哈希表

整数集合： 集合键的底层实现， 数据类型取决于声明的属性 压缩列表 列表和哈希底层实现 吃句话 RDB 一致性哈希的优势 来源： https://www.cnblogs.com/HHHzhihao/p/12573895.html

Redis Hash和List常用命令 Hash 1. HSET 命令 127.0.0.1:6379> hset book history "story" (integer) 1 2. HSETNX 命令：为哈希表不存在的域设值 使用 HSETNX 命令当且仅当域 field 不存在时，将哈希表 key 中的 field 的值设置为 value。如果 field 已经存在，那么 HSETNX 命令将会执行无效。 3. HMSET 命令：设置多个域和值到哈希表中 4. HGET 命令：获取哈希表中域的值 5. HGETALL 命令：获取哈希表中所有的域和值 6. HMGET 命令：获取多个域的值 127.0.0.1:6379> hget book history "story" 127.0.0.1:6379> hgetall book 1) "history" 2) "story" 7. HKEYS 命令：获取哈希表中的所有域 8. HVALS 命令：获取哈希表中所有域的值 9. HLEN 命令：统计哈希表中域的数量 127.0.0.1:6379> hlen book (integer) 1 10. HSTRLEN 命令：统计域的值的字符串长度 11. HINCRBY 命令：为哈希表中的域加上增量值 12. HINCRBYFLOAT 命令：为哈希表中的域加上浮点数增量值 13.

问题：在一个字符串中找到第一个只出现一次的字符。如输入abaccdeff，则输出b。 分析：这个问题最直观的想法是从头开始扫描这个字符串中的每个字符。当访问到某字符时拿这个字符和后面的每个字符相比较，如果在后面没有发现重复的字符，则该字符就是只出 现一次的字符。如果字符串有n个字符，每个字符可能与后面的O(n)个字符相比较，因此这种思路时间复杂度是O(n 2 )。 由于题目与字符出现的次数相关，我们是不是可以统计每个字符在该字符串中出现的次数？要达到这个目的，我们需要一个数据容器来存放每个字符的出现次数。在这个数据容器中可 以根据字符来查找它出现的次数，也就是说这个容器的作用是把一个字符映射成一个数字。在常用的数据容器中，哈希表正是这个用途。 哈希表是一种比较复杂的数据结构。由于比较复杂，STL中没有实现哈希表，因此需要自己实现一个。但由于本题的特殊性，只需要一个非常简单的哈希表就能满足要求。由于字符 （char）是一个长度为8的数据类型，因此总共有可能256 种可能。于是创建一个长度为256的数组，每个字母根据其ASCII码值作为数组的下标对应数组的对应项，而数组中存储的 是每个字符对应的次数。这样我们就创建了一个大小为256，以字符ASCII码为键值的哈希表。第一遍扫描这个数组时，每碰到一个字符，在哈希表中找到对应的项并把出现的次数增 加一次。这样在进行第二次扫描时

基于哈希表的 Map 接口的实现。此实现提供所有可选的映射操作，并允许使用 null 值和 null 键。（除了不同步和允许使用 null 之外， HashMap 类与 Hashtable 大致相同。）此类不保证映射的顺序，特别是它不保证该顺序恒久不变。 此实现假定哈希函数将元素正确分布在各桶之间，可为基本操作（ get 和 put ）提供稳定的性能。迭代集合视图所需的时间与 HashMap 实例的“容量”（桶的数量）及其大小（键-值映射关系数）的和成比例。所以，如果迭代性能很重要，则不要将初始容量设置得太高（或将加载因子设置得太低）。 HashMap 的实例有两个参数影响其性能： 初始容量 和 加载因子 。 容量 是哈希表中桶的数量，初始容量只是哈希表在创建时的容量。 加载因子 是哈希表在其容量自动增加之前可以达到多满的一种尺度。当哈希表中的条目数超出了加载因子与当前容量的乘积时，通过调用 rehash 方法将容量翻倍。 通常，默认加载因子 (.75) 在时间和空间成本上寻求一种折衷。加载因子过高虽然减少了空间开销，但同时也增加了查询成本（在大多数 HashMap 类的操作中，包括 get 和 put 操作，都反映了这一点）。在设置初始容量时应该考虑到映射中所需的条目数及其加载因子，以便最大限度地降低 rehash 操作次数。如果初始容量大于最大条目数除以加载因子，则不会发生

你是as3老鸟吗？如果以下内容对你有莫大的帮助，请顶下！ 一：加载swf库中的图片 new 的过程就是图片解压缩的过程。处于 Class 状态时，图片占用的内存和 SWF 文件中这个图片占用的磁盘空间一致，而一旦通过 new 解压成无压缩的 BitmapData 后，占用的内存会急剧增加。 不管是 PNG、JPG，还是矢量动画，new 之后的体积都会比原来大得多，因此不要随便将资源实例化后暂存。这个实例化过程理所当然是比较费时的，可能会出现卡的现象，但预先实例化，内存占用上是有很大区别的。 此外，如果选择设置 LoaderContext 使得全部资源加载到同一个域的话，有冲突的链接名是以先来先到的原则处理，即如果两个资源链接名相同，以先加载的对象为准。 二：将素材图片打包成一个SWF好处 打包成 SWF 有一个优点，SWF 可以让 JPEG 支持透明通道。一般来说，JPEG 压缩率高而不支持透明通道，PNG 压缩率低支持透明通道。将 PNG 导入 FLA 然后设置成 JPEG 压缩后，就能在压缩的同时保留透明通道，可以让支持透明通道的图片体积大大减小。 打包成 SWF 后，加载快且易于管理，是推荐方式。但这种做法限定你必须一次性加载所有资源，不能按需加载，有一定的局限性。比较适合加载 UI 皮肤，以及需要立即显示的图标等等。 还有一点需要注意：SWF 舞台上的内容

Redis 命令 Redis 命令用于在 redis 服务上执行操作。 要在 redis 服务上执行命令需要一个 redis 客户端。Redis 客户端在我们之前下载的的 redis 的安装包中。 语法 Redis 客户端的基本语法为： $ redis-cli 实例 以下实例讲解了如何启动 redis 客户端： 启动 redis 客户端，打开终端并输入命令 redis-cli 。该命令会连接本地的 redis 服务。 $redis-cli redis 127.0.0.1:6379> redis 127.0.0.1:6379> PING PONG 在以上实例中我们连接到本地的 redis 服务并执行 PING 命令，该命令用于检测 redis 服务是否启动。 在远程服务上执行命令 如果需要在远程 redis 服务上执行命令，同样我们使用的也是 redis-cli 命令。 语法 $ redis-cli -h host -p port -a password 实例 以下实例演示了如何连接到主机为 127.0.0.1，端口为 6379 ，密码为 mypass 的 redis 服务上。 $redis-cli -h 127.0.0.1 -p 6379 -a "mypass" redis 127.0.0.1:6379> redis 127.0.0.1:6379> PING PONG ------

LeetCode 面试题03. 数组中重复的数字【剑指Offer】【Easy】【Python】【数组】【哈希表】【排序】 问题 力扣 找出数组中重复的数字。 在一个长度为 n 的数组 nums 里的所有数字都在 0～n-1 的范围内。数组中某些数字是重复的，但不知道有几个数字重复了，也不知道每个数字重复了几次。请找出数组中任意一个重复的数字。 示例 1： 输入： [2, 3, 1, 0, 2, 5, 3] 输出：2 或 3 限制： 2 <= n <= 100000 思路 解法一 哈希表 遍历数组，未出现过的标记 flag 为 True，已出现过就返回该值。 时间复杂度: O(n)，n 为 nums 的长度。 空间复杂度: O(n)，n 为 nums 的长度。 Python3代码 from typing import List class Solution: def findRepeatNumber(self, nums: List[int]) -> int: # solution one: 哈希表 n = len(nums) flag = [False for i in range(n)] for i in range(n): if flag[nums[i]] == False: flag[nums[i]] = True else: return nums[i] return -1

给你一份『词汇表』（字符串数组） words 和一张『字母表』（字符串） chars。 假如你可以用 chars 中的『字母』（字符）拼写出 words 中的某个『单词』（字符串），那么我们就认为你掌握了这个单词。 注意：每次拼写时，chars 中的每个字母都只能用一次。 返回词汇表 words 中你掌握的所有单词的 长度之和。 示例 1： 输入：words = ["cat","bt","hat","tree"], chars = "atach" 输出：6 解释： 可以形成字符串 "cat" 和 "hat"，所以答案是 3 + 3 = 6。 示例 2： 输入：words = ["hello","world","leetcode"], chars = "welldonehoneyr" 输出：10 解释： 可以形成字符串 "hello" 和 "world"，所以答案是 5 + 5 = 10。 提示： 1 <= words.length <= 1000 1 <= words[i].length, chars.length <= 100 所有字符串中都仅包含小写英文字母 思路：今天也是刚知道哈希表的应用，就是建立一个表，根据关键值（例如ASCLL码）直接访问数据元素，然后达到快速查表的目的。本题的思路就是先把字母表的个字母数记录，然后再根每个单词进行比较

Hash-Table （空间换时间） 利用哈希函数生成对应的index(o(1); 利用生成的index(O(1)) 来操作指定位置的元素 O（1） 时间复杂度 Hash 冲突： 两个不同的key ，经过哈希函数计算出相同的结果解决办法： 1） 开放定址法：按照一定规则向其他地址探测，直到遇到空桶 2） 再Hash法 ：利用另一个Hash函数再次计算，看是否与第一个相 3） 链地址法：通过链表将同一index的元素串起来 JDK 1.8 解决Hash冲突： 默认单向链表将元素串起来 在添加元素时有可能将单向链表转为红黑树（当哈希表容量大于64 或者链表节点数大于8） 当红黑树的节点少于一定数量后，也会转成单向链表 表为什么使用单链表？ 1.挨个比较key 相同就覆盖掉 不同就尾插 2. 每次从头开始比较 3. 节省空间 比双链表少一个指针 Hash 函数： 先生成key 的哈希值 再让key 的哈希值与数组的大小进行相关的计算 生成索引值（Hash(key)要小于数组） Hash(key)%table.length 为了提高效率 ，可以将 % 更换为 & （前提是将数组的长度设计为2En） Hash(key)&(table.length-1) ——》 按照此方法得出的数字必然小于table.length （2En -1 保证数字全部是1） 良好的哈希函数： 算出的索引分布比较均匀

某厂面试归来，发现自己落伍了！>>> 我在一个程序中创建了这个错误，该程序创建了几个（数十万）HashMap对象，每个对象都有几个（15-20）文本条目。 这些字符串必须全部收集（不分解成较小的数量），然后再提交给数据库。 根据Sun的说法，该错误发生“如果在垃圾回收上花费了太多时间：如果在垃圾回收上花费了总时间的98％以上，而回收不到2％的堆，则将引发OutOfMemoryError。 ”。 显然，可以使用命令行将参数传递给JVM 通过“ -Xmx1024m”（或更多）增加堆大小，或 通过“ -XX：-UseGCOverheadLimit”完全禁用错误检查。 第一种方法可以很好地工作，第二种方法最后是另一个java.lang.OutOfMemoryError，这是关于堆的。 因此，问题是：对于特定的用例（例如，几个小的HashMap对象），是否有任何编程替代方法？ 例如，如果我使用HashMap clear（）方法，问题就会消失，但是存储在HashMap中的数据也会消失！ :-) StackOverflow 的 相关主题中 也讨论了此问题 。 #1楼 这帮助我摆脱了这个错误。此选项禁用-XX：+ DisableExplicitGC #2楼 使用替代的HashMap实现（ Trove ）。 标准Java HashMap具有大于12倍的内存开销。 人们可以 在这里 阅读详细信息。