哈希查找

#include<iostream> #include<iomanip> using namespace std; typedef struct Node { }node; int len,num,M,numbers,i=0,mod,count=0; int *a; node **p,*s; float ASL=0,ASL1=0; int ListLength(node * head) { } void Insert(node * &head,node * s) { } void Print(node * head) { } void f1() { } void f2() { } void main() { } 原文：https://www.cnblogs.com/lyj-blogs/p/HashSearchByLyj.html

在学习Java集合 HashMap 源码时，了解到了 HashMap 是底层的数据结构是基于哈希表（也叫散列表），意识到以前对于哈希表的学习也是浅尝辄止的，故做了一番功课以后，写下这篇文章。 散列表（Hash table，也叫哈希表），是根据关键码值(Key)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。 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。 这样说可能有些抽象，但是别急，我们从哈希表的产生原因慢慢道来。 我们知道，数组通过下标直接访问一个元素的是非常快速的，专业一点来讲就是时间复杂度只有 O(1) ，其原因是因为数组在计算机内存内存储是直接申请了一块连续的内存，而数组的下标会直接对应一个元素的内存地址， 也就是说CPU就可以直接拿到元素地址去访问。 但是有些特殊的需求，比如一个键值对 （"《新华字典》":"cn-12345"） 这种形式的数据，如果使用数组这种数据结构， 是很难实现物理意义上键和值的映射关系的。 当然你可以使用一维数组强行实现。 // 一维数组强行实现键值对映射，但需要定义自己的分隔符（我们使用 :) String

哈希函数很强大，最近算法课老师讲了哈希函数的一系列应用。这里总结一下。 一、哈希表 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。它通过把关键码值映射到哈希表中的一个位置来访问记录，以加快查找的速度。这个映射函数就做散列函数，存放记录的数组叫做散列表。 以数据中每个元素的关键字K为自变量，通过散列函数H（k）计算出函数值，以该函数值作为一块连续存储空间的的单元地址，将该元素存储到函数值对应的单元中。 哈希表存储的是键值对，其查找的时间复杂度与元素数量多少无关，哈希表在查找元素时是通过计算哈希码值来定位元素的位置从而直接访问元素的，因此，哈希表查找的时间复杂度为O（1）， 最坏的情况下查找一个元素的时间与在链表中查找一个元素的时间相同。最坏的情况下都是O(N)。有一个常用的概念定义为load factor(装载因子)算法导论中给的定义为：给定一个能存放n个元素的，具有m个槽位的散列表T。定义T的装载装载因子a为n/m，即一个链中平均存储的元素。 一个好的散列函数应满足简单一致散列的假设。每个关键字都等可能的散列到m个槽位的任何一个之中去，并与其它的关键字已被散列到哪一个槽位中无关。 二、散列函数 1.除法散列法 在用来设计散列函数的除法散列法之中，通过取k除以m的余数，来将关键字k映射到m个槽中去，定义散列函数为 h(k)=k

散列表(也叫哈希表)，是根据关键字值而直接进行访问的数据结构。 通过把关键字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。 散列函数的构造方法： （1）直接定址法 （2）除留余数法 （3）平方取中法 （4）折叠法 （5）数值分析法 本文采用除留余数法构造散列函数。 H(K) = (H(k) + i) % m; 其中i = 1, 2, …， m为哈希表大小。 构造散列函数的目的是减少冲突，但要完全避免冲突是不可能的，只能尽可能减少冲突。 处理冲突的方法： （1）开放定址法 （2）二次探测法 （3）链地址法（拉链法） 开放地址法： 线性探查法：H(K) = (H(k) + i) %d 每次+1，一次循环查找。缺点：容易造成聚集现象 平法探查法：H(K) = (H(k) + ) %d 每次加 ,避免了线性探查的聚集现象，缺点：不能探查到散列表的所有单元，但知道可以探查到散列表的一半单元。 根据原始数组建立一个哈希表，哈希表也为一个数组，且要求哈希表有固定大小。 本文采用 开放定址法处理冲突 ，线性探查法。 当由H(k)算出的位置不为空时，则通过已经构造的散列函数来寻找新的空位置。 从H(k)开始往后逐个搜索空位置，如果后面没有空位置，则从头开始搜索，直到搜索到空位置，或者回到H(k)停止搜索。(回到H(k)则说明搜索失败) 举例

1.原理简介 哈希查找是通过计算数据元素的存储地址进行查找的一种方法。⑴用给定的哈希函数构造哈希表；⑵根据选择的冲突处理方法解决地址冲突；⑶在哈希表的基础上执行哈希查找。构造哈希函数：直接定址法、数字分析法、平方取中法、折叠法、除留余数法、随机数法。冲突解决：开放定址法、链地址法。 2.代码实现 #define MaxSize 100 //定义最大哈希表长度 #define NULLKEY -1 //定义空关键字值 #define DELKEY -2 //定义被删关键字值 typedef int KeyType; //关键字类型 typedef char InfoType; //其他数据类型 typedef struct { KeyType key; //关键字域 InfoType data; //其他数据域 int count; //探查次数域 }HashTable[MaxSize]; //哈希表类型 void InsertHT(HashTable ha, int &n, KeyType k, int p) //将关键字k插入到哈希表中 { int i, adr; adr = k%p; if (ha[adr].key == NULLKEY || ha[adr].key == DELKEY) { //x[j]可以直接放在哈希表中 ha[adr].key = k; ha[adr]

一、概述 1.1.、其他树背景 　　二叉排序树，平衡二叉树，红黑树等二叉排序树。在大数据量时树高很深，我们不断向下找寻值时会比较很多次。二叉排序树自身是有顺序结构的，每个结点除最小结点和最大结点外都有前驱和后继，不论是排序还是搜索它的综合性能比较好，但是单独在搜索这一方面二叉排序树的性能就可能没有Hash树快。 1.2、基础理论 1.2.1、质数分辨定理 　　什么是质数 ： 即只能被 1 和 本身 整除的数。 　　为什么用质数：因为N个不同的质数可以 ”辨别“ 的连续整数的数量，与这些质数的乘积相同。 　　　　百度文库解答：https://wenku.baidu.com/view/16b2c7abd1f34693daef3e58.html 　　示例、从2起的连续质数，连续10个质数就可以分辨大约M(10) =2*3*5*7*11*13*17*19*23*29= 6464693230 个数，已经超过计算机中常用整数（32bit）的表达范围。连续100个质数就可以分辨大约M(100) = 4.711930 乘以10的219次方。 　　而按照目前的CPU水平，100次取余的整数除法操作几乎不算什么难事。在实际应用中，整体的操作速度往往取决于节点将关键字装载内存的次数和时间。一般来说，装载的时间是由关键字的大小和硬件来决定的；在相同类型关键字和相同硬件条件下

LSH最根本的目的是能高效处理海量 高维数据 的 最近邻 问题。在信息检索，数据挖掘以及推荐系统等应用中，我们经常会遇到的一个问题就是海量的高维数据查找最近邻。不同于我们在数据结构教材中对哈希算法的认识，哈希最开始是为了减少冲突方便快速增删改查，在这里LSH恰恰相反，它利用的正是哈希冲突加速检索，并且效果极其明显。 LSH（局部敏感哈希）函数使得2个相似度很高的数据以较高的概率映射成同一个hash值，而2个相似度很低的数据以极低的概率映射成同一个hash值。 定义 3 ： 给定一族哈希函数 H H ， H H 是一个从欧式空间 S S 到哈希编码空间 U U 的映射。如果以下两个条件都满足，则称此哈希函数满足 ( r 1 , r 2 , p 1 , p 2 ) ( r 1 , r 2 , p 1 , p 2 ) 性。 如果 d ( O 1 , O 2 ) < r 1 d ( O 1 , O 2 ) < r 1 ，那么 P r [ h ( O 1 ) = h ( O 2 ) ] ≥ p 1 P r [ h ( O 1 ) = h ( O 2 ) ] ≥ p 1 如果 d ( O 1 , O 2 ) > r 2 d ( O 1 , O 2 ) > r 2 ，那么 P r [ h ( O 1 ) = h ( O 2 ) ] ≤ p 2 P r [ h ( O 1 ) = h ( O 2

这是我见过最详细区别分析了！！！ JDK每一版本都在改进。本文讨论的HashMap和HashTable基于JDK 1.7.0_67。源码见 这里 HashTable产生于JDK 1.1，而HashMap产生于JDK 1.2。从时间的维度上来看，HashMap要比HashTable出现得晚一些。 以下是HashTable的作者： 以下代码及注释来自java.util.HashTable * @author Arthur van Hoff * @author Josh Bloch * @author Neal Gafter 以下是HashMap的作者： 以下代码及注释来自java.util.HashMap * @author Doug Lea * @author Josh Bloch * @author Arthur van Hoff * @author Neal Gafter 可以看到HashMap的作者多了大神Doug Lea。不了解Doug Lea的，可以看 这里 。 HashMap和HashTable都是基于哈希表来实现键值映射的工具类。讨论他们的不同，我们首先来看一下他们暴露在外的API有什么不同。 3.1 Public Method 下面两张图，我画出了HashMap和HashTable的类继承体系，并列出了这两个类的可供外部调用的公开方法。 从图中可以看出

此篇为学习完 《数据结构与算法之美》 后，在 LeetCode 刷题的汇总目录，方便大家查找（Ctrl+F ind ），一起刷题，一起PK交流！Updated on 2019.12.2 刷题可以按照 不同的专题 进行，便于加强某个知识点的理解。 我的 LeetCode 主页 我的 GitHub 主页 已解决 519/1185 - 简单 281 中等 208 困难 30 2019.7.24 - 2019.11.9，108天做了400道题 2019.11.9 - 2019.11.24， AC+100道，4个月共计500道题 参赛记录 LeetCode 2019 力扣杯全国秋季编程大赛 ​ 已解题目，部分太简单的没有列出 LeetCode 1. 两数之和（哈希） LeetCode 2. 两数相加（单链表反转） LeetCode 3. 无重复字符的最长子串（滑动窗口+哈希） LeetCode 4. 寻找两个有序数组的中位数（二分查找，难） LeetCode 7. 整数反转 LeetCode 8. 字符串转换整数 (atoi) LeetCode 9. 回文数 LeetCode 11. 盛最多水的容器（双指针） LeetCode 14. 最长公共前缀 LeetCode 15. 三数之和 LeetCode 16. 最接近的三数之和（固定左端+滑动窗口） LeetCode 17.

地址 https://algospot.com/judge/problem/read/WORDCHAIN 解答: 1 书上的解法是制作有向图 然后查找欧拉回路 代码实现稍后 2 个人觉得 可以使用收尾单词作为关键字 去哈希 然后进行哈希查找与DFS结合的搜索 看看最后能否将单词全部使用 代码实现稍后 来源： https://www.cnblogs.com/itdef/p/11750451.html