定址法： 多少数值就直接存储在队里的存储地址上。...链地址法（拉链法） 建立一个公共溢出区 查找的性能： hash表的查找是按照存储方式进行查找 解决冲突的办法就是通过存储时解决冲突的办法。
哈希表就是解决查询问题的一种方案。 哈希表与Hash函数 通俗来讲，哈希表就是通过关键字来获取数据的一种数据结构，它通过把关键字映射为表中的位置来获取元素，这种映射主要是使用Hash函数。...Hash函数和此类似，不过是把任意的Java对象，映射成一个int数值，供哈希表使用。 而哈希表，就是一个数组，只是其元素不是按照数组的规则排列的。...任何一个元素要放进哈希表中，都必须先通过Hash函数获取到一个int数值，这个数值经过处理后将作为它的存放位置，然后这个元素才能放进哈希表中。...在JDK1.7及之前的版本中，HashMap的存储结构和上图是一致的，在JDK1.8之后还加入了红黑树以进一步优化。 哈希表的优缺点 哈希表是一种优化存储的思想，具体存储元素的依然是其他的数据结构。...设计良好的哈希表，能同时兼备数组和链表的优点，它能在插入和查找时都具备良好的性能。然而设计不好的哈希表，有可能会出现较多的哈希碰撞，导致链表过长，从而哈希表会更像一个链表。
3.5 B 树 ai 问题列表 请用中文回答：B-树历史 请用中文回答：100万的数据使用 avl 树来存储，树高是多少?...请用中文回答：100万的数据，如果存储到B-树(最小度数是500)，那么树高大约是多少? 请用中文回答：B-树的特性有哪些？...B树结构非常适合应用于磁盘等大型存储器的高效操作，被广泛应用于关系数据库和文件系统中。 B树结构有很多变种和升级版，例如B+树，B*树和SB树等。...答： B树中有最小度数的限制是为了保证B树的平衡特性。 在B树中，每个节点都可以有多个子节点，这使得B树可以存储大量的键值，但也带来了一些问题。...在B树中，每个节点的子节点数量都必须在一定的范围内，即t到2t之间（其中t为最小度数） B-树与 2-3 树、2-3-4 树的关系 可以这样总结它们之间的关系： 2-3树是最小度数为2的B树，其中每个节点可以包含
哈希表 1....两数之和 固定一个数, 找前面有没有target - x这个数, 使用哈希表, 每次查找之后把这个数丢入到哈希表中, 哈希表中存储这个数字的下标, 时间复杂度为O(N) , 空间复杂度也为O(N). class...判断是否为字符重拍排 创建两个哈希表, 依次比较, 但是可以进行优化, 仅需创建一个哈希表, 前面我们可以先处理如果两个字符串长度不相等直接返回false, 然后遍历第二个字符串, 每次遍历之后讲hash...存在重复元素Ⅱ 如果找到了key和当前元素一样, 那么还需要判断绝对值时候小于k, 只有小于k才能返回, 否则的话更新当前元素的下标存储到哈希表中 class Solution { public:...字母异位词分组 使用哈希表讲字母异位词进行分组, 快速判断是否是字母异位词的方法还有一种就是排序, 排序之后的字符串为key, 原字符串为val进行存储, 就直接进行了分类, 之后遍历hash表, 把y
一、哈希表的基本概念 哈希表是一种基于数组的数据结构，它通过哈希函数将键值对映射到数组的某个位置。当发生哈希冲突（即不同的键映射到同一个位置）时，可以使用链地址法或开放地址法来解决。...哈希函数 哈希函数是哈希表的核心组件，它负责将输入（键）转换为数组中的索引位置。一个好的哈希函数应该尽可能地将输入均匀地分布到哈希表中。...二、哈希表的实现 下面将通过 JavaScript 实现一个简单的哈希表。 哈希函数的实现 首先，我们需要实现一个简单的哈希函数，该函数接受一个字符串并返回一个数组索引。...return hash; } 链地址法实现哈希表 接下来，我们使用链地址法来实现哈希表。...三、哈希表的应用 哈希表在实际开发中有广泛的应用，常见的应用场景包括： 数据去重：使用哈希表快速检测和删除重复数据。 缓存：实现高效的缓存系统，通过哈希表快速存储和查找缓存数据。
【深入浅出leveldb】LRU与哈希表 1.LRUHandle LRUHandle内部存储了如下东西： Key:value对 LRU链表 HashTable bucket的链表 引用计数及清理 struct...2.HandleTable HandleTable即哈希表，根据注释leveldb的哈希表实现要比g++要快很多。...调用内部哈希表的查询函数。...LRU_Remove(e); LRU_Append(&in_use_, e); } e->refs++; } LRUCache删除： 删除哈希表中节点，前面提到过哈希表删除返回的是待删除节点...3）删除操作时，会先从哈希表中删除，并返回待删除的节点，只要返回的节点不为空，说明节点删除成功，那么此时已经从哈希表中删除，此时直接根据双向链表性质，删除该节点，并设置不在缓存中，自动释放(Unref)
哈希概念 在顺序结构以及平衡树中，元素值与其存储位置之间没有对应的关系，因此在查找一个元素时，必须要经过元素值的多次比较。...其中顺序结构查找的时间复杂度为O(N)，平衡树中查找的复杂度为为树的高度，即O( log_2 N )，搜索的效率取决于搜索过程中元素的比较次数。 ...哈希函数将输入数据转化为哈希值，这个哈希值通常是一个整数，用来表示原始数据。通过将数据的哈希值与存储空间进行映射，可以使得数据的存储和访问更加高效。...✨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。 ...，M是哈希表的大小。
哈希表的优点是具有快速的平均查找时间，通常为O(1)。然而，它也具有一些挑战，如处理哈希冲突、设计良好的哈希函数和维护适当的装载因子。...装载因子表示哈希表已用空间与总空间的比例，需要适时进行动态调整以保持哈希表的性能。// 示例java中初始化 HashMap的容量以及装载因子。...哈希表需要处理哈希冲突，以确保不同的键可以正确存储和检索。存储结构： 哈希表通常由一个数组和一个哈希函数组成。数组的每个元素称为桶（Bucket），它可以存储一个或多个键-值对。...基本操作插入（Insertion）： 将键-值对插入哈希表时，首先通过哈希函数计算键的哈希码，然后确定存储位置（桶）。...可以将冗余的代码分成一块一块的逻辑，块与块之间用空行来进行视觉上的分块，方便小段小段的去理解代码逻辑；每一块代码可以适当的加上注释以方便阅读。
Python 哈希表与可哈希对象 =================== 哈希表（散列表） ------------- 哈希是从 Hash 音译过来的，哈希表（hashtable），也叫做散列表。...哈希表是键值对的无序集合，其每个键都是唯一的，核心算法是通过索引去查找值，Python 中的字典符合哈希表结构，字典中每个键对应一个值，my_dict={"key1":"value1","key2":"...可哈希与不可哈希 ------------- 这部分在 官方文档 说的比较绕，简单说一下的结论（也是大家共识的），一个对象（Python 中万物皆对象）在生命周期内，保持不变，就是可哈希的（hashable...------- hashlib 提供了常见的摘要算法，具体如下： md5()、sha1()、sha224()、sha256()、sha384()、sha512()、blake2b()、blake2s()...深入研究下去，你应该尝试自己手写哈希算法与可哈希对象，再学习一段时间吧，希望本文对你有所帮助。
说道B+树，就要讨论B树与B+树的异同，而这属于数据结构的范畴，不在本文讨论范围之内。...（更多内容去复习《数据结构》呗） 重点是B+树与B树的不同之处。B树的分支节点与叶子节点都存储数据，而B+树的分支节点存储的是索引，只有叶子节点存储具体的数据。...聚集索引 聚集索引就是按照每张表的主键构造一颗B+树，同时叶子结点存放的即为整张表的行纪录数据。举个栗子，一个汉语字典，我们希望查找“张”，我们可以直接翻到字典的最后，找到zh开头，然后找到张。...也就是说，对于非聚集索引，表数据存储顺序与索引顺序无关，叶结点包含索引字段值及指向数据页数据行的逻辑指针。...其他分支索引节点也与上述存储类似，只不过指向的是下一级的索引节点。 两者的关系 由于实际的数据页只能按照一棵B+树来进行排序，因此每张表只能拥有一个聚集索引。
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