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列表

列表的概念 1、列表 设所有可能出现的关键字集合记为U(简称全集)。实际发生(即实际存储)的关键字集合记为K(|K|比|U|小得多)。...④ 将结点按其关键字的列地址存储到列表中的过程称为列(Hashing) 列表上的运算 列表上的运算有查找、插入和删除。...HashTable[m]; //列表类型 2、基于开放地址法的查找算法 列表的查找过程和建表过程相似。...因此,当必须对列表做删除结点的操作时,一般是用拉链法来解决冲突。 注意: 用拉链法处理冲突时的有关列表上的算法【参见练习】。...②列表的平均查找长度不是结点个数n的函数,而是装填因子α的函数。因此在设计列表时可选择α以控制列表的平均查找长度。 ③ α的取值 α越小,产生冲突的机会就小,但α过小,空间的浪费就过多。

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列表

列函数五种设计方法 1.直接地址法 2.除留余数法 3.数字分析法 4.平方取中法 5,折叠法 同理:在处理不同情况时,如果有更优解的列函数,我们也可以自己进行设计 处理冲突的方法...拉链法 如何理解拉链法,下面举一个例子: 3.再列函数法 公共溢出区法 在查找时,对给定值,通过列函数计算得出列地址后,先与基本表的相应位置进行比对,如果相等,则查找成功,...如果相对于基本表而言,有冲突的数据很少的情况下,公共溢出区的结构对于查找性能来说还是非常高的 有冲突的关键字存储到溢出表的时候,是按照顺序存储的,而不是通过列函数计算得出列地址再进行存储,并且查找的时候也是按顺序查找...int searchHash(int key) { int addr = Hash(key);//获取查找关键字的列地址 //如果与哈希数组中对应的列地址存储的关键字不一样,说明需要通过线性探测法往后查找...s.searchHash(47); cout << s.getKey(addr) << endl;; } int main() { test(); system("pause"); return 0; } 列表性能分析

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    列表

    什么是列表 是根据键 (Key) 而直接访问在内存存储位置的数据结构。也就是说,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,这加快了查找速度。...这个映射函数称做列函数,存放记录的数组称做列表。 通俗的解释 ? 基本思想 ?...列表几个重要概念 : 列函数、装载因子、列冲突 装载因子:= 填入表中的元素个数 / 列表的长度 是列表装满程度的标志因子。...因此,一些采用开放定址法的 hash库,如 Java 的系统库限制了荷载因子为 0.75,超过此值将 resize 列表列冲突: 就是指多个元素通过列函数计算得到的列地址是相同的。...,因为列表在我们敲代码的时候用的比较多,所以打好基础还是有必要的。

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    HashTable哈希列表

    哈希表充分体现了算法设计领域的经典思想:空间换时间 哈希函数 不管是列还是哈希,这都是中文翻译的差别,英文其实就是 “Hash” 。...所以,我们常听到有人把 “列表 ” 叫作 “哈希表”“Hash 表 ” ,把 “哈希算法 ” 叫作 “Hash 算法” 或者 “列算法 ” 键转换成索引,同时键通过哈希函数得到的索引分布越均匀越好...给这1亿张图片构建列表大约需要多少台机器。 列表中每个数据单元包含两个信息,哈希值和图片文件的路径。假设我们通过 MD5 来计算哈希值,那长度就是 128 比特,也就是 16 字节。...所以,列表中每个数据单元就占 用 152 字节(这里只是估算,并不准确)。...假设一台机器的内存大小为 2GB ,列表的装载因子为 0.75 ,那一台机器可以给大约 1000 万( 2GB*0.75/152 )张图片构建列表

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    列表(哈希表)

    列表:通常,我们称列的实现为列表。...这样导致的问题是列表使用的实际空间将会更大。下面给出开放定址法列实现的ADT。...这时一种解决办法是建立一个新的表,这个表示现在哈希表的两倍大(并且使用一个新的列函数)。扫描旧的列表中元素,并且重新列到新的列表中。这个操作称之为再列(rehashing)。...列表的应用 在编译器设计方面,编译器使用列表跟踪源代码中声明的变量。这种数据叫做符号表。 列表还可以用于在线拼写检查。假设将整个词典先列,单次可以在常数时间内被检测。列表就表现的很好。...影响列表性能的另一个关键因素是列函数的选择,一个好的列函数能起到事半功倍的效果。

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    列表(哈希表)

    所以列技术就是:     存储位置=f(关键字)        不管是记录的存储还是查找,都用这种方法 列技术具有很高的效率,但是使用起来有一些限制。...(5)除留余数法:取关键字被某个不大于列表表长m的数p除后所得的余数为列地址。即 H(key) = key MOD p,p<=m。不仅可以对关键字直接取模,也可在折叠、平方取中等运算之后取模。...它的公式是:Hi=(H(key) + di) MOD m, i=1,2,…, k(k<=m-1),其中H(key)为列函数,m为列表长,di为增量序列,可有下列三种取法:   1. di=1,2,3...,称伪随机探测再列。...== (2)再列法:事先准备多个列函数,如果用一种函数产生冲突后,立马换另一中计算,如此循环,直到找到。

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    列表 - Hash Table

    「总结自《Grokking Algotithms》这本书第五章内容」 列函数 哈希表(Hash Table),学名列表列表最核心的部分就是列函数。...如果一个列表无论对于什么输入,返回的结果都是 1,那它就不是一个好的列表。一个好的列表应该对于不同的输入映射到不同的数字。 列表 列函数表示了一种映射关系。...而存储这种映射记录的表就是列表列表由键和值组成。例如,在建立的商品价格列表中,键就是商品名,值就是商品对应的价格。...性能 在平均情况下,列表执行各种操作的时间都为 O(1),即为常量时间。常量时间不并不意味着马上,而是说不管列表有多大,所需的时间都相同。...下面是列表和数组,链表的对比: 数组 链表 列表(平均情况) 列表(最糟情况) 插入 O(n) O(1) O(1) O(n) 查找 O(1) O(n) O(1) O(n) 删除 O(n) O(1

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    列表(Hash Table)

    定义 列表是一种以平均O(1)时间插入、删除和查找的数据结构,可是类似于findMax,findMin等操作则需要以O(N)的时间才能完成 列函数 列函数是将关键字计算成Hash值的一个函数 列函数的选择是非常重要的...,它的复杂度影响着影响着插入、删除、查找的速度: 列值的计算时间 每次操作前需要根据关键字进行列,寻找关键字存储位置 列值的重合度 根据列冲突(Hash Conflict)的解决方案,从冲突的存储数据中找到真正的数据位置...分离链接法 方案2:开放寻址法-线性探测 根据关键字列后,找到关键字列位置,查找列表中离冲突单元最近的空闲单元,并且把新的键插入这个空闲单元。当插入节点满了的话,则需要进行扩容。...荷载因子 列表的载荷因子定义为:A = 填入表中的元素个数 / 列表的长度 A越大,表明填入表中的元素越多,产生冲突的可能性就越大,A越小,标明填入表中的元素越少,产生冲突的可能性就越小 对于开放定址法...因此,一些采用开放定址法的hash库,如Java的系统库限制了荷载因子为0.75,超过此值将resize列表

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    HashMap、LRU、列表

    如果希望按照顺序遍历列表中的数据,那我们需要将列表中的数据拷贝到数组中,然后排序,再遍历。...如何设计列函数? 如何设计一个可以应对各种异常情况的工业级列表,来避免在列冲突的情况下,列表性能的急剧下降,并且能抵抗列碰撞攻击? 首先,列函数的设计不能太复杂。...扩容解决 实际上,对于动态列表,随着数据的删除,列表中的数据会越来越少,空闲空间会越来越多。...当装载因子触达阈值之后,我们只申请新空间,但并不将老的数据搬移到新列表中。 当有新数据要插入时,我们将新数据插入新列表中,并且从老的列表中拿出一个数据放入到新列表。...对于查询操作,为了兼容了新、老列表中的数据,我们先从新列表中查找,如果没有找到,再去老的列表中查找。 部分内容摘抄至极客时间《数据结构与算法之美》

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    列表(哈希表)

    概述 什么是列表? 如果说起它的另一个名字, 你一定很熟悉, 它的英文叫"Hash Table", 哈希表, 很熟悉吧....列的思想, 其实就是利用数组的随机访问特性, 将key-value形式的数据, 其中的key转换成数组下标, 即可实现将其存放到数组中, 进而实现随机访问....而其中将key转换成数字的函数, 被称为列函数, 或哈希函数. 为了方便大家看, 以下统一称为哈希, 知道这俩是一回事就行....哈希函数 设计一个哈希函数, 有如下三点要求: 列函数计算得出的值是一个正整数(数组下标嘛) 若key相等, 则计算后的哈希值相等 若key不相等, 则计算后的哈希值不相等 后面两点, 说白了就是,...上面说的这种查找方法叫线性探测法, 顾名思义, 就是一个一个往后找, 另外还有两种经典查找方法: 二次探测和双重列.

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    算法基础9:列表

    算法是基础,小蓝同学准备些总结一系列算法分享给大家,这是第9篇《列表》,非常赞!希望对大家有帮助,大家会喜欢!...前面系列文章: 归并排序 #算法基础#选择和插入排序 由快速排序到分治思想 算法基础:优先队列 二分查找 二叉树查找 平衡查找树概述 平衡树之红黑树 列表是我们比较简单的一种查找算法,是用这种建议方法的扩展并能够处理更加复杂的类型的键...使用列表的查找算法分为两步 第一步用列函数将被查找的键转化为数组的一个索引。理想情况下,不同的键都可以变为不同的索引,但有时有特殊情况,这就涉及到我们的第二步处理碰撞冲突的过程。...基于线性探测法来处理碰撞问题,开放寻址法中最简单的是线性探测法:当碰撞发生时即一个键的列值被另外一个键占用时,直接检查列表中的下一个位置即将索引值加1,这样的线性探测会出现三种结果: 命中,该位置的键和被查找的键相同...三、应用 列表的应用是使用最广泛的算法之一 信息安全领域: Hash算法 可用作加密算法。

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    算法原理系列:列表

    https://blog.csdn.net/u014688145/article/details/70053254 列表 在刷题的时候列表用的蛮多,刚好在《算法》查找章节中有它的介绍...关于映射函数有很多种做法,参考博文【列表的基本概念及其运算】 直接定址法 取关键字或关键字的某个线性函数值为列地址,如 h(key) = key; h(key) = a * key + b; 其中...除留余数法 取关键字被某个不大于列表长m的数p除后所得的余数为列地址,即: h(key) = key mod p, p <= m 随机数法 选取一个随机函数,取关键字的随机函数值为它的列地址...冲突检测线性探测法 开放地址列表中最简单的方法叫做线性探测法:当碰撞发生时(当一个键的列值已经被另一个不同的键占用),我们直接检查列表中的下一个位置(将索引值加1)。...对于非常大的列表,这些做法对内存管理系统的要求也很不相同。在现代系统中,在性能优先的情景下,最好由专家去把握这种平衡。

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    列表的相关概念

    列表(哈希表)  列表(Hash Table)是根据关键码值(key value)而直接进行访问的数据结构。他通过关键码值映射到表中的一个位置来访问数据,以加快查找速度。...这个映射函数就叫做列函数,存放记录的表叫做列表。  看到这里,先不要懵,来看下面的解释。  列表是基于数组的,那么要访问数据,就需要相应的地址(索引)。是怎么得到这个地址的呢?  ...这个函数*f(key)*就是列函数。  在列表中,通过hash函数计算后的列地址都是整数类型的。 (1) 构造列表的几种方法。 a....不像链接法,这里既没有链表,也没有元素存放在列表外。因此在开放寻址法中,列表可能被填满,以至于不能插入任何新的元素。该方法导致的一个结果便是装填因子α绝对不会超过1(α≤l).  ...开放寻址法就是一旦发生冲突,就去寻找下一个空的列地址,只要列表足够大,空的列地址总能找到,并将记录存入。

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    动画:什么是列表

    总第58篇/程序员小吴 列表 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。...这个映射函数称做列函数,存放记录的数组称做列表列函数 列函数,顾名思义,它是一个函数。...以上图为例,列表的大小为 8 ,黄色区域表示空闲位置,橙色区域表示已经存储了数据。目前列表中已经存储了 4 个元素。...双重列方法 以上图为例,列表的大小为 8 ,黄色区域表示空闲位置,橙色区域表示已经存储了数据。目前列表中已经存储了 7 个元素。...事实上,不管采用哪种探测方法,只要当列表中空闲位置不多的时候,列冲突的概率就会大大提高。为了尽可能保证列表的操作效率,一般情况下,需要尽可能保证列表中有一定比例的空闲槽位。

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    算法图解笔记 - 列表

    列表 避免冲突的两个条件: 小结 列表 运行时间 O(1) 模拟映射关系 防止重复 缓存/记住数据,以免服务器再通知处理来生成它们 操作列表平均情况列表最糟情况数组链表...查找 O(1) O(n) O(1) O(n) 插入 O(1) O(n) O(n) O(1) 删除 O(1) O(n) O(n) O(1) 避免冲突的两个条件: 较低的填装因子 列表包含的元素数.../位置总数 良好的列 数组中的值呈均匀分布 糟糕的列函数让值扎堆,导致大量的冲突 列函数SHA 小结 结合列函数和数组来创建列表 冲突很糟糕,应该使用可以最大限度减少冲突的列函数 列表的查找...、插入和删除速度都非常快 列表适用于模拟隐射关系 一旦填装因子超过0.7,就该调整列表的长度 列表可用于缓存数据(例如,在Web服务器上) 列表算法图解笔记 - 快速排序

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    数据结构-列表(下)

    为什么列表和链表经常会一起使用? 今天,我们就来看看,在这几个问题中,列表和链表都是如何组合起来使用的,以及为什么列表和链表会经常放到一块使用。...因为我们的列表是通过链表法解决列冲突的,所以每个结点会在两条链中。一个链是刚刚我们提到的双向链表,另一个链是列表中的拉链。...我这里总结一下,为什么列表和链表经常一块使用? 列表这种数据结构虽然支持非常高效的数据插入、删除、查找操作,但是列表中的数据都是通过列函数打乱之后无规律存储的。...如果希望按照顺序遍历列表中的数据,那我们需要将列表中的数据拷贝到数组中,然后排序,再遍历。...因为列表是动态数据结构,不停地有数据的插入、删除,所以每当我们希望按顺序遍历列表中的数据的时候,都需要先排序,那效率势必会很低。为了解决这个问题,我们将列表和链表(或者跳表)结合在一起使用。

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    《算法图解》NOTE 5 列表1.列表简介2.列表的特点2.1优点2.2缺点3.应用

    这是《算法图解》的第五篇读书笔记,内容主要涉及列表(hash table)。 1.列表简介 列表,又名哈希表,是一种数据结构。...2.列表的特点 2.1优点 由于列表本质上是数组,因此支持随机访问,其时间复杂度为O(1)。同时,键的逻辑顺序并不是依赖于数组的索引序列,所以支持快速插入和删除键。...2.2缺点 对列函数有较高的要求。为避免不同的键映射到同一个索引的情况(此种情况被称为冲突),列函数必须能尽可能地将键均匀地映射到数组地索引。 可能需要重新调整数据的大小,即迁移数据的内存位置。...综上所述,列表使用时,对于内存的开销较大,但能依次获得较高的数据处理速度。即“用空间换时间”。 3.应用 列表可用于查找以及信息加密。

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    列表结构 字典与集合

    列表结构 字典与集合 列表 列表(Hash Table)结构是字典(Dictionary)和集合(Set)的一种实现方式。列算法的作用是尽可能快地在数据结构中找到一个值。...使用列表存储数据时,通过一个列函数将键映射为一个数字,这个数字范围是0到列表长度。列函数的选择依赖于键的数据类型,在此我们对键的hash值对数组长度区余的方法。列表的数组究竟应该有多大?...理想情况下,列函数会将每个键值映射为唯一的数组索引,然而,键的数量是无限的,列表的长度是有限的,一个理想的目标是让列函数尽量将键均匀地映射到列表中。...负载因子:如果我们持续往列表中添加数据空间会不够用。负载因子是已使用的空间比列表大小的值。比如,列表大小为13,已使用空间位8,负载因子位0.62。...列表的操作: 方法 操作 put 向列表添加新键值,或更新键的值 remove 从列表删除键值 get 返回键索引到的值 # python3 class HashTable: def _

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    什么是列表(哈希表)?

    实际上这里就用到了列的思想。本文重在介绍列的思想以及列需要考虑的问题。 列表(哈希表) 理想列表(哈希表)是一个包含关键字的具有固定大小的数组,它能够以常数时间执行插入,删除和查找操作。...再列 我们前面也说到,列表可以认为是具有固定大小的数组,那么如果插入新的数据时列表已满,或者列表所剩容量不多该怎么办?...这个时候就需要再列,常见做法是,建立一个是原来两倍大小的列表,将原来表中的关键字重新列到新表中。 列表的应用 列表应用很广泛。例如做文件校验或数字签名。当然还有快速查询功能的实现。...例如,redis中的字典结构就使用了列表,使用MurmurHash算法来计算字符串的hash值,并采用拉链法处理冲突,,当列表的装载因子(关键字个数与列表大小的比)接近某个大小时,进行再列。...另外本文重点说明什么是列表(哈希表),因此没有涉及具体的代码,后面将会通过实例来看列表的实际应用。

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    哈希表(列表)原理详解

    哈希表(Hash table,也叫列表),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。...这个映射函数叫做列函数,存放记录的数组叫做列表。...记录的存储位置=f(关键字) 这里的对应关系f称为列函数,又称为哈希(Hash函数),采用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列表或哈希表(Hash table)。...列表的查找步骤 当存储记录时,通过列函数计算出记录的列地址 当查找记录时,我们通过同样的是列函数计算记录的列地址,并按此列地址访问该记录 关键字——列函数(哈希函数)——列地址 优点:一对一的查找效率很高...列冲突:不同的关键字经过列函数的计算得到了相同的列地址。 好的列函数=计算简单+分布均匀(计算得到的列地址分布均匀) 哈希表 哈希表是种数据结构,它可以提供快速的插入操作和查找操作。

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